杨道理，男，毕业院校为重庆大学经济与工商学院，博士学历，任职院校为重庆工商大学管理科学与工程学院，职称讲师，专业管理科学与工程，研究方向为电子商务、文本挖掘及软集合理论等。肖智，男，毕业院校重庆大学，博士学历，任职院校重庆大学经济与工商管理学院信息管理系，职称教授，专业管理科学与工程，研究方向为运筹学、统计学、预测与决策、数据模型与决策、金融风险与监测、商务智能与数据挖掘等。

本书介绍了基于软集合理论的预测性文本挖掘方法。采取软集合理论作为解决预测性文本挖掘问题的基础理论。通过将软集合理论融入到文本挖掘的预测过程之中，为希望依赖文本数据做出预测的管理人员和决策者提供能够处理自然语言特征和非性的工具。具体来说，本书内容主括：(1)针对文本数据转换为特征后的高维及非性，研究面向文本数据的软集合特征选择方法。(2)针对具有自然语言特征和非性等特性的面向文本数据的预测问题，研究面向文本数据的软依赖预测方法。(3)针对具有自然语言特征、非性及时间滞后效应等特性的面向文本数据的预测问题，研究面向文本数据的软序列依赖预测方法。

１ 绪论 ／ １ １研究背景及意义 ／ １ １研究思路、 研究内容与技术路线 ／ ７ １创新之处 ／ １２ ２ 相关基础理论及研究现状 ／ １５ ２预测性文本挖掘的研究现状 ／ １５ ２本书应用的相关理论 ／ ２６ ２软集合理论及应用研究现状 ／ ２９ ２小结 ／ ３５ ３ 面向文本数据的软集合特征选择 ／ ３７ ３引言 ／ ３７ ３成对关系软集合及相关理论 ／ ３９ ３面向文本数据的软集合特征选择方法 ／ ４９ ３算例分析 ／ ５３ ３与其他方法的比较 ／ ５７ ３小结 ／ ６３ ４ 面向文本数据的软依赖预测 ／ ６５ ４引言 ／ ６５ ４软依赖及相关理论 ／ ６８ ４面向文本数据的软依赖预测方法 ／ ７３ ４算例分析 ／ ９２２ ４应用分析 ／ １００ ４小结 ／ １０９ ５ 面向文本数据的软序列依赖预测 ／ １１１ ５引言 ／ １１１ ５软序列依赖及相关理论 ／ １１３ ５面向文本数据的软序列依赖预测方法 ／ １１８ ５算例分析 ／ １２９ ５应用分析 ／ １３４ ５小结 ／ １４１ ６ 面向文本数据的粗糙软依赖预测 ／ １４３ ６引言 ／ １４３ ６粗糙软依赖及相关理论 ／ １４５ ６面向文本数据的粗糙软依赖预测方法 ／ １４７ ６算例分析 ／ １５６ ６与其他方法的比较 ／ １６２ ６小结 ／ １６３ ７ 主要结论及下一步的研究方向 ／ １６４ ７主要结论 ／ １６４ ７下一步的研究方向 ／ １６７ 参考文献 ／ １６８ 附录 ／ １８４