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當(dāng)前位置：首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計算機/網(wǎng)絡(luò)計算機科學(xué)理論與基礎(chǔ)知識持續(xù)時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘及其實現(xiàn)機制

持續(xù)時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘及其實現(xiàn)機制

定　價：￥20.00

作　者：	潘定著
出版社：	經(jīng)濟科學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	計算機理論

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ISBN：	9787505869035	出版時間：	2008-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	215	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　在數(shù)據(jù)資源中存在著許多隨時間變化且不同時間狀態(tài)相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，郰時態(tài)數(shù)據(jù)，如股市交易指數(shù)、超市銷售、Web訪問流、氣象觀測、臨床數(shù)據(jù)等。近幾年，急劇增加的時態(tài)數(shù)據(jù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類的直接理解能力，大量的處理需求使TDM成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要分支。但是，從實際應(yīng)用情況來看卻與學(xué)術(shù)研究極不相稱，特別是應(yīng)用中難以實現(xiàn)自治、持續(xù)的時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘支持機制，而這種機制是歸納分析數(shù)據(jù)和規(guī)則變化趨勢所必需的。《持續(xù)時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘及其實現(xiàn)機制》試圖在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中，以高階數(shù)據(jù)挖掘和領(lǐng)域知識融合為研究線索，為實現(xiàn)持續(xù)的時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘過程提供理論和應(yīng)用方法，形成及時發(fā)現(xiàn)事物動態(tài)演化規(guī)律的有效機制。

作者簡介

　　潘定，副教授／高級工程師，博士研究生導(dǎo)師，現(xiàn)任暨南大學(xué)商務(wù)智能研究中心副主任。華中科技大學(xué)計算機軟件專業(yè)畢業(yè)，工學(xué)學(xué)士；廈門大學(xué)管理學(xué)（會計）碩士；西安交通大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)畢業(yè)，工學(xué)博士；曾在日本AOTS、NTT中央學(xué)園等留學(xué)研修，1995年獲國家計算機專業(yè)技術(shù)系統(tǒng)分析員水平證書?！?983年起從事計算機信息系統(tǒng)的研究與開發(fā)工作，曾就職于福建省經(jīng)濟信息中心，現(xiàn)在暨南大學(xué)管理學(xué)院任教。主要研究領(lǐng)域：商務(wù)智能、數(shù)據(jù)挖掘和信息管理等。近年主持和完成國家自然科學(xué)基金項目、科技部創(chuàng)新基金項目等國家級、省部級項目10多項。研究成果獲中國圖書獎、國家科技進步獎、國家科技攻關(guān)重大成果獎4項，省部級科技進步獎、社科優(yōu)秀成果獎和科技成果獎6項。近兩年在《軟件學(xué)報》、《模式識別與人工智能》和《控制與決策》等國內(nèi)外權(quán)威、核心刊物和國際會議發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇，其中獨撰或第一作者論文被SCI／EI般錄15篇。

圖書目錄

第1章緒論
　1.1 研究背景
　1.2 研究內(nèi)容及其目標(biāo)
　1.3 本書的基本框架
　參考文獻
第2章持續(xù)數(shù)據(jù)挖掘及其支持技術(shù)
　2.1 經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘過程
　2.2 數(shù)據(jù)和規(guī)則的動態(tài)演化問題
　2.3 持續(xù)數(shù)據(jù)挖掘的模型和架構(gòu)
　2.4 規(guī)則變化監(jiān)測與增量挖掘方法
　2.5 已有知識與挖掘過程的融合
　2.6 小結(jié)
　參考文獻
第3章時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
　3.1 時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)
　3.2 序列距離度量
　3.3 序列表示和搜索
　3.4 挖掘任務(wù)
　3.5 增量挖掘與高階數(shù)據(jù)挖掘
　3.6 未來研究方向
　3.7 小結(jié)
　參考文獻
第4章時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的形式化
　4.1 引言
　4.2 時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘問題
　4.3 時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的形式化
　4.4 分段有限模型
　4.5 高階數(shù)據(jù)挖掘
　4.6 小結(jié)
　參考文獻
第5章基于信息擴散原理的度量值估計
　5.1 引言
　5.2 模糊信息與信息擴散原理
　5.3 度量值的參數(shù)估計
　5.4 實驗與討論
　5.5 小結(jié)
　參考文獻
第6章持續(xù)時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)
　6.1 引言
　6.2 C-DM過程模型
　6.3 C-DM體系結(jié)構(gòu)
　6.4 本體服務(wù)機制
　6.5 原型實驗
　6.6 規(guī)則分類評價
　6.7 小結(jié)
　參考文獻
第7章數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù)管理
　7.1 研究背景
　7.2 數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù)管理
　7.3 元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)
　7.4 元數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)
　7.5 元數(shù)據(jù)管理特性
　7.6 萄用元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)
　7.7 小結(jié)
　參考文獻
第8章輕量級本體存儲庫系統(tǒng)
　8.1 引言
　8.2 存取和操縱本體的需求
　8.3 本體存儲庫的體系結(jié)構(gòu)
　8.4 本體存儲庫元模型
　8.5 輕量級本體存儲庫的實現(xiàn)
　8.6 小結(jié)
　參考文獻
第9章基于CWM的實時分布元數(shù)據(jù)管理
　9.1 引言
　9.2 元數(shù)據(jù)管理的需求
　9.3 公共倉庫元模型
　9.4 實時分布元數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)
　9.5 基于模型管理的實現(xiàn)描述
　9.6 實驗與討論
　9.7 小結(jié)
　參考文獻
第10章總結(jié)與展望