分類屬性數據深度無監督學習理論及決策應用 武森 高曉楠 單志廣 9787030777591 【台灣高等教育出版社】

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書名：分類屬性數據深度無監督學習理論及決策應用
ISBN：9787030777591
出版社：科學
著編譯者：武森 高曉楠 單志廣
頁數：203
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1696825
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內容簡介

本書針對分類屬性數據無監督數據挖掘任務中的三個關鍵問題——特徵學習、分析過程和結果評價，闡述分類屬性數據深度無監督學習理論及決策應用。全書共7章，第1章概述數據驅動決策支持的技術基礎、有監督學習和無監督學習兩類數據挖掘方法及分類屬性數據無監督學習問題；第2章介紹分類屬性數據的無監督特徵學習、聚類分析和聚類結果評價等相關理論與方法；第3章系統闡述深度無監督特徵學習、深度聚類和網路嵌入方法；第4～6章針對分類屬性數據提供了包含深度無監督特徵學習、深度聚類和聚類內部有效性評價的一整套深度無監督學習解決方案；第7章以人才招聘為實際問題背景，演繹了分類屬性數據深度無監督學習方法在決策支持中的應用。 本書適用於數據科學與管理決策、大數據管理與應用、數據挖掘領域的研究人員，也可以作為相關專業博士研究生、碩士研究生和本科生的參考書。

目錄

前言
第1章 決策支持與無監督學習
1 1 數據驅動的決策支持
1 1 1 資料庫知識發現與數據挖掘
1 1 2 數據挖掘的主要任務
1 1 3 數據驅動的決策支持過程
1 1 4 決策支持中的數據特徵
1 2 決策支持中的數據挖掘方法
1 2 1 有監督學習
1 2 2 無監督學習
1 3 分類屬性數據無監督學習問題
1 3 1 研究與應用難點
1 3 2 深度學習提供的新思路
1 3 3 分類屬性數據深度無監督學習體系
1 4 本章小結
第2章 無監督學習基礎及其分類屬性數據研究
2 1 無監督學習基礎
2 1 1 無監督特徵學習
2 1 2 無監督分析過程
2 1 3 無監督結果評價
2 1 4 分類屬性數據無監督學習過程
2 2 分類屬性數據無監督特徵學習
2 2 1 傳統編碼
2 2 2 相似度矩陣
2 2 3 嵌入表徵
2 3 分類屬性數據聚類
2 3 1 分割聚類
2 3 2 層次聚類
2 3 3 聚類方法分析
2 4 分類屬性數據聚類結果評價
2 4 1 內部有效性評價
2 4 2 評價有效性的驗證
2 5 本章小結
第3章 深度無監督學習
3 1 深度無監督特徵學習
3 1 1 重構模型
3 1 2 生成模型
3 1 3 自監督學習模型
3 2 深度聚類
3 2 1 深度聚類概述
3 2 2 自動編碼器深度聚類
3 2 3 神經網路聚類損失深度聚類
3 2 4 變分自動編碼器深度聚類
3 2 5 生成式對抗網路深度聚類
3 3 網路嵌入
3 3 1 網路拓撲結構嵌入
3 3 2 網路輔助信息嵌入
3 3 3 網路外部信息嵌入
3 4 本章小結
第4章 分類屬性數據深度無監督特徵學習
4 1 決策支持中的深度無監督特徵學習需求
4 2 分類屬性數據深度無監督特徵學習問題
4 2 1 問題特徵及內涵
4 2 2 分類屬性間關係和分類屬性內關係定義
4 2 3 網路嵌入深度無監督特徵學習思路
4 3 加權異構網路構建
4 3 1 分類屬性間關係的網路構建
4 3 2 分類屬性內關係的網路構建
4 4 網路嵌入深度無監督特徵學習
4 4 1 分類屬性取值的深度特徵學習
4 4 2 分類屬性數據的特徵學習
4 4 3 深度無監督特徵學習的優勢分析
4 5 實驗分析
4 5 1 實驗數據集及設計
4 5 2 準確性分析
4 5 3 深度特徵對聚類效果的提升分析
4 5 4 參數敏感性分析
4 6 本章小結
第5章 分類屬性數據深度聚類
5 1 決策支持中的深度聚類需求
5 2 分類屬性數據深度聚類問題
5 2 1 問題特徵及內涵
5 2 2 網路嵌入深度聚類思路
5 3 網路嵌入深度聚類
5 3 1 加權異構網路中的對齊編碼
5 3 2 聚類損失及類中心初始化
5 3 3 深度聚類過程
5 3 4 深度聚類的優勢分析
5 4 實驗分析
5 4 1 實驗數據集及設計
5 4 2 引入聚類損失對聚類效果的提升分析
5 4 3 深度聚類結果準確性分析
5 4 4 特徵學習結果分析
5 4 5 參數敏感性分析
5 5 本章小結
第6章 分類屬性數據聚類內部有效性評價
6 1 決策支持中的聚類內部有效性評價需求
6 2 分類屬性數據聚類內部有效性評價問題
6 2 1 問題特徵及內涵
6 2 2 常用指標特徵分析
6 3 內部有效性評價指標
6 3 1 基本思想
6 3 2 距離度量
6 3 3 指標構建
6 3 4 特徵分析
6 4 實驗分析
6 4 1 實驗數據集及設計
6 4 2 準確性分析
6 4 3 適用性分析
6 4 4 參數敏感性分析
6 5 本章小結
第7章 分類屬性數據深度無監督學習的應用實例
7 1 人才招聘中的深度無監督學習需求
7 2 人才招聘數據準備
7 2 1 數據來源
7 2 2 數據屬性及預處理
7 2 3 人才數據基本特徵分析
7 3 人才數據深度無監督特徵學習
7 3 1 學習過程
7 3 2 學習結果分析
7 4 人才數據深度聚類及內部有效性評價
7 4 1 深度聚類過程
7 4 2 內部有效性評價
7 5 基於人才數據聚類結果的人才招聘決策支持
7 5 1 不同類型人才的特徵
7 5 2 支持人才招聘的決策建議
7 6 本章小結
參考文獻
索引
後記
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