1.5 本書的結(jié)構(gòu)安排

本書的組織結(jié)構(gòu)如圖1-1所示，共分7章。各章的具體安排如下：

圖1-1 本書的組織結(jié)構(gòu)

第1章緒論。首先，著重介紹本書的研究背景和研究意義，并根據(jù)已取得的科研成果提出了研究的核心問題；其次，針對AHP群決策研究問題、知識驅(qū)動的數(shù)據(jù)挖掘研究問題、多目標(biāo)決策在數(shù)據(jù)挖掘中的研究問題和方法評估研究問題，結(jié)合國內(nèi)外文獻(xiàn)，展開文獻(xiàn)綜述，把握領(lǐng)域內(nèi)國內(nèi)外的研究前沿和熱點(diǎn)；最后，指出了本書的主要創(chuàng)新點(diǎn)和組織結(jié)構(gòu)。

第2章概述了本書的理論基礎(chǔ)。詳細(xì)介紹了本書工作的三大理論基礎(chǔ)：群決策理論和技術(shù)、多目標(biāo)決策理論和技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)，以突出交叉學(xué)科的融合優(yōu)勢，整合優(yōu)勢資源，對基于多目標(biāo)決策的數(shù)據(jù)挖掘的方法評估問題展開深入研究和探討，充分發(fā)揮交叉學(xué)科的研究優(yōu)勢。

第3章基于緒論中的文獻(xiàn)綜述和理論分析，結(jié)合群決策、多目標(biāo)決策和數(shù)據(jù)挖掘三大理論與技術(shù)，提出本書的核心研究問題——如何針對給定的目標(biāo)問題或數(shù)據(jù)集，科學(xué)有效地選擇合適的、高效的評估方法或模型，以尋找最優(yōu)決策。本書通過將領(lǐng)域知識、專家經(jīng)驗(yàn)、群決策和多目標(biāo)決策理論引入到數(shù)據(jù)挖掘中，對基于多目標(biāo)決策的數(shù)據(jù)挖掘的方法評估問題展開深入研究和探討，建立基于多目標(biāo)決策的數(shù)據(jù)挖掘方法評估理論框架。該理論框架由三大階段和六大模塊構(gòu)成。

第4章通過把領(lǐng)域知識、專家經(jīng)驗(yàn)與多目標(biāo)決策方法即層次分析法AHP相結(jié)合，提出IAHP-GDM方法和EWAHP-GDM方法。提出的IAHP-GDM方法和EWAHP-GDM方法是基于AHP-GDM方法的提升，而EWAHP-GDM方法又是在IAHP-GDM方法上的進(jìn)一步提升。在實(shí)驗(yàn)階段，針對股票、債券、房地產(chǎn)、基金四大金融產(chǎn)品，邀請了五位投資管理、風(fēng)險分析方面的專家，運(yùn)用本書提出的方法對其進(jìn)行風(fēng)險預(yù)估，并且和已有的AHP群決策方法進(jìn)行對比分析。實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了本書所提出的IAHP-GDM方法和EWAHP-GDM方法的有效性。

在本章中，提出的EWAHP-GDM方法首次把集結(jié)個體判斷矩陣（AIJ）和集結(jié)個體排序（AIP）統(tǒng)一在群決策模型中，擴(kuò)展和豐富了AHP群決策方法的集結(jié)技術(shù)。同時，提出的EWAHP-GDM方法還被進(jìn)一步擴(kuò)展為一種可以確定準(zhǔn)則權(quán)重的方法，為分類方法評估和聚類方法評估章節(jié)中的多目標(biāo)決策階段奠定了扎實(shí)的研究基礎(chǔ)。

第5章分類方法評估。本章通過結(jié)合領(lǐng)域知識、專家經(jīng)驗(yàn)，提出基于多目標(biāo)決策的數(shù)據(jù)挖掘方法評估理論框架，并結(jié)合二次挖掘的深層分析思想，提出一個層次分析模型用來評估最佳分類方法。該模型包括數(shù)據(jù)挖掘階段、多目標(biāo)決策階段和二次挖掘階段三個階段。為了驗(yàn)證模型的有效性，實(shí)驗(yàn)選取了2個UCI信用風(fēng)險數(shù)據(jù)集，10個經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘分類方法，10大績效評估指標(biāo)，4個重要的多目標(biāo)決策方法，來評估針對信用風(fēng)險分析的分類方法的性能。實(shí)驗(yàn)表明，通過本書提出的層次分析模型，可以快速準(zhǔn)確地識別出最魯棒的分類方法，并且能夠誘導(dǎo)出一個方法優(yōu)劣排序的列表，進(jìn)而快速、準(zhǔn)確地指導(dǎo)決策規(guī)避信用風(fēng)險。另外，該模型可以很好地解決沒有免費(fèi)的午餐定理所指出的基礎(chǔ)性難題，且能夠有效應(yīng)對針對不同決策方法對方法或模型評估的結(jié)果存在不一致甚至矛盾沖突這一多目標(biāo)決策領(lǐng)域的重難點(diǎn)問題。

第6章聚類方法評估。本章通過結(jié)合領(lǐng)域知識、專家經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步基于多目標(biāo)決策的數(shù)據(jù)挖掘方法評估理論框架，拓展和延伸了第5章提出的層次分析模型，提出一個共識支持模型來識別最佳的聚類方法，以提高聚類績效。該模型在聚類方法評估時，可以調(diào)和評價結(jié)果之間的分歧和沖突而促成滿意度最佳的共識決策。在二次挖掘階段，基于二八定律，提出一個基于三階段的共識融合模型實(shí)施二次知識發(fā)現(xiàn)。為了驗(yàn)證共識支持模型的有效性，20個UCI數(shù)據(jù)集（包含18310條實(shí)例、313個屬性、6個聚類方法、9個外部度量指標(biāo)和4個多目標(biāo)決策方法）被用來測試和驗(yàn)證我們提出的共識支持模型。研究表明，該模型綜合考慮了決策參與者的整體滿意度，既考慮了備選方案的最滿意排序，也考慮了最不滿意的排序，并且進(jìn)行定量化研究來選擇最佳聚類方法。同時該模型能夠調(diào)和在方法評估時，評估結(jié)果不一致甚至存在矛盾的差異。

第7章結(jié)論與展望。本章歸納和總結(jié)了全書的研究內(nèi)容，并對進(jìn)一步的研究工作和科研方向提出了展望。