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資料流程上頻繁模式和高效用模式挖掘（簡體書）
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商品簡介
作者簡介
序
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本書以資料流程上的頻繁模式和高效用模式挖掘計算為背景，介紹該領域相關的概念、理論及近年來相關的最新研究成果，內容包括傳統資料集中的頻繁模式挖掘及其大資料集下的頻繁模式挖掘演算法、不確定資料流程中的頻繁模式挖掘演算法、具有效用值的資料流程中的高效用模式挖掘演算法。
作者簡介
王樂，女，1978 年生，博士，講師。2006 年以來專注於資料採擷（特別是模式挖掘）的研究；2010～2013 年在大連理工大學攻讀博士學位。近 3 年來，共發表學術論文 10 餘篇，其中 SCI 收錄 2 篇，EI 收錄 10 篇（中文 2 篇，英文 8 篇）。E-mail:wangleboro@163.com.
序
資料和資訊正以前所未有的速度增長。正如Kevin Kelly 在著名的WhatTechnology Wants 裡面提到的那樣，人類幾百萬年的基因變異，平均速度大約是每年1bit；而現在資訊社會每年新增的信息量為400 艾（exa，IE=1018），即人類1s 內處理資料的總量，等於我們的DNA用10 億年處理的資料量。在這樣的滔天資料洪流面前，如何及時地對已產生的資料進行挖掘和分析，從中提取我們關心的、與企業產能和效益有密切關係的潛在資訊，是資訊時代的企業需要特別關注的問題；其中一個重要的方面，就是對關聯關係（頻繁模式） 和高效用模式的挖掘。
由於資料流程具有海量性、即時性和動態變化性的特點，這就要求資料流程上的挖掘演算法有較高的時空效率。儘管資料流程上模式挖掘技術取得了一定的進展，但是挖掘演算法的時空效率仍然是當前資料採擷領域中的研究焦點之一。
本書以資料流程上的頻繁模式和高效用模式挖掘計算為背景，介紹該領域相關的概念、理論及近年來相關的最新研究成果，內容包括傳統資料集中的頻繁模式挖掘及其大資料集下的頻繁模式挖掘演算法、不確定資料流程中的頻繁模式挖掘演算法、具有效用值的資料流程中的高效用模式挖掘演算法，以及包含相應靜態資料集中的挖掘演算法。
由於資料流程具有海量性、即時性和動態變化性的特點，這就要求資料流程上的挖掘演算法有較高的時空效率。儘管資料流程上模式挖掘技術取得了一定的進展，但是挖掘演算法的時空效率仍然是當前資料採擷領域中的研究焦點之一。
本書以資料流程上的頻繁模式和高效用模式挖掘計算為背景，介紹該領域相關的概念、理論及近年來相關的最新研究成果，內容包括傳統資料集中的頻繁模式挖掘及其大資料集下的頻繁模式挖掘演算法、不確定資料流程中的頻繁模式挖掘演算法、具有效用值的資料流程中的高效用模式挖掘演算法，以及包含相應靜態資料集中的挖掘演算法。
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