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000
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01594nam0 2200265 450
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012019000380
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20191118155510.2
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@a978-7-121-35264-5@dCNY49.00
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@a20181126d2019 em y0chiy50 ea
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@a社会计算中的组织行为模式挖掘@Ashe hui ji suan zhong de zu zhi xing wei mo shi wa jue@f苏鹏著
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@a北京@c电子工业出版社@d2019.1
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@a183页@c图@d24cm
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@a本书得到国家自认科学基金项目 (编号: 71462001) 的资助
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@a苏鹏, 男, 1975年生, 汉族, 博士, 现为大理大学数学与计算机学院副教授。
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@a有书目 (第174-183页)
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@a近年来, 社会组织行为分析的研究主要集中在构建预测模型以预测组织可能的行为上。数据挖掘方法, 特别是分类方法, 近年来成为组织行为预测建模的主要方法。本书比较分析了主要的分类方法所建立的组织行为预测模型的性能, 为不同情形下分类方法的恰当选择提供了依据。组织行为数据普遍存在类不平衡和误分类代价不一致的问题, 这导致标准分类器所构建的组织行为预测模型性能较差。为此, 在期望误分类代价这一指标下, 本书研究了四种典型代价敏感学习方法基于不同标准分类器所构建的组织行为预测模型的性能, 为不同情形下代价敏感学习方法的恰当选择提供了依据。另外, 本书提出了一个新的适用于组织行为模式挖掘的代价敏感学习算法。最后, 针对组织行为模式挖掘误分类代价易变且不易确定等特点, 本书提出了基于代价曲线的个性化解决方案。
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@a计算机应用@Aji suan ji ying yong@x社会科学@x计算@x组织管理@x行为模式@x研究
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@aC@v5
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@a苏鹏,@Asu peng@f1975-@4著
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@aCN@bCDNYKJZYXY@c20191118
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905
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@aCDNYKJZYXY@b300608047-9@dC@e252@f3
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| 社会计算中的组织行为模式挖掘/苏鹏著.-北京：电子工业出版社，2019.1 |
| 183页：图；24cm |
| 本书得到国家自认科学基金项目 (编号: 71462001) 的资助 |
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| ISBN 978-7-121-35264-5：CNY49.00 |
| 近年来, 社会组织行为分析的研究主要集中在构建预测模型以预测组织可能的行为上。数据挖掘方法, 特别是分类方法, 近年来成为组织行为预测建模的主要方法。本书比较分析了主要的分类方法所建立的组织行为预测模型的性能, 为不同情形下分类方法的恰当选择提供了依据。组织行为数据普遍存在类不平衡和误分类代价不一致的问题, 这导致标准分类器所构建的组织行为预测模型性能较差。为此, 在期望误分类代价这一指标下, 本书研究了四种典型代价敏感学习方法基于不同标准分类器所构建的组织行为预测模型的性能, 为不同情形下代价敏感学习方法的恰当选择提供了依据。另外, 本书提出了一个新的适用于组织行为模式挖掘的代价敏感学习算法。最后, 针对组织行为模式挖掘误分类代价易变且不易确定等特点, 本书提出了基于代价曲线的个性化解决方案。 |
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正题名：社会计算中的组织行为模式挖掘
索取号：C/252
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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608047
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300608047
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流通一库三楼/
[索取号:C/252]
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在馆
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2
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608048
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300608048
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流通一库三楼/
[索取号:C/252]
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在馆
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608049
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300608049
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流通一库三楼/
[索取号:C/252]
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在馆
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