●第1章刻板印像挖掘
1.1網絡媒體影響力
1.2刻板印像挖掘過程
1.2.1連續屬性值離散化算法
1.2.2特征選擇算法
本章小結
第2章基於UMDA的離散化技術
2.1連續屬性值離散化模型
2.1.1離散化問題描述
2.1.2離散化算法分類
2.1.3高散化步驟及評價指標
2.2基於UMDA的高散化算法
2.2.1候選斷點的產生
2.2.2UMDA算
2.2.3基於UMDA的離散化算法
2.3實驗結果
2.3.1實驗數據
2.3.2評價指標
……

隨著網絡時代的到來，自媒體不斷發展，網絡對人們的影響越來越大，網絡的傳播速度與影響範圍也呈幾何級數增長，如何對網絡這個虛擬世界進行有效的管控已經成為當前網絡研究的熱點。刻板印像這一心理學因素直接影響著民眾對網絡媒體報道的感受與理解，決定了網絡事態的最終走向，因此對其進行分析挖掘是文本分析領域關注的焦點問題之一。本書對刻板印像挖掘中的基礎性、關鍵性技術進行了詳細介紹，具有較高的優選性、適用性和前沿性。全書共5章，分別是刻板印像挖掘、基於UMDA的離散化技術、基於改進二進制粒子群優化算法的特征選擇技術、基於多種群單變量邊緣分布估計算法的特征選擇技術、基於粗糙集和改進UMDA的混合特征選擇方法。本書可作為數據挖掘、符號序列分析相關研究方向人員進行理論學習或研究的參考書。