时态数据挖掘算法
作者：孟志青，蒋敏，姜华 著
吃饱就睡：2014年版
本书介绍了时态数据挖掘算法，内容包括时态数据模型、时态关联规则模型与算法、时态数据下周期模式、部分周期和近似周期模式算法、时态数据流和时态文本算法，这些算法可用于实际领域中的数据挖掘问题。本书为大学高年级和研究生教材，及研究人员的参考用书。
目录
- 第1章 绪论
- 1.1 数据挖掘简介
- 1.2 时态数据挖掘现状
- 1.3 时态数据挖掘类型
- 第2章 时态数据与时态关联规则模型
- 2.1 时态型和时间粒度的概念及性质
- 2.2 时态事件空间与时态规则模型
- 2.3 时态关联规则的分类
- 第3章 时态关联规则算法
- 3.1 单事件相同时态因子内关联规则挖掘算法
- 3.2 单事件周期时态关联规则挖掘算法
- 3.3 双事件时态关联规则挖掘算法
- 3.4 基于兴趣度的时态数据关联规则挖掘算法
- 3.5 多维多时间粒度关联规则挖掘算法
- 3.6 小结
- 第4章 时态关联规则的周期性挖掘算法
- 4.1 周期关联规则的分类
- 4.2 周期的获取及表示
- 4.3 一个周期挖掘算法
- 4.4 实验结果
- 4.5 小结
- 第5章 多粒度时间下的部分周期挖掘算法
- 5.1 部分周期模型
- 5.2 利用了裁剪的算法（CA）
- 5.3 基于输入的算法（IA）
- 5.4 数值实验
- 5.5 小结
- 第6章 基于粗糙集的时态数据挖掘算法
- 6.1 粗糙集理论
- 6.2 时态数据知识表达
- 6.3 基于粗糙集的时态数据挖掘算法
- 6.4 车流量分析上的应用
- 第7章 基于SoM近似周期模式挖掘算法
- 7.1 模型构造
- 7.2 近似周期模式挖掘算法
- 7.3 实验及结果分析
- 7.4 小结
- 第8章 基于SoM的时态近似周期关联规则挖掘算法
- 8.1 模型构造
- 8.2 近似周期关联规则挖掘算法
- 8.3 实验及结果分析
- 8.4 小结
- 第9章 基于SVM的时态数据回归算法
- 9.1 加权支持向量回归机（WSSVR）
- 9.2 基于时态数据的WSSVR预测模型
- 9.3 实验
- 9.4 小结
- 第10章 基于SVM的时态周期模式算法
- 10.1 支持向量分类机
- 10.2 时态数据周期模型
- 10.3 证券数据的周期发现
- 10.4 小结
- 第11章 时态数据流的增量聚类算法
- 11.1 问题描述及其相关概念
- 11.2 算法框架及其描述
- 11.3 算法的性能分析
- 11.4 股票数据上的应用
- 11.5 小结
- 第12章 时态文本数据挖掘算法
- 12.1 时态文本预处理
- 12.2 时态文本关联模型
- 12.3 时态文本关联规则算法
- 12.4 数值实验
- 英文人名翻译表
- 参考文献
- 致谢
