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作者簡介
目次
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在數據資源中存在著許多隨時間變化且不同時間狀態相互關聯的數據，郰時態數據，如股市交易指數、超市銷售、Web訪問流、氣象觀測、臨床數據等。近幾年，急劇增加的時態數據已經遠遠超出了人類的直接理解能力，大量的處理需求使TDM成為數據挖掘領域的重要分支。但是，從實際應用情況來看卻與學術研究極不相稱，特別是應用中難以實現自治、持續的時態數據挖掘支持機制，而這種機制是歸納分析數據和規則變化趨勢所必需的。本書試圖在數據倉庫環境中，以高階數據挖掘和領域知識融合為研究線索，為實現持續的時態數據挖掘過程提供理論和應用方法，形成及時發現事物動態演化規律的有效機制。
作者簡介
潘定，副教授／高級工程師，博士研究生導師，現任暨南大學商務智能研究中心副主任。華中科技大學計算機軟件專業畢業，工學學士；廈門大學管理學(會計)碩士；西安交通大學計算機科學與技術專業畢業，工學博士；曾在日本AOTS、NTT中央學園等留學研修，1995年獲國家計算機專業技術系統分析員水平證書。
1983年起從事計算機信息系統的研究與開發工作，曾就職于福建省經濟信息中心，現在暨南大學管理學院任教。主要研究領域：商務智能、數據挖掘和信息管理等。
近年主持和完成國家自然科學基金項目、科技部創新基金項目等國家級、省部級項目10多項。研究成果獲中國圖書獎、國家科技進步獎、國家科技攻關重大成果獎4項，省部級科技進步獎、社科優秀成果獎和科技成果獎6項。近兩年在《軟件學報》、《模式識別與人工智能》和《控制與決策》等國內外權威、核心刊物和國際會議發表學術論文50余篇，其中獨撰或第一作者論文被SCI／EI般錄15篇。
1983年起從事計算機信息系統的研究與開發工作，曾就職于福建省經濟信息中心，現在暨南大學管理學院任教。主要研究領域：商務智能、數據挖掘和信息管理等。
近年主持和完成國家自然科學基金項目、科技部創新基金項目等國家級、省部級項目10多項。研究成果獲中國圖書獎、國家科技進步獎、國家科技攻關重大成果獎4項，省部級科技進步獎、社科優秀成果獎和科技成果獎6項。近兩年在《軟件學報》、《模式識別與人工智能》和《控制與決策》等國內外權威、核心刊物和國際會議發表學術論文50余篇，其中獨撰或第一作者論文被SCI／EI般錄15篇。
目次
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究內容及其目標
1.3 本書的基本框架
參考文獻
第2章 持續數據挖掘及其支持技術
2.1 經典數據挖掘過程
2.2 數據和規則的動態演化問題
2.3 持續數據挖掘的模型和架構
2.4 規則變化監測與增量挖掘方法
2.5 已有知識與挖掘過程的融合
2.6 小結
參考文獻
第3章 時態數據挖掘技術
3.1 時態數據挖掘任務
3.2 序列距離度量
3.3 序列表示和搜索
3.4 挖掘任務
3.5 增量挖掘與高階數據挖掘
3.6 未來研究方向
3.7 小結
參考文獻
第4章 時態數據挖掘的形式化
4.1 引言
4.2 時態數據挖掘問題
4.3 時態數據挖掘的形式化
4.4 分段有限模型
4.5 高階數據挖掘
4.6 小結
參考文獻
第5章 基于信息擴散原理的度量值估計
5.1 引言
5.2 模糊信息與信息擴散原理
5.3 度量值的參數估計
5.4 實驗與討論
5.5 小結
參考文獻
第6章 持續時態數據挖掘的體系結構
6.1 引言
6.2 C-DM過程模型
6.3 C-DM體系結構
6.4 本體服務機制
6.5 原型實驗
6.6 規則分類評價
6.7 小結
參考文獻
第7章 數據倉庫中的元數據管理
7.1 研究背景
7.2 數據倉庫中的元數據管理
7.3 元數據管理標準
7.4 元數據管理體系結構
7.5 元數據管理特性
7.6 萄用元數據管理系統
7.7 小結
參考文獻
第8章 輕量級本體存儲庫系統
8.1 引言
8.2 存取和操縱本體的需求
8.3 本體存儲庫的體系結構
8.4 本體存儲庫元模型
8.5 輕量級本體存儲庫的實現
8.6 小結
參考文獻
第9章 基于CWM的實時分布元數據管理
9.1 引言
9.2 元數據管理的需求
9.3 公共倉庫元模型
9.4 實時分布元數據管理體系結構
9.5 基于模型管理的實現描述
9.6 實驗與討論
9.7 小結
參考文獻
第10章 總結與展望
1.1 研究背景
1.2 研究內容及其目標
1.3 本書的基本框架
參考文獻
第2章 持續數據挖掘及其支持技術
2.1 經典數據挖掘過程
2.2 數據和規則的動態演化問題
2.3 持續數據挖掘的模型和架構
2.4 規則變化監測與增量挖掘方法
2.5 已有知識與挖掘過程的融合
2.6 小結
參考文獻
第3章 時態數據挖掘技術
3.1 時態數據挖掘任務
3.2 序列距離度量
3.3 序列表示和搜索
3.4 挖掘任務
3.5 增量挖掘與高階數據挖掘
3.6 未來研究方向
3.7 小結
參考文獻
第4章 時態數據挖掘的形式化
4.1 引言
4.2 時態數據挖掘問題
4.3 時態數據挖掘的形式化
4.4 分段有限模型
4.5 高階數據挖掘
4.6 小結
參考文獻
第5章 基于信息擴散原理的度量值估計
5.1 引言
5.2 模糊信息與信息擴散原理
5.3 度量值的參數估計
5.4 實驗與討論
5.5 小結
參考文獻
第6章 持續時態數據挖掘的體系結構
6.1 引言
6.2 C-DM過程模型
6.3 C-DM體系結構
6.4 本體服務機制
6.5 原型實驗
6.6 規則分類評價
6.7 小結
參考文獻
第7章 數據倉庫中的元數據管理
7.1 研究背景
7.2 數據倉庫中的元數據管理
7.3 元數據管理標準
7.4 元數據管理體系結構
7.5 元數據管理特性
7.6 萄用元數據管理系統
7.7 小結
參考文獻
第8章 輕量級本體存儲庫系統
8.1 引言
8.2 存取和操縱本體的需求
8.3 本體存儲庫的體系結構
8.4 本體存儲庫元模型
8.5 輕量級本體存儲庫的實現
8.6 小結
參考文獻
第9章 基于CWM的實時分布元數據管理
9.1 引言
9.2 元數據管理的需求
9.3 公共倉庫元模型
9.4 實時分布元數據管理體系結構
9.5 基于模型管理的實現描述
9.6 實驗與討論
9.7 小結
參考文獻
第10章 總結與展望
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