《时态数据挖掘算法》由经济科学出版社出版。

蒋敏、孟志青，浙江工业大学经贸管理学院，管理科学与工程专业，已出书《运筹学》经济科学出版社2013.8，《单目标与多目标条件风险值理论》科学出版社2014.3.姜华，湖南第一师範学院，信息科学与工程系，《现代教育技术—理论与实践》，中国电力出版社，2009.6，排名第三，21世纪高等学校规划教材，《现代办公自动化教程（第二版）》，中国电力出版社，排名第二，2013.7，普通高等教育十二五规划教材。

第1章绪论
1.1数据挖掘简介
1.2时态数据挖掘现状
1.3时态数据挖掘类型
第2章时态数据与时态关联规则模型
2.1 时态型和时间粒度的概念及性质
2.2时态事件空间与时态规则模型
2.3时态关联规则的分类
第3章时态关联规则算法
3.1单事件相同时态因子内关联规则挖掘算法
3.2单事件周期时态关联规则挖掘算法
3.3双事件时态关联规则挖掘算法
3.4基于兴趣度的时态数据关联规则挖掘算法
3.5多维多时间粒度关联规则挖掘算法
3.6小结
第4章时态关联规则的周期性挖掘算法
4.1周期关联规则的分类
4.2周期的获取及表示
4.3一个周期挖掘算法
4.4实验结果
4.5小结
第5章 多粒度时间下的部分周期挖掘算法
5.1部分周期模型
5.2利用了裁剪的算法（CA）
5.3基于输入的算法（IA）
5.4数值实验
5.5小结
第6章基于粗糙集的时态数据挖掘算法
6.1粗糙集理论
6.2时态数据知识表达
6.3基于粗糙集的时态数据挖掘算法
6.4车流量分析上的套用
第7章基于SOM近似周期模式挖掘算法
7.1模型构造
7.2近似周期模式挖掘算法
7.3实验及结果分析
7.4小结
第8章基于SoM的时态近似周期关联规则挖掘算法
8.1模型构造
8.2近似周期关联规则挖掘算法
8.3实验及结果分析
8.4小结
第9章基于SVM的时态数据回归算法
9.1加权支持向量回归机（WSSVR）
9.2基于时态数据的WSSVR预测模型
9.3实验
9.4小结
第10章基于SVM的时态周期模式算法
10.1支持向量分类机
10.2时态数据周期模型
10.3证券数据的周期发现
10.4小结
第11章时态数据流的增量聚类算法
1 1.1问题描述及其相关概念
11.2算法框架及其描述
11.3算法的性能分析
11.4股票数据上的套用
1 1.5小结
第12章时态文本数据挖掘算法
12.1时态文本预处理
12.2时态文本关联模型
12.3时态文本关联规则算法
12.4数值实验
英文人名翻译表
参考文献
致谢