数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用

　　第一章  绪论
　　第一节  本书的研究背景和意义
　　第二节  数据挖掘与文本挖掘概述
　　第三节  遗传算法应用研究综述
　　第四节  社会演化算法在数据和文本聚类中的应用
　　第五节  本书的主要工作和创新点
　　第二章  基于遗传算法和k-medoids算法相结合的聚类方法
　　第一节  引言
　　第二节  k-medoids算法简介
　　第三节  基于遗传算法和k-medoids算法相结合的聚类方法
　　第四节  仿真实验
　　本章小结
　　第三章  基于模式聚合和遗传算法的文本特征降维方法
　　第一节  引言
　　第二节  常用的文本特征降维方法及其缺点
　　第三节  文本分类的预处理
　　第四节  模式聚合理论简介
　　第五节  基于遗传算法的文本特征提取方法
　　第六节  基于模式聚合和遗传算法的文本特征降维方法
　　第七节  仿真实验
　　本章小结
　　第四章  基于潜在语义索引和遗传算法的文本特征降维方法
　　第一节  引言
　　第二节  向量空间模型
　　第三节  隐含语义分析理论简介
　　第四节  基于遗传算法的文本特征降维方法
　　第五节  基于潜在语义索引和遗传算法的文本特征降维方法
　　第六节  仿真实验
　　本章小结
　　第五章  基于社会演化算法的聚类新方法
　　第一节  引言
　　第二节  社会演化算法与传统遗传算法寻优机制的比较
　　第三节  基于社会演化算法的聚类新方法
　　第四节  仿真实验
　　本章小结
　　第六章  基于混沌的新的社会演化算法的数据和文本聚类方法
　　第一节  引言
　　第二节  混沌理论简介
　　第三节  基于混沌的新的社会演化算法的聚类方法
　　第四节  仿真实验
　　……
　　第七章  基于改进遗传算法和改进社会演化算法的文本聚类研究
　　第八章  基于文本挖掘的产品研发知识地图构建研究
　　第九章  总结和展望
　　参考文献
　　作者研究文献
　　后记

　　    郝占刚，1976年3月出生，河北邢台人，山东工商学院副教授，博士。主要研究领域：数据挖掘，文本挖掘，产品研发。
　　    近几年来，共发表论文20多篇，其中在《系统工程学报》、《情报科学》、《现代图书情报技术》、《计算机应用》、《科研管理》、《研究与发展管理》等国内核心期刊上发表10余篇，有4篇被El收录。承担省部级以上项目3项，目前承担山东省中青年科学家科研奖励基金1项，山东省自然基金1项。

　　    数据挖掘和文本挖掘是当前信息技术中的一个重要研究领域；将遗传算法和社会演化算法应用于数据及文本挖掘方法研究，具有较大的理论意义和实用价值。《数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用》研究了基于遗传算法和社会演化算法的数据挖掘和文本挖掘方法，主要包括数据挖掘和文本挖掘中的属性约简问题、聚类问题，并将其应用于产品研发决策中。
　　    所做主要工作包括：提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类方法；采用遗传算法和模式聚合进行文本特征降维；采用遗传算法和潜在语义索弓I进行文本特征降维；采用社会演化算法进行聚类；采用混；屯社会演化算法进行聚类；采用改进的遗传算法和社会演化算法进行文本聚类研究；将文本挖掘应用到产品研发决策中，构建产品研发文本知识地图，以期提高产品研发的效率和质量。