数据仓库与数据挖掘技术 第十一章 复杂结构数据挖掘
- 格式：doc
- 大小：62.00 KB
- 文档页数：4
第11章 复杂结构数据挖掘
11.1文本数据挖掘
11.1.1文本数据的特点
11.1.2文本挖掘的定义
11.1.3文本挖掘的主要任务
11.1.4文本挖掘的一般过程
1. 文本分词
2. 文本特征表示
3. 词频矩阵降维
图11-1LSI分解图示
4. 文本相似度计算
数据仓库与数据挖掘技术
11.1.5文本挖掘的应用
11.2Web数据挖掘
11.2.1Web数据的特点
11.2.2Web挖掘的定义
11.2.3Web挖掘分类
1. Web内容挖掘
2. Web结构挖掘
3. 用户访问模式挖掘
11.2.4Web挖掘过程
11.2.5Web数据挖掘的应用
11.3空间数据挖掘
11.3.1空间数据的复杂性特征
1. 空间属性之间的非线性关系
2. 空间数据的多尺度特征
3. 空间信息的模糊性
4. 空间维数的增高
5. 空间数据的缺值
数据仓库与数据挖掘技术
11.3.2空间数据挖掘的定义
11.3.3空间数据挖掘知识的类型
11.3.4空间数据挖掘的用途
11.4多媒体数据挖掘
11.4.1多媒体数据挖掘的概念
11.4.2多媒体挖掘的分类
习题11
1. 非结构数据挖掘和结构数据挖掘有何异同？
2. 请比较Web挖掘的3种方法的特点。
3. 请说明Web内容挖掘和Web结构挖掘的任务。
4. 多媒体数据挖掘的概念、分类和体系结构。
5. 请简述一下空间数据挖掘的概念、分类和体系结构。
参考文献
[1] 安淑芝.数据仓库和数据挖掘技术[M] .北京： 清华大学出版社，2006.
[2] INMON W H.数据仓库[M] .北京： 机械工业出版社，2002.
[3] 王珊，等.数据仓库技术与联机分析处理[M] .北京： 科学出版社，1998.
[4] 陈文伟，黄金才.数据仓库与数据挖掘[M] .北京： 人民邮电出版社，2004.
[5] 史忠植.知识发现[M] .北京： 清华大学出版社,2002.
[6] 徐洁馨.数据仓库与决策支持系统[M] .北京： 科学出版社，2005.
[7] 王国胤.Rough集推理论与知识获取[M] .西安： 西安交通大学出版社，2001.
[8] Han Jiawei，KAMBER M.数据挖掘概念与技术[M] .北京： 机械工业出版社，2006.
[9] MITCHELL.机器学习[M] .北京： 机械工业出版社，2003.
数据仓库与数据挖掘技术
[10] 王欣，徐腾飞，唐连章.SQL Server 2005数据挖掘实例分析[M] .北京： 中国水利水电
出版社，2003.
[11] 夏火松，等.数据仓库与数据挖掘技术[M] .北京： 科学出版社，2009.
[12] 何玉洁，张俊超.数据仓库与OLAP实践教程[M] .北京： 清华大学出版社，2008.
[13] 张兴会，等.基于递阶对角神经网络的失业预测研究[J] .数量经济技术经济研究，2002，
19（9）： 114-117.
[14] 张兴会，等.主成分分析法在神经网络经济预测中的应用[J] .数量经济技术经济研究，
2002，19（4）： 22-125.
[15] 张兴会，等.基于对角Elman神经网络的失业智能预测模型[J] .南开大学学报，2002，
35(2)： 60-64.
[16] 张兴会，等.基于神经网络模型的非线性多步预测学习控制器[J] .控制与决策，2002，
17： 820-823.
[17] 张兴会，等.基于神经网络误差补偿的混沌系统广义预测控制[J] .南开大学学报，2004，
37(2)： 89-92.
[18] 刘玲，张兴会，梁伟.一种基于Aihara神经元的改进CBAM模型[J] .天津工程师范学院
学报，2009，19(2)： 12-14.
[19] Du Shengzhi，Chen Zengqiang，Yuan Zhuzhi，et al.Sensitivity to noise in bi-directional
associative memory(BAM) [J] .IEEE Trans.on NEURAL NETWORKS，2005，16(7)： 887-898.
[20] 刘玲，张兴会.基于神经网络的数据挖掘算法研究[J] .计算机工程与应用，2008(9)，
563-564.
[21] 王明春，等.基于相对距离的改进粗k-means方法[J] .计算机应用，2009（4）： 1102-1105.
[22] 王明春，王正欧.一种基于CHI值特征选取的粗糙集文本分类规则抽取方法[J] .计算机
应用，2005(5)： 1026-1028.
[23] 王明春，王正欧. 基于粗糙集和遗传算法相结合的文本模糊聚类方法[J] .电子信息学
报，2005(4)： 548-551.
[24] ZhengXiaoyan，SunJizhou.Finding Frequent Item Sets from Sparse Matrix[C] .2009
International Conference on Electronic Computer Technology.
[25] 郑晓艳，石连栓，孙济洲.基于VOPP并行编程环境的最大频繁项集生成方法[J] .计算
机应用研究，2009(4).
[26] Tong Yongmu，Zheng Xiaoyan.An Algorithm to Construct FP-Tree on VODCA[C] .2010
Third International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation.
