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数据流上频繁模式和高效用模式挖掘 PDF下载

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内容简介

本书以数据流上的频繁模式和高效用模式挖掘计算为背景,介绍该领域相关的概念、理论及近年来相关的*研究成果,内容包括传统数据集中的频繁模式挖掘及其大数据集下的频繁模式挖掘算法、不确定数据流中的频繁模式挖掘算法、具有效用值的数据流中的高效用模式挖掘算法。

作者简介

王乐,女,1978年生,博士,讲师。2006年以来专注于数据挖掘(特别是模式挖掘)的研究;2010~2013年在大连理工大学攻读博士学位。近3年来,共发表学术论文10余篇,其中SCI收录2篇,EI收录10篇(中文2篇,英文8篇)。E-mail:wangleboro@163.com.

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目录

第1章 绪论 

第2章 传统事务数据集中的频繁模式挖掘算法
第3章 不确定数据集上的频繁模式挖掘算法
第4章 高效用模式挖掘算法
第5章 大数据集上的频繁模式挖掘算法
参考文献

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前沿

数据和信息正以前所未有的速度增长。正如Kevin Kelly 在著名的WhatTechnology Wants 里面提到的那样,人类几百万年的基因变异,平均速度大约是每年1bit;而现在信息社会每年新增的信息量为400 艾(exa,IE=1018),即人类1s 内处理数据的总量,等于我们的DNA用10 亿年处理的数据量。在这样的滔天数据洪流面前,如何及时地对已产生的数据进行挖掘和分析,从中提取我们关心的、与企业产能和效益有密切关系的潜在信息,是信息时代的企业需要特别关注的问题;其中一个重要的方面,就是对关联关系(频繁模式) 和高效用模式的挖掘。

  由于数据流具有海量性、实时性和动态变化性的特点,这就要求数据流上的挖掘算法有较高的时空效率。尽管数据流上模式挖掘技术取得了一定的进展,但是挖掘算法的时空效率仍然是当前数据挖掘领域中的研究焦点之一。

  本书以数据流上的频繁模式和高效用模式挖掘计算为背景,介绍该领域相关的概念、理论及近年来相关的最新研究成果,内容包括传统数据集中的频繁模式挖掘及其大数据集下的频繁模式挖掘算法、不确定数据流中的频繁模式挖掘算法、具有效用值的数据流中的高效用模式挖掘算法,以及包含相应静态数据集中的挖掘算法。

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