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目次

データマイニングと集合知 基礎からWeb,ソーシャルメディアまで

データマイニングと集合知 基礎からWeb,ソーシャルメディアまで (未来へつなぐデジタルシリーズ)

  • 石川 博(著)/ 新美 礼彦(著)/ 白石 陽(著)/ 横山 昌平(著)
  • 第1章 データマイニングの基本概念
    • 1.1 データマイニングとは
    • 1.2 関連技術と問題意識
    • 1.3 データマイニングのタスク
    • 1.4 基本的なデータ構造
    • 1.5 データの質
    • 1.6 データマイニングの応用分野
    • 1.7 データマイニングシステム
    • 1.8 本書の構成
  • 第2章 相関ルールのマイニング〜基本編
    • 2.1 応用
    • 2.2 基本概念
    • 2.3 相関ルールの種類
    • 2.4 アプリオリアルゴリズムの概要
    • 2.5 相関ルールの生成
  • 第3章 相関ルールのマイニング〜発展編
    • 3.1 アプリオリアルゴリズムの効率化
    • 3.2 相関ルールの拡張
    • 3.3 相関ルールから相関分析へ
    • 3.4 スケーラビリティへの対策
    • 3.5 系列パタンのマイニング
  • 第4章 クラスタリング〜基本編
    • 4.1 応用
    • 4.2 データ構造
    • 4.3 距離
    • 4.4 クラスタリングとアルゴリズム
    • 4.5 パーティショニングに基づくクラスタリング
    • 4.6 階層的クラスタリング
    • 4.7 クラスタリング結果の評価
  • 第5章 クラスタリング〜展開編と外れ値検出
    • 5.1 クラスタリングの展開
    • 5.2 外れ値検出
  • 第6章 分類〜基本編
    • 6.1 基本概念
    • 6.2 決定木
    • 6.3 情報量基準
  • 第7章 分類〜発展
    • 7.1 スケーラビリティ
    • 7.2 その他の分類手法
    • 7.3 k−最近傍法
  • 第8章 アンサンブル学習
    • 8.1 分類器の評価方法
    • 8.2 代表的なアンサンブル学習
  • 第9章 Webの構造マイニング
    • 9.1 Webマイニング
    • 9.2 構造マイニング
  • 第10章 Webの内容マイニング
    • 10.1 検索エンジン
    • 10.2 情報検索技術
    • 10.3 ページの分類
    • 10.4 ページのクラスタリング
    • 10.5 ページの要約
  • 第11章 Webの履歴マイニングと情報抽出,深層Webのマイニング
    • 11.1 Webの履歴マイニング
    • 11.2 情報抽出
    • 11.3 深層Webのマイニング
  • 第12章 メディアマイニング
    • 12.1 XML,木構造,グラフのマイニング
    • 12.2 マルチメディアマイニング
    • 12.3 ストリームマイニング
  • 第13章 可視化
    • 13.1 基本概念
    • 13.2 可視化理論
    • 13.3 可視化の応用
  • 第14章 集合知
    • 14.1 動機
    • 14.2 インタラクションの多様性を集約
    • 14.3 ソーシャルタギング
    • 14.4 クラウド・ソーシングの検索サービスへの適用
    • 14.5 ウィキペディア
    • 14.6 ソーシャルメディアのマイニング

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