数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用pdf电子书版本下载

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第一章 绪论 1

第一节 本书的研究背景和意义 1

第二节 数据挖掘与文本挖掘概述 3

第三节 遗传算法应用研究综述 17

第四节 社会演化算法在数据和文本聚类中的应用 29

第五节 本书的主要工作和创新点 30

第二章 基于遗传算法和k-medoids算法相结合的聚类方法 35

第一节 引言 35

第二节 k-medoids算法简介 36

第三节 基于遗传算法和k-medoids算法相结合的聚类方法 39

第四节 仿真实验 47

本章小结 48

第三章 基于模式聚合和遗传算法的文本特征降维方法 49

第一节 引言 49

第二节 常用的文本特征降维方法及其缺点 50

第三节 文本分类的预处理 52

第四节 模式聚合理论简介 53

第五节 基于遗传算法的文本特征提取方法 55

第六节 基于模式聚合和遗传算法的文本特征降维方法 60

第七节 仿真实验 60

本章小结 62

第四章 基于潜在语义索引和遗传算法的文本特征降维方法 63

第一节 引言 63

第二节 向量空间模型 64

第三节 隐含语义分析理论简介 65

第四节 基于遗传算法的文本特征降维方法 68

第五节 基于潜在语义索引和遗传算法的文本特征降维方法 71

第六节 仿真实验 72

本章小结 74

第五章 基于社会演化算法的聚类新方法 75

第一节 引言 75

第二节 社会演化算法与传统遗传算法寻优机制的比较 77

第三节 基于社会演化算法的聚类新方法 80

第四节 仿真实验 84

本章小结 85

第六章 基于混沌的新的社会演化算法的数据和文本聚类方法 87

第一节 引言 87

第二节 混沌理论简介 88

第三节 基于混沌的新的社会演化算法的聚类方法 90

第四节 仿真实验 96

本章小结 98

第七章 基于改进遗传算法和改进社会演化算法的文本聚类研究 99

第一节 文本聚类研究综述 99

第二节 基于改进遗传算法的文本聚类方法 104

第三节 基于改进社会演化算法的文本聚类新方法 112

本章小结 116

第八章 基于文本挖掘的产品研发知识地图构建研究 117

第一节 基于知识来源的产品开发过程模型研究 118

第二节 产品开发过程模型各阶段的知识分析 122

第三节 基于文本挖掘的产品研发文本知识地图构建 124

本章小结 128

第九章 总结和展望 129

第一节 本书总结 129

第二节 待研究的问题和研究前景展望 131

参考文献 133

作者研究文献 153

后记 155