Nedjah

Innovative Applications in

Data Mining

2009

Hardback

ISBN 9783540880448

N.Nedjah 等著

數(shù)據(jù)挖掘包括嘗試從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新穎和有用的知識(shí),嘗試在數(shù)據(jù)中找到可以幫助智能決策的規(guī)律。但是,在實(shí)際應(yīng)用案例研究的報(bào)告當(dāng)中,并沒有關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的詳細(xì)文獻(xiàn)。這是由于數(shù)據(jù)挖掘方法經(jīng)常對(duì)數(shù)據(jù)集屬性有很強(qiáng)的依賴關(guān)系,導(dǎo)致了它們未能出版。這種情況讓我們很難準(zhǔn)確評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的有效性。另一方面,該領(lǐng)域的研究人員經(jīng)常需要利用公共領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集。本書廣泛地收錄了數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)際應(yīng)用中的最新研究成果的論文。

全書由6篇論文組成。1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在存儲(chǔ)管理和衛(wèi)星圖片網(wǎng)上傳遞中的應(yīng)用;2.語(yǔ)義網(wǎng)中使用多實(shí)體貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(MEBN)進(jìn)行似然推理的圖形用戶接口(GUI)工具;3.多目標(biāo)最優(yōu)化和規(guī)則學(xué)習(xí):使用分部算法還是啟發(fā)式算法?4.集群動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的慣用數(shù)據(jù);5.數(shù)據(jù)生成過(guò)程的表征法;6.電力工業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用:傳輸線短路故障的分類。

全書內(nèi)容豐富,介紹數(shù)據(jù)挖掘在現(xiàn)實(shí)中的最新應(yīng)用,適用性強(qiáng),對(duì)從事數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、應(yīng)用數(shù)學(xué)及其相關(guān)領(lǐng)域的工程師、科研人員和研究生具有重要的參考價(jià)值。

陳濤,碩士

(中國(guó)傳媒大學(xué)理學(xué)院)

Chen Tao,Master

(School of Science,Communication University of China)