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人文社科 社會科學 統計學
 
 
 
 
社會計算中的組織行為模式挖掘
 作  者: 蘇鵬
 出版單位: 電子工業
 出版日期: 2019.01
 進貨日期: 2019/1/1
 ISBN: 9787121352645
 開  本: 16 開    
 定  價: 368
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內容簡介:

近年來,社會組織行為分析的研究主要集中在構建預測模型以預測組織可能的行為上。數據挖掘方法,特別是分類方法,近年來成為組織行為預測建模的主要方法。本書比較分析了主要的分類方法所建立的組織行為預測模型的性能,為不同情形下分類方法的恰當選擇提供了依據。組織行為數據普遍存在類不平衡和誤分類代價不一致的問題,這導致標準分類器所構建的組織行為預測模型性能較差。為此,在期望誤分類代價這一指標下,本書研究了四種典型代價敏感學習方法基於不同標準分類器所構建的組織行為預測模型的性能,為不同情形下代價敏感學習方法的恰當選擇提供了依據。另外,本書提出了一個新的適用於組織行為模式挖掘的代價敏感學習演算法。最後,針對組織行為模式挖掘誤分類代價易變且不易確定等特點,本書提出了基於代價曲線的個性化解決方案。本書適合行為分析、數據挖掘、決策支持、商務智能等領域的學者、教師、研究生、本科生閱讀使用,也可供承擔管理社會組織職能的政府相關部門及事業單位的決策者與工作人員學習參考。


作者簡介:

蘇鵬,男,1975年2月生,漢族,博士,現為大理大學數學與電腦學院副教授;研究方向為數據挖掘、大數據與行為建模;近年來在Decision Support Systems等國際領先的學術刊物發表論文多篇;現為國際自動控制聯合會(IFAC)經濟與商務系統技術委員會(TC9.1)委員;曾擔任IEEE ISI等多個國際學術會議的程式委員會委員。


圖書目錄:

第1章 概述 1 1.1 社會計算的定義 2 1.2 社會計算研究的理論工具 4 1.3 社會計算的研究與應用領域 9 1.4 組織行為模式挖掘的研究內容 12 1.4.1 組織行為預測 12 1.4.2 可操作行為規則挖掘 15 1.5 本書的結構與內容 21 第2章 組織行為預測 23 2.1 基於相似度的組織行為預測方法 24 2.1.1 組織行為的向量模型 24 2.1.2 CONVEX演算法 25 2.2 基於分類的組織行為預測方法 31 2.2.1 分類方法 31 2.2.2 經驗研究 50 2.3 代價敏感組織行為預測建模 53 2.3.1 代價敏感學習方法 53 2.3.2 經驗研究 55 2.3.3 OESP演算法 65 2.3.4 基於代價曲線的解決方案 67 第3章 可操作行為規則挖掘 73 3.1 問題定義 74 3.2 挖掘演算法 81 3.2.1 MABR-1演算法 81 3.2.2 MABR-2演算法 84 3.3 模型驗證 91 3.4 討論 97 第4章 可操作行為規則挖掘技術的深入探討 99 4.1 消解規則衝突 100 4.1.1 規則衝突 100 4.1.2 衝突消解方法 101 4.1.3 模型驗證 103 4.2 規則支持度建模 107 4.2.1 樣本對規則的非一致支持強度 107 4.2.2 支持度的觀察加權模型 107 4.2.3 MABR-3演算法 109 4.2.4 模型驗證 111 4.3 數值型行為屬性建模 113 4.3.1 問題的提出 113 4.3.2 問題定義 113 4.3.3 MABR-4演算法 115 4.3.4 模型驗證 116 4.4 基於貝葉斯網路的挖掘演算法 120 4.4.1 問題的提出 120 4.4.2 貝葉斯網路 120 4.4.3 問題定義 122 4.4.4 MABR-5演算法 122 4.4.5 模型驗證 123 4.5 基於決策樹的挖掘演算法 125 4.5.1 問題的提出 125 4.5.2 MABR-6演算法 125 4.5.3 模型驗證 127 4.6 技術展望 128 4.6.1 發展方向 128 4.6.2 發展方案 129 第5章 大數據背景下的組織行為模式挖掘 131 5.1 大數據時代 132 5.2 面臨的挑戰 134 5.3 應對策略 135 5.4 總體目標與關鍵問題 138 5.5 實現方案 140 5.5.1 採用的大數據技術 140 5.5.2 企業內外部數據融合 162 5.5.3 模型構建 164 5.5.4 演算法設計 167 第6章 總結 169 附錄 MAROB數據集中的相關屬性表 172 參考文獻 174 致謝 184

 
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