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  • 特异群组挖掘

    • 编辑推荐

      1.原创性:特异群组挖掘是作者原创的概念,是原创的新型数据挖掘任务和解决方法。 2.受众广泛性:特异群组挖掘是一种有多种应用场景的数据挖掘技术,涉及读者面广泛。 3.权威性:本书作者朱扬勇教授在数据挖掘领域已经研究了30多年,是国际数据科学研究的主要倡导者之一。经上海市科学技术委员会批准,代领团队建设了上海市数据科学重点实验室,该实验室是全国*早研究数据科学和大数据的科研机构之一,也是首个政府支持的数据科学科研机构,积累了大量的数据和数据挖掘的经验。此外,朱扬勇教授与多地政府合作,并担任2018年在福州举办的“首届数字中国建设峰会”顾问专家,2019年重庆智博会顾问专家等职务。基于作者团队雄厚的知识储备,本书兼具新颖性和权威性。

       

      内容简介

      高价值、低密度是大数据的特征,挖掘高价值、低密度的数据对象是大数据的一项重要工作。特异群组是一类高价值、低密度的数据形态,是指在众多行为对象中,少数对象群体具有一定数量的相同(或相似)的行为模式,表现出相异于大多数对象而形成的异常的群组。特异群组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生命科学研究等领域具有重要的应用价值。对特异群组挖掘的研究代表了数据挖掘从浅层到深层的发展趋势和必要性。 本书系统地阐述了特异群组挖掘任务,包括介绍了特异群组挖掘的概念,分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异,给出了特异群组挖掘任务的相关算法,并且列举了特异群组挖掘的几个重点应用。本书适合大数据研究人员、大数据工程师、大数据应用分析师、大数据产业从业人员等阅读,也可作为数据科学、大数据专业本科生和研究生的教学用书。


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  • 发布日期: 2021-01-15    浏览: 650