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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《文本挖掘中若干核心技術(shù)研究》簡(jiǎn)單介紹了文本挖掘的產(chǎn)生背景、基本概念和研究?jī)r(jià)值，概要介紹了粗糙集的相關(guān)知識(shí)，詳細(xì)介紹了文本特征選擇、文本分類、文本聚類以及文本關(guān)聯(lián)分析等相關(guān)核心內(nèi)容，重點(diǎn)介紹了各核心內(nèi)容的研究成果?！段谋就诰蛑腥舾珊诵募夹g(shù)研究》堅(jiān)持理論和實(shí)踐相結(jié)合，每個(gè)核心研究成果都有詳細(xì)的算法步驟和詳盡的實(shí)驗(yàn)仿真流程，力求讀者在了解相關(guān)理論知識(shí)的同時(shí)也能再現(xiàn)其中的研究成果?！段谋就诰蛑腥舾珊诵募夹g(shù)研究》適用于對(duì)文本挖掘感興趣的相關(guān)專業(yè)的碩士生、博士生以及相關(guān)的初級(jí)、中級(jí)和高級(jí)研究人員，也可供從事其他類型數(shù)據(jù)挖掘的研究人員參考使用。

作者簡(jiǎn)介

　　朱顥東，男，1980年8月出生，漢族，河南虞城人，中共黨員，博士、副教授、碩士生導(dǎo)師、河南省高等學(xué)校青年骨干教師。2004年7月獲蘭州交通大學(xué)學(xué)士學(xué)位，2008年7月獲四川理工學(xué)院碩士學(xué)位．2011年7月獲中國科學(xué)院博士學(xué)位。2010年6月至今在鄭州輕工業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院任教。2016年9月于同濟(jì)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技朮博士后流動(dòng)站出站。長(zhǎng)期從事智能信息處理、Hadoop及其應(yīng)用等方面的研究。到目前為止，已主持和承擔(dān)包括國基金在內(nèi)的各級(jí)項(xiàng)目20余項(xiàng)；獲驗(yàn)收成果9項(xiàng)、鑒定成果6項(xiàng)、各級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)10余項(xiàng)、軟件著作權(quán)20項(xiàng)；申報(bào)發(fā)明專利2項(xiàng)；發(fā)表SCI／EI／ISTP／中文核心論文130余篇；主編和參編教材5部。

圖書目錄

第1章緒論
1．1 課題研究背景及意義
1．2 課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3 課題研究難點(diǎn)
1．4 文本挖掘概述
1．5 本書所研究的核心技術(shù)
1．6 相關(guān)粗糙集基礎(chǔ)知識(shí)
1．7 本書的組織結(jié)構(gòu)、主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)
第2章文本特征選擇
2．1 引言
2．2 文本表示方法
2．3 常用的文本特征權(quán)重計(jì)算方法
2．4 文本特征選擇簡(jiǎn)介
2．5 所提的文本特征選擇方法
2．6 實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證
2．7 本章小結(jié)
第3章文本分類
3．1 引言
3．2 文本分類的定義
3．3 常用的文本分類器
3．4 基于粗糙集理論的文本分類研究
3．5 ID3算法的優(yōu)化
3．6 本章小結(jié)
第4章文本聚類
4．1 引言
4．2 文本聚類簡(jiǎn)介
4．3 主要聚類方法
4．4 K-Means算法的改進(jìn)
4．5 無監(jiān)督文本特征選擇方法研究
4．6 本章小結(jié)
第5章文本關(guān)聯(lián)分析
5．1 引言
5．2 文本關(guān)聯(lián)規(guī)則
5．3 頻繁項(xiàng)集挖掘算法
5．4 文本關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
5．5 本章小結(jié)
第6章總結(jié)與展望
6．1 本書的主要研究?jī)?nèi)容、成果和創(chuàng)新點(diǎn)
6．2 本書研究的不足和進(jìn)一步工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝