可拓数据挖掘方法及其计算机实现

出版时间：2010-8  出版社：广东高等教育出版社  作者：杨春燕 等 著  页数：251  

内容概要

　　可拓数据挖掘方法是以可拓集为集合论基础，从数据库或知识库中获取基于变换的知识（简称可拓知识）的有效方法。《可拓数据挖掘方法及其计算机实现》依据可拓数据挖掘的基本原理和方法，结合最新的人工智能理论与工具，研究了可拓数据挖掘方法的可操作性，包括基于数据库的可拓分类知识挖掘、基于数据库的传导知识挖掘、基于数据库的可拓聚类知识挖掘、基于知识库的可拓知识挖掘等内容，并利用案例介绍了各种方法的计算机实现。　　《可拓数据挖掘方法及其计算机实现》将可拓数据挖掘方法与应用相结合，分析透彻，可操作性强，适合高等院校智能科学、计算机科学、管理科学与工程等领域的师生，企事业的工程技术人员和管理决策人员阅读。

书籍目录

第1章绪论第2章 可拓变换、可拓信息与可拓知识2.1 基元与复合元2.2 可拓变换2.3 拓展信息与可拓信息2.4 传导变换2.5 可拓知识第3章 基于数据库的可拓分类知识挖掘3.1 分类方法综述3.2 可拓分类方法3.3 可拓分类知识及其挖掘方法3.4 产品销售问题可拓分类知识挖掘的计算机实现第4章 基于数据库的传导知识挖掘4.1 传导知识及其类型4.2 传导知识的挖掘方法4.3 成品油税费改革对股票市场影响的传导知识挖掘第5章 基于数据库的可拓聚类知识挖掘5.1 聚类方法综述5.2 可拓聚类方法5.3 可拓聚类知识及其挖掘方法第6章 基于知识库的可拓知识挖掘6.1 基于拓展型知识的可拓知识挖掘方法6.2 基于决策树知识的可拓知识挖掘方法6.3 可拓知识链的挖掘与可拓知识的应用符号索引参考文献

章节摘录

　　基于上述两个原因，人们必须研究适合于变换下数据变化规律的新的数据挖掘理论和方法。　　随着计算机软硬件技术的迅速发展，各行各业都逐步建立了自己的数据库，所收集的数据量以每年翻一番的速度增长。大量积累的数据之中隐藏着丰富的知识，运用这些知识可以对未来的工作有所指导和帮助。然而，如此大的数据量和增长速度，使用人工分析去获得潜在知识是无能为力的。数据挖掘作为信息技术发展的一项关键技术，在市场营销方面已经产生了巨大的价值。　　但是，现有的数据挖掘理论与方法是挖掘在不变化条件下的知识，而对于如何从浩瀚的数据中寻找变换导致数据变化的规律，尚未见到有关的研究。　　可拓学研究通过变换处理矛盾问题的规律和方法，其集合论基础是可拓集论。从可拓集的观点看，数据库中的一个事项就是一个n维基元，一个数据表就是一个基元域。利用关联函数可以计算数据和事项的关联度，去表示事物符合某一要求的程度，通过可拓规则研究变换对数据作用的规律，利用可拓集合和关联函数的性质及运算，通过可拓推理确定可拓变换的变源和内涵。　　可拓数据挖掘从理论上把可拓集理论和可拓逻辑应用于数据挖掘中，把数据库和数据仓库与可拓集的论域对应起来，把数据与基元对应起来，从而可以把可拓集理论与数据挖掘这一领域相结合，形成挖掘“可拓知识”的基本理论。在方法上，把以基元为逻辑细胞的形式化体系与数据库和数据仓库结合起来，形成适合于数据“变换”的知识表示方法，利用可拓推理和关联函数为工具，建立一套适合于挖掘可拓知识的可拓数据挖掘方法，进而开发获取“可拓知识”的实验软件。　　本书探讨把用形式化模型处理矛盾问题的可拓学理论与方法和数据挖掘技术相结合，利用可拓方法挖掘数据库或知识库中的“可拓知识”和“变换的作用”，进而挖掘数据库中由于政策的变化（用可拓变换形式化描述）导致数据变化的规律，以及知识库中由于变换的作用导致知识的变化的规律，从而为决策者提供决策参考依据，是一项很有价值的开创性工作。