|
Text Mining: Applications and Theory presents the state-of-the-art algorithms for text mining from both the academic and industrial perspectives. The contributors span several countries and scientific domains: universities, industrial corporations, and government laboratories, and demonstrate the use of techniques from machine learning, knowledge discovery, natural language processing and information retrieval to design computational models for automated text analysis and mining. This volume demonstrates how advancements in the fields of applied mathematics, computer science, machine learning, and natural language processing can collectively capture, classify, and interpret words and their contexts. As suggested in the preface, text mining is needed when “words are not enough.” This book: Provides state-of-the-art algorithms and techniques for critical tasks in text mining applications, such as clustering, classification, anomaly and trend detection, and stream analysis. Presents a survey of text visualization techniques and looks at the multilingual text classification problem. Discusses the issue of cybercrime associated with chatrooms. Features advances in visual analytics and machine learning along with illustrative examples. Is accompanied by a supporting website featuring datasets. Applied mathematicians, statisticians, practitioners and students in computer science, bioinformatics and engineering will find this book extremely useful. Получить ссылку |
Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining
Автор: А.А. Барсегян
Год издания:
В книге представлены наиболее актуальные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Все три направления рассмотрены в достаточном для понимания и дальнейшего использования на практике объеме. Описание методов и алгоритмов анализа данных и иллюстрация их работы на примерах позволит использовать книгу не только как учебное пособие, но и как практическое руководство при разработке программного обеспечения.
Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP
Автор: И. И. Холод
Год издания:
Книга является вторым, обновленным и дополненным, изданием учебного пособия «Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining». Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный (OLAP), интеллектуальный (Data Mining), визуальный (Visual Mining) и текстовый (Text Mining) анализ данных. Приведено описание методов и алгоритмов решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого метода дополняется конкретным примером его применения. Для студентов и специалистов в области анализа данных.
Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс
Автор: Владимир Рафалович
Год издания:
Что такое информация? Как можно проанализировать данные, которые у вас есть? А если данных очень много и они требуют вычислительной мощи современных компьютеров? Какие выводы можно сделать из этого массива данных? Может – никаких, а может – это неиссякаемый источник, приносящий все новые возможности. Самое ценное, что есть у любого человека, это его знания, помноженные на опыт. Эта книга помогает занятому человеку быстро погрузиться в увлекательный мир интеллектуального анализа данных с целью извлечения полезной информации, которую можно использовать в дальнейшем, например, в бизнесе или в принятии решений. Эта деятельность по-английски называется Data mining и содержит методы, используемые самыми разными специалистами-аналитиками, исследующими медицинские, политические, экономические и другие всевозможные источники данных. Предполагается, что читатель более-менее знаком с Excel и пользуется им время от времени. Знания SQL-сервера не требуется, но полезно иметь.
Архитектура адаптивной веб-ориентированной системы взаимодействия с клиентами, основанной на технологиях Web Mining
Автор: И. Ю. Шполянская
Год издания:
Data mining предоставляет широкий набор инструментов для выявления важной информации в аналитических CRM-системах взаимодействия с клиентами предприятия. Развитие веб-технологий дает возможность построить более эффективную систему отношений с клиентами, основанную на знаниях, которую ранее было трудно реализовать в режиме офлайн. В данной статье описывается архитектура CRM-системы, использующей методы Web Mining и принципы адаптивного управления.
Чтобы скачать книгу, отключите блокировку рекламы. Спасибо!