基于软集合理论的预测性文本挖掘方法--聚文网

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本书介绍了基于软集合理论的预测性文本挖掘方法。采取软集合理论作为解决预测性文本挖掘问题的基础理论。通过将软集合理论融入到文本挖掘的预测过程之中，为希望依赖文本数据做出预测的管理人员和决策者提供能够处理自然语言特征和非准确性的工具。具体来说，本书内容主要包括：①针对文本数据转换为特征后的高维及非准确性，研究面向文本数据的软集合特征选择方法。②针对具有自然语言特征和非准确性等特性的面向文本数据的预测问题，研究面向文本数据的软依赖预测方法。③针对具有自然语言特征、非准确性及时间滞后效应等特性的面向文本数据的预测问题，研究面向文本数据的软序列依赖预测方法。

内容简介

作者简介

杨道理，男，毕业院校为重庆大学经济与工商学院，博士学历，任职院校为重庆工商大学管理科学与工程学院，职称讲师，专业管理科学与工程，研究方向为电子商务、文本挖掘及软集合理论等。肖智，男，毕业院校重庆大学，博士学历，任职院校重庆大学经济与工商管理学院信息管理系，职称教授，专业管理科学与工程，研究方向为运筹学、统计学、预测与决策、数据模型与决策、金融风险与监测、商务智能与数据挖掘等。

1绪论/1
1.1研究背景及意义/1
1.2研究思路、研究内容与技术路线/7
1.3创新之处/12
2相关基础理论及研究现状/15
2.1预测性文本挖掘的研究现状/15
2.2本书应用的相关理论/26
2.3软集合理论及应用研究现状/29
2.4小结/35
3面向文本数据的软集合特征选择/37
3.1引言/37
3.2成对关系软集合及相关理论/39
3.3面向文本数据的软集合特征选择方法/49
3.4算例分析/53
3.5与其他方法的比较/57
3.6小结/63
4面向文本数据的软依赖预测/65
4.1引言/65
……

基于软集合理论的预测性文本挖掘方法

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