大数据分析案例——基于大数据的能力评估框架及方法 - 大数据技术系列丛书 - 中国高校教材图书网
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书名: |
大数据分析案例——基于大数据的能力评估框架及方法
大数据技术系列丛书
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ISBN: | 978-7-5606-6822-2 |
条码: | |
作者: |
綦秀利 尹成祥 张宏军
相关图书
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装订: | 平装 |
印次: | 1-1 |
开本: | 16开 |
定价: |
¥29.00
折扣价:¥27.55
折扣:0.95
节省了1.45元
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字数: |
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出版社: |
西安电子科技大学出版社 |
页数: |
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发行编号: | |
每包册数: |
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出版日期: |
2023-06-01 |
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内容简介: |
本书基于大数据研究系统的能力评估框架与方法,针对传统的能力评估理论和方法主要存在的缺陷,从大数据中挖掘有价值的信息来辅助评估,以提高评估的客观性、科学性、可信性。本书借助鲁棒有序回归方法,构建了基于大数据的交互式能力评估新型框架;通过特征选择算法分析了行动效果关键影响要素;将鲁棒有序回归方法用于确定评估模型的参数,并提出了认知最优最劣方法、区间认知网络过程和区间最优最劣方法3种新的基于两两比较的方法,用于辅助专家提供评估的参考信息。 本书提出的能力评估框架和方法可以推广到多种评估应用中,书中内容可为能力评估和大数据相关研究人员提供参考。本书可作为本科生和研究生的教辅资料,也适合企业与行业大数据从业人员阅读。
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作者简介: |
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章节目录: |
第 1 章 绪论1 1.1 研究现状2 1.1.1 能力评估研究现状2 1.1.2 特征选择算法研究现状8 1.1.3 鲁棒有序回归研究现状12 1.2 存在的问题及解决思路14 1.3 研究内容14 第 2 章 基于大数据的能力评估框架17 2.1 典型的大数据17 2.2 能力评估框架确定18 2.2.1 基本指标值的确定18 2.2.2 评估模型的确定20 2.2.3 交互式评估过程24 2.2.4 评估参考信息辅助生成方法25 2.2.5 能力评估框架27 2.3 本章小结28 第 3 章 行动效果关键影响要素分析29 3.1 相关基本概念29 3.1.1 信息论相关概念29 3.1.2 划分相关概念31 3.2 基于互信息的特征选择算法33 3.2.1 MIFS33 3.2.2 MIFSU34 3.2.3 mRMR34 3.2.4 NMIFS34 3.2.5 MIFSND34 3.2.6 JMI34 3.2.7 IGFS35 3.2.8 DISR35 3.2.9 JMIM35 3.2.10 NJMIM35 3.2.11 CMIM35 3.2.12 IF35 3.2.13 FOU35 3.3 基于划分计算互信息的特征选择算法37 3.3.1 基于划分计算熵37 3.3.2 FSMIP算法38 3.4 实验结果与分析39 3.4.1 实验设计39 3.4.2 人工数据集上的实验40 3.4.3 真实数据集上的实验42 3.5 本章小结48 第 4 章 基于鲁棒有序回归的能力评估50 4.1 鲁棒有序回归方法概述50 4.1.1 ROR在多准则效用理论中的应用50 4.1.2 极限排序53 4.1.3 最具代表性模型参数的选择54 4.2 基于鲁棒有序回归的能力评估概述55 4.2.1 评估参考信息的类型55 4.2.2 “必然”和“可能”偏好关系58 4.2.3 最具代表性模型参数的确定61 4.3 案例分析62 4.4 本章小结68 第 5 章 评估参考信息辅助生成方法70 5.1 基于两两比较的多准则决策方法70 5.1.1 层次分析法70 5.1.2 基本认知网络过程71 5.1.3 最优最劣方法73 5.1.4 区间型两两比较方法73 5.2 认知最优最劣方法75 5.2.1 比较判断向量的一致性75 5.2.2 推断权重向量77 5.2.3 数值案例79 5.3 区间认知网络过程82 5.3.1 IPOM的一致性82 5.3.2 推断区间型效用向量84 5.3.3 数值案例86 5.4 区间最优最劣方法89 5.4.1 两阶段法90 5.4.2 目标规划法92 5.4.3 数值案例93 5.5 本章小结95 第 6 章 总结与展望97 参考文献100
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精彩片段: |
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书 评: |
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