分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學習理論及決策應用

　　本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務中的三個關鍵問題？特征學習、分析過程和結果評價，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學習理論及決策應用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅(qū)動決策支持的技術基礎、有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學習問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學習、聚類分析和聚類結果評價等相關理論與方法；第3章系統(tǒng)闡述深度無監(jiān)督特征學習、深度聚類和網(wǎng)絡嵌入方法；第4～6章針對分類屬性數(shù)據(jù)提供了包含深度無監(jiān)督特征學習、深度聚類和聚類內(nèi)部有效性評價的一整套深度無監(jiān)督學習解決方案；第7章以人才招聘為實際問題背景，演繹了分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學習方法在決策支持中的應用。

　　信息資源的科學分類與調(diào)查，國家信息中心優(yōu)秀研究成果一等獎，2013年，排名第1。