定 價：￥49.00
| 作 者： | 蘇鵬 |
| 出版社： | 電子工業(yè)出版社 |
| 叢編項： | |
| 標 簽： | 暫缺 |
| ISBN： | 9787121352645 | 出版時間： | 2018-11-01 | 包裝： | 平裝 |
| 開本： | 16開 | 頁數(shù)： | 192 | 字數(shù)： |
第1章 概述 1
1.1 社會計算的定義 2
1.2 社會計算研究的理論工具 4
1.3 社會計算的研究與應(yīng)用領(lǐng)域 9
1.4 組織行為模式挖掘的研究內(nèi)容 12
1.4.1 組織行為預(yù)測 12
1.4.2 可操作行為規(guī)則挖掘 15
1.5 本書的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容 21
第2章 組織行為預(yù)測 23
2.1 基于相似度的組織行為預(yù)測方法 24
2.1.1 組織行為的矢量模型 24
2.1.2 CONVEX算法 25
2.2 基于分類的組織行為預(yù)測方法 31
2.2.1 分類方法 31
2.2.2 經(jīng)驗研究 50
2.3 代價敏感組織行為預(yù)測建模 53
2.3.1 代價敏感學習方法 53
2.3.2 經(jīng)驗研究 55
2.3.3 OESP算法 65
2.3.4 基于代價曲線的解決方案 67
第3章 可操作行為規(guī)則挖掘 73
3.1 問題定義 74
3.2 挖掘算法 81
3.2.1 MABR-1算法 81
3.2.2 MABR-2算法 84
3.3 模型驗證 91
3.4 討論 97
第4章 可操作行為規(guī)則挖掘技術(shù)的深入探討 99
4.1 消解規(guī)則沖突 100
4.1.1 規(guī)則沖突 100
4.1.2 沖突消解方法 101
4.1.3 模型驗證 103
4.2 規(guī)則支持度建模 107
4.2.1 樣本對規(guī)則的非一致支持強度 107
4.2.2 支持度的觀察加權(quán)模型 107
4.2.3 MABR-3算法 109
4.2.4 模型驗證 111
4.3 數(shù)值型行為屬性建模 113
4.3.1 問題的提出 113
4.3.2 問題定義 113
4.3.3 MABR-4算法 115
4.3.4 模型驗證 116
4.4 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的挖掘算法 120
4.4.1 問題的提出 120
4.4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 120
4.4.3 問題定義 122
4.4.4 MABR-5算法 122
4.4.5 模型驗證 123
4.5 基于決策樹的挖掘算法 125
4.5.1 問題的提出 125
4.5.2 MABR-6算法 125
4.5.3 模型驗證 127
4.6 技術(shù)展望 128
4.6.1 發(fā)展方向 128
4.6.2 發(fā)展方案 129
第5章 大數(shù)據(jù)背景下的組織行為模式挖掘 131
5.1 大數(shù)據(jù)時代 132
5.2 面臨的挑戰(zhàn) 134
5.3 應(yīng)對策略 135
5.4 總體目標與關(guān)鍵問題 138
5.5 實現(xiàn)方案 140
5.5.1 采用的大數(shù)據(jù)技術(shù) 140
5.5.2 企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)融合 162
5.5.3 模型構(gòu)建 164
5.5.4 算法設(shè)計 167
第6章 總結(jié) 169
附錄 MAROB數(shù)據(jù)集中的相關(guān)屬性表 172
參考文獻 174
致謝 184
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