具体描述
《稀有关联规则挖掘与知识发现》 本书聚焦于数据挖掘领域中一个备受关注且富有挑战性的子课题——稀有关联规则的挖掘与知识发现。传统关联规则挖掘算法，如Apriori等，主要致力于发现高支持度的频繁项集，这对于那些在海量数据中频繁出现的普遍现象非常有效。然而，在许多实际应用场景中，真正具有价值的洞察往往隐藏在那些出现频率极低但却具有显著意义的“稀有”模式中。例如，在欺诈检测、疾病诊断、个性化推荐、网络安全入侵检测以及科学实验中的异常现象分析等领域，稀有事件的关联性往往比普遍现象更能揭示问题的本质，带来更具突破性的知识。 本书旨在系统地探讨稀有关联规则的定义、度量、挖掘算法以及其在各个领域的应用。我们将从理论层面深入剖析“稀有”的内涵，区分不同场景下对稀有性的界定，并介绍评估稀有规则质量的各种度量指标，如相对支持度、香农熵、Gini系数、以及专门为稀有模式设计的评估方法。 在算法层面，本书将详细介绍一系列专门用于高效挖掘稀有关联规则的方法。这些方法克服了直接应用传统算法在稀有模式挖掘上的局限性，例如巨大的计算开销和内存占用。我们将介绍各种基于约束的挖掘技术，如何利用用户定义的稀有度阈值或特定属性来指导搜索过程；探讨不完备的算法，如何通过近似的方法来提高效率；分析基于投影的挖掘策略，如何将问题分解为更小的子问题；以及介绍一些新兴的、利用向量空间模型或图挖掘技术的稀有规则发现方法。此外，我们还将讨论如何处理数据稀疏性、噪声以及如何优化算法以适应大规模数据集。 本书的另一重要组成部分是稀有关联规则的知识发现。仅仅挖掘出稀有规则是不够的，更关键的是如何从中提取有意义的知识，并将其转化为可操作的见解。我们将探讨可视化技术，如何直观地展示稀有规则及其相互关系；介绍规则剪枝和冗余规则去除的方法，以避免信息过载；讨论如何结合领域知识来解释和验证挖掘出的稀有规则；并阐述如何将这些稀有知识整合到决策支持系统或预测模型中，以实现真正的应用价值。 本书的读者对象包括数据挖掘、机器学习、人工智能、计算机科学、统计学等相关领域的学生、研究人员以及工程师。对于希望深入理解数据挖掘理论，掌握前沿算法，并在实际应用中解决复杂问题的专业人士而言，本书将是一个宝贵的参考。我们力求在理论严谨性和算法实用性之间取得平衡，通过清晰的阐述和翔实的案例，帮助读者建立起对稀有关联规则挖掘与知识发现的全面认知。 本书内容组织如下： 第一部分：引言与基础概念 第一章：数据挖掘的挑战与稀有模式的重要性 第二章：关联规则挖掘概述：从频繁到稀有 第三章：稀有关联规则的定义与度量 第二部分：稀有关联规则挖掘算法 第四章：基于约束的稀有规则挖掘 第五章：近似稀有规则挖掘技术 第六章：高效投影挖掘策略 第七章：基于向量空间与图挖掘的稀有模式发现 第八章：处理稀疏数据与噪声的策略 第三部分：稀有关联规则的知识发现与应用 第九章：稀有规则的可视化与解释 第十章：规则约简与冗余去除 第十一章：结合领域知识进行规则验证 第十二章：稀有知识在欺诈检测中的应用 第十三章：稀有模式在医疗诊断中的应用 第十四章：稀有规则在个性化推荐系统中的探索 第十五章：其他应用领域与未来展望 通过本书的学习，读者将能够： 理解稀有关联规则在数据挖掘中的独特价值和挑战。 掌握多种评估稀有规则质量的度量方法。 熟悉并能够实现一系列先进的稀有关联规则挖掘算法。 学习如何将挖掘出的稀有规则转化为有意义的知识并应用于实际问题。 了解稀有关联规则在金融、医疗、安全等多个领域的成功案例。 本书致力于为研究人员和实践者提供一个坚实的理论基础和实用的技术指导，以应对数据中隐藏的“针尖”式价值。
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