智创未来：个性化学习、跨圈子营销与技术前瞻的前沿数据挖掘探索

本书 聚焦数据挖掘技术在网络系统领域的创新应用，旨在为学界与产业界提供前沿理论与可行方案。全书从三个层面开展研究：其一，在在线教育领域，为解决信息过载与个性化不足的问题，本书首创基于动态跳跃式演化蚁群算法的个性化学习路径推荐模型，可实时依据学习者行为特征（学习时长、兴趣变动、复习频率等）灵活调整路径，大幅提升推荐的精准度与适应性。其二，在社交网络营销中，本书提出基于情感强度异质性指数（HEII）与社交亲密度异质性指数（SIHI）的新型链路预测算法，并融合聚类系数与接近中心性指标，有效突破传统算法对异质信息与冷启动问题的处理瓶颈，为跨圈子营销与社交达人构建提供高精度预测与策略支持。其三，在技术趋势预测方面，本书创新性地提出稳健综合吸引力（MRCAI）模型及引领性深度挖掘（LTDMM）模型，通过对专利网络数据的深度分析与多维度特征融合，识别新兴产业中的创新热点与引领性技术路径，为企业技术战略规划与产业布局提供可靠决策依据。全书以理论创新与实践应用相融合，不仅填补了个性化学习支持、跨圈子营销预测及产业技术前瞻分析的研究空白，更为多行业提供了可操作的高级数据挖掘算法与模型。