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〈11〉) [全集叢書]
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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〈11〉) [全集叢書]

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出版社:共立出版
販売開始日: 2012/07/10
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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〈11〉) の 商品概要

  • 目次

    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
  • 内容紹介

     データマイニングは一言でいえば,応用が対象とする大量のデータの中から,頻出するパタンや意味のある構造を発見することである。伝統的には,バスケット分析や,顧客の分類,クラスタリングを基にしたマーケティング,クレジットの不正利用の発見などに応用されている。また新しいところでは,WebページやXMLドキュメントの分類やクラスタリング,検索,センサネットワークを用いた人間の行動予測や快適性を考慮した省エネルギー化への貢献,地理情報への応用,生物情報学への応用など,データマイニングの応用分野は拡大し続けている。
     本書はデータマイニングの基本概念や基本タスクとそのためのアルゴリズムをわかりやすく説明する。また,大規模化した現代のデータ(いわゆる“ビッグデータ”)の特徴である3つのV(大きさ,多様性,速度)を意識して,発展的な手法も合わせて説明する。さらには最近注目されている集合知を,ソーシャルメディアに対するマイニングという観点から説明することを試みる。学生,若い技術者や研究者をはじめとして,現代的なデータマイニングに関心のある方に幅広く受け入れられるだろう。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    石川 博(イシカワ ヒロシ)
    1979年東京大学理学部情報科学科卒業。1979年‐2000年株式会社富士通研究所。1992年東京大学大学院理学系研究科博士(理学)号取得。2006年より現職。現在、静岡大学情報学部情報科学科教授、情報処理学会・電子情報通信学会フェロー、情報処理学会坂井記念特別賞・科学技術庁長官賞受賞。専攻:データベース、Web・ソーシャルメディアマイニング

    新美 礼彦(ニイミ アヤヒコ)
    2002年桐蔭横浜大学大学院博士後期課程修了。同年公立はこだて未来大学システム情報科学部助手。2009年より現職。現在、公立はこだて未来大学システム情報科学部准教授、博士(工学)(桐蔭横浜大学)。学会等:IEEE‐CS、IEEE‐SMC、情報処理学会、人工知能学会、日本知能情報ファジィ学会各会員

    白石 陽(シライシ ヨウ)
    2002年慶應義塾大学大学院博士課程単位取得退学。2004年東京大学空間情報科学研究センター研究機関研究員。2007年同センター助教。2009年公立はこだて未来大学システム情報科学部助教。2012年より現職。現在、公立はこだて未来大学システム情報科学部准教授、博士(工学)(慶應義塾大学)。学会等:情報処理学会、電子情報通信学会、ACM、地理情報システム学会各会員

    横山 昌平(ヨコヤマ ショウヘイ)
    2006年東京都立大学大学院工学研究科博士課程修了、博士(工学)。同年独立行政法人産業技術総合研究所グリッド研究センター特別研究員。2008年静岡大学情報学部情報科学科助教。2012年より現職。現在、静岡大学情報学部情報科学科講師。受賞歴:2002年電子情報通信学会第13回データ工学ワークショップ優秀プレゼンテーション賞、2005年電子情報通信学会第17回データ工学ワークショップ優秀プレゼンテーション賞、2005年電子情報通信学会第17回データ工学ワークショップ優秀論文賞

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〈11〉) の商品スペック

商品仕様
出版社名:共立出版
著者名:石川 博(著)/新美 礼彦(著)/白石 陽(著)/横山 昌平(著)
発行年月日:2012/07/15
ISBN-10:4320123115
ISBN-13:9784320123113
判型:B5
発売社名:共立出版
対象:専門
発行形態:全集叢書
内容:数学
言語:日本語
ページ数:237ページ
縦:26cm
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