國家重點研發(fā)計劃課題“開放生態(tài)化云ERP平臺”、國家自然科學基金“數(shù)據(jù)驅(qū)動的交互式和定制化服務鏈推薦方法研究”和“不完整信息的多粒度數(shù)據(jù)表示及其優(yōu)化方法研究”的研究成果。不平衡數(shù)據(jù)學習是機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域重要研究分支，能夠為諸多實際應用提供基礎性支撐保障。通過分析學習任務的困難本質(zhì)，為設計算法提供指導。本書主要介紹了受構(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)絡啟發(fā)的一類構(gòu)造性的不平衡學習理論及方法。對不平衡學習相關的概念以及構(gòu)造性覆蓋算法進行了基本介紹，在此基礎上主要介紹了構(gòu)造性不平衡學習的相關理論和方法。內(nèi)容涵蓋了不平衡學習的相關理論和方法；構(gòu)造性覆蓋算法；樣本幾何信息刻畫、幾何鄰域擴張、幾何鄰域約束以及幾何結(jié)構(gòu)保持等多個視角的構(gòu)造性不平衡學習的系列相關算法等。