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杨风召 著 / 东南大学出版社 / 2007-12 / 平装
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高维数据挖掘技术研究
《高维数据挖掘技术研究》从高维数据的特性出发,指出了高维数据给数据挖掘带来的影响以及高维数据挖掘的研究方向。对高维数据挖掘中的相似性搜索、高维数据聚类、高维数据异常检测、高维数据频繁模式发现及电子商务中的协同过滤技术进行了研究,提出了相关的解决方案和相应算法。
《高维数据挖掘技术研究》适用于从事数据挖掘和商业智能研究的高校教师、研究生、科研院所的科研人员以及从事商业智能项目开发的工程技术人员。
1绪论1.1研究背景1.1.1数据挖掘技术的产生和发展1.1.2高维数据挖掘的概念1.2高维数据挖掘所遇到的困难1.2.1高维数据的特点1.2.2维灾(thecurseofdimensionality)1.2.3高维对数据挖掘的影响1.3高维数据挖掘的主要研究方向1.3.1高维空间中的距离函数或相似性度量函数1.3.2高效的高维数据相似性搜索算法1.3.3高效的高维数据挖掘算法1.3.4在高维空间中对失效的问题的处理1.3.5选维和降维1.4术语和符号约定1.4.1基本术语1.4.2符号约定1.5本书结2高维数据的相似性查询处理2.1相似性查询2.2维归约2.2.1选维2.2.2降维2.3高维索引结构2.4相似性查询方法2.4.1RKV算法2.4.2HS算法2.4.3其他高维数据的相似性搜索算法2.5高维数据相似性搜索方法的讨论2.5.1维归约技术的局限2.5.2高维索引结构在性能上的局限2.6本章小结3一种新的高维数据相似性度量函数Hsim()3.1最近邻查询的不稳定性3.2高维空间中的最近邻特性3.3高维空间中的Lk-范数特性的深入探讨3.4高维空间距离函数的重新设计3.5Hsim()函数的讨论3.5.1Hsim()函数的推广3.5.2数据的规范化3.5.3对高维数据中空值的处理3.6Hsim()与其他相似性度量方法的比较3.6.1由距离度量转换来的相似性度量3.6.2Cosine度量3.6.3PearSOEl相关系数3.6.4Jaccard系数3.7本章小结4量化交易数据的相似性搜索4.1量化交易数据4.2量化交易数据的相似性度量4.3索引结构的建立4.3.1特征表4.3.2特征划分4.4相似性搜索算法4.5举例4.6性能分析4.7本章小结5一种基于评分的协同过滤算法5.1相关研究工作5.1.1基于用户的推荐算法5.1.2基于项的推荐算法5.1.3两种推荐算法的比较5.1.4维归约技术5.2基于特征表的评分数据协同过滤算法[Yzs03]5.2.1相似性度量5.2.2基于特征表的协同过滤算法5.3实验评价5.3.1数据集5.3.2评价指标5.3.3实验结果5.4本章小结6高维数据聚类算法分析6.1一般聚类算法概述6.1.1分层法6.1.2划分法6.1.3基于密度的方法6.1.4基于网格的方法6.2高维对聚类算法的影响及高维数据聚类方法6.2.1高维对聚类算法效率的影响6.2.2高维可能导致传统的聚类概念失去意义6.2.3高维数据聚类方法6.3子空间聚类6.3.1重叠划分子空间聚类算法6.3.2无重叠划分子空间聚类算法6.3.3最优投影聚类算法6.3.4子空间聚类算法的推广6.4优化的网格分割聚类方法6.4.1优化的网格分割6.4.2优化的网格分割算法6.4.3优化的网格分割算法性能的改进6.5高维类别数据聚类算法6.6基于对象相似性的高维数据聚类算法6.6.1基于对象相似性的聚类算法框架6.6.2基于SL树的图分割算法6.6.3HETIS算法6.6.4应用分析6.7本章小结7高维数据异常检测7.1异常检测算法分析7.1.1基于统计的算法7.1.2基于深度的算法7.1.3基于偏差的算法7.1.4基于距离的算法7.1.5基于密度的算法7.2高维对异常检测算法的影响7.2.1高维对基于统计算法的影响7.2.2高维对基于深度算法的影响7.2.3高维对基于距离算法的影响7.2.4高维对基于密度算法的影响7.2.5高维异常检测的问题与出路7.3投影异常的概念及其检测算法7.3.1投影异常的定义7.3.2蛮力搜索算法7.3.3遗传算法7.4动态环境下局部异常的增量挖掘算法IncLOF7.4.1受影响对象7.4.2数据插入7.4.3数据删除7.4.4IncLOF的算法复杂度分析7.4.5性能分析7.5本章小结8高维数据的频繁模式挖掘8.1频繁模式挖掘问题8.1.1关联规则挖掘问题的提出8.1.2频繁模式和频繁封闭模式挖掘8.2定义和术语8.3基于特征计数的频繁封闭模式挖掘算法8.4基于行计数的频繁封闭模式挖掘算法8.4.1自底向上深度优先搜索算法8.4.2自顶向下深度优先搜索算法8.5基于行计数和特征计数的混合计数频繁封闭模式挖掘算法8.5.1动态计数树8.5.2算法[PTCX04]8.5.3转换条件8.6本章小结参考文献
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开播时间:09月02日 10:30