数据挖掘 十大算法 企业数据挖掘进展算法与应用

　　T Warren Liao 　　Recent Advances in Data 　　Mining of Enterprise Data 　　Algorithms and Applications
　　2007,786pp
　　Hardbark
　　ISBN9789812779854
　　
　　T.W.廖等编
　　在经济上合算的数据采集与存储媒介的大量生产与功能强大的计算机系统，为数据挖掘和知识发现这一新领域的出现奠定了坚实的基础。这一快速成长领域的主要目标是分析大型的，通常是异构和分布式的数据集合，其目的是为了发现那些被收集数据的系统或现象中新的可能有用的知识。这些数据集的一个来源是商业及工业活动，这类数据被称为“企业数据”。这些数据集具有一个共同的特点，即为了优化某种类型的性能度量，分析家希望通过分析这些数据集来设计成本效益比更好的策略。这些性能度量包括减少生产时间、改进质量、消除浪费，以及利润最大化。属于该范畴的数据集可能描述了制造环境中的不同调度方案，某些过程的质量控制、机器或生产过程运行中缺陷的诊断，向申请者发放信用卡时的风险分析，制造系统中供应链的管理以及与决策相关的商业数据。
　　本书共有16章。1.企业数据挖掘：回顾及研究方向；2.在信用风险控制中分类技术的应用与比较；3.预测分类及不平衡企业数据；4.为时间序列预报使用软计算方法；5.多变化生产过程平台形成的数据挖掘应用；6.动态制造系统中生产控制的数据挖掘方法；7.利用单一目标和多个目标数据挖掘从农业数据中预测酒的质量；8.借助数据挖掘和数字化管理，增强高科技工业的竞争优势，确保出色运行；9.从数据挖掘观点出发的多元控制图表；10.制造缺陷诊断多维功能数据的数据挖掘；11.利用企业数据挖掘的维护规划；12.改进工作流模型的数据挖掘技术；13.基于单元的化验图像挖掘；14.支持矢量机与应用；15.基于流形的学习方法调查；16.少量企业数据的预测回归建模与自举、群集和装袋。
　　本书的每一章都是由相关领域中顶尖的研究人员或专业人员撰写的，它把注意力放在了企业数据挖掘中的关键性算法及应用上，研究了与数据挖掘相关的基本问题而没有拘泥于特定的软件环境，每章结尾都有关于未来研究工作面临挑战的讨论。
　　本书是世界科技出版社出版的《计算机与运筹学丛书》的第6卷，它是针对希望进一步了解数据挖掘和知识发现，被它的方法论开发所吸引的专业人员及研究人员的，它也可供计算机科学、商业或工程学院的研究生使用。
　　胡光华，
　　高级软件工程师
　　(原中国科学院物理学研究所)
　　Hu Guanghua, Senior Software Engineer
　　(Former Institute of Physics,CAS)