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出版者:中國紡織齣版社

作者:

出品人:

頁數:262

译者:

出版時間:1998-12

價格:15.00

裝幀:平裝

isbn號碼:9787506415125

叢書系列:

圖書標籤:

• 圖書館學
• 文獻檢索
• 信息檢索
• 情報學
• 圖書管理
• 學術研究
• 專業書籍
• 數據庫
• 信息科學
• 檢索技術

書籍介紹： 《信息時代的數據挖掘與應用》 作者： 張偉，李娜 齣版社： 科技前沿齣版社 齣版日期： 2023年10月 --- 內容概要 《信息時代的數據挖掘與應用》是一部聚焦於如何從海量、復雜的數據集中高效、智能地提取知識和洞察的專業著作。本書深刻洞察瞭當前大數據環境下的信息挑戰，並係統性地闡述瞭數據挖掘領域的核心理論、主流算法及其在實際商業、科研和社會治理中的前沿應用。全書以實踐驅動為導嚮，旨在為數據科學傢、信息技術專業人士以及對數據智能感興趣的讀者提供一套紮實而前瞻性的技術路綫圖。 本書並非側重於圖書館學的文獻組織與檢索規範，而是完全專注於 數據本身的處理、分析與知識發現 的技術維度。 --- 第一部分：數據挖掘的基石與環境（約350字） 本部分為讀者奠定理解現代數據挖掘所需的理論基礎和技術背景。我們首先清晰界定瞭“數據挖掘”（Data Mining）與傳統統計分析、數據庫查詢之間的本質區彆，強調其目標在於發現隱藏的、先前未知的、有價值的知識。 1.1 大數據環境的特徵與挑戰： 詳細剖析瞭大數據“4V”特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity）如何對現有計算架構和算法設計提齣挑戰。探討瞭數據質量（Data Quality）的衡量標準，包括準確性、完整性和一緻性，並簡要介紹瞭數據清洗與預處理的關鍵技術，如缺失值插補、異常值檢測和數據標準化。 1.2 理論基礎迴顧： 簡要迴顧瞭支撐數據挖掘的概率論、綫性代數和信息論中的核心概念，確保讀者對後續復雜算法的數學原理有基本的把握。重點討論瞭特徵工程（Feature Engineering）的重要性，即如何有效地將原始數據轉化為模型可理解的特徵錶示。 1.3 挖掘流程與工具棧： 介紹瞭標準的數據挖掘流程模型（如CRISP-DM），涵蓋瞭從商業理解、數據理解、數據準備、建模、評估到部署的完整生命周期。同時，對當前主流的數據挖掘編程語言（如Python生態係統中的Pandas, Scikit-learn）和分布式計算框架（如Spark）進行瞭概述，為實踐操作做好準備。 --- 第二部分：核心數據挖掘算法詳解（約600字） 這是本書的核心技術部分，詳細、深入地講解瞭分類、聚類、關聯規則挖掘以及預測建模四大類任務中的關鍵算法，並對比瞭它們各自的適用場景和性能權衡。 2.1 分類與預測技術： 重點講解瞭如何構建能夠預測離散標簽或連續值的模型。 決策樹與集成學習： 詳述瞭ID3、C4.5、CART算法的構建邏輯，並深入探討瞭Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machine, XGBoost）如何通過集成思想顯著提升模型的穩定性和準確性。 支持嚮量機（SVM）： 闡述瞭最大間隔分類的原理，並詳細解析瞭核函數（Kernel Trick）在處理非綫性可分問題中的核心作用。 深度學習基礎模型： 簡要介紹瞭多層感知機（MLP）作為基礎，為後續處理復雜結構數據（如圖像、文本）的神經網絡模型打下基礎。 2.2 聚類分析（無監督學習）： 講解瞭如何發現數據中的自然分組結構。 劃分式聚類： 詳細分析瞭K-Means算法的迭代過程、收斂條件及其對初始中心敏感性的問題，並介紹瞭K-Means++的改進。 層次聚類： 區分瞭凝聚（Agglomerative）和分裂（Divisive）方法，並解釋瞭如何通過樹狀圖（Dendrogram）解釋聚類結果。 基於密度的聚類（DBSCAN）： 重點介紹其優勢，即能夠識彆任意形狀的簇，並有效處理噪聲點，這在地理信息分析中尤為重要。 2.3 關聯規則挖掘： 專注於發現數據項之間的有趣關係。詳細介紹瞭Apriori算法的“先驗原理”和“剪枝”策略，以及如何利用支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）來評估規則的有效性。 2.4 序列模式挖掘： 針對時間序列數據，介紹瞭如何識彆事件發生的順序模式，例如用戶點擊路徑分析。 --- 第三部分：進階主題與前沿應用（約450字） 本部分將視野拓展至更復雜的現代數據挖掘挑戰，包括文本、網絡數據分析以及模型的可解釋性問題。 3.1 文本挖掘與自然語言處理基礎： 介紹瞭如何將非結構化的文本轉化為可供機器處理的嚮量錶示。涵蓋瞭TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）的計算，以及主題模型（如Latent Dirichlet Allocation, LDA）如何從大量文檔中提取潛在的主題結構。 3.2 社交網絡與圖數據挖掘： 探討瞭如何利用圖論方法分析復雜的網絡結構。重點分析瞭中心性度量（如度中心性、介數中心性）在識彆關鍵節點中的作用，以及 PageRank 算法在信息排序中的應用原理。 3.3 降維與可視化技術： 講解瞭處理高維數據不可避免的“維度災難”問題。詳細闡述瞭主成分分析（PCA）的數學原理，以及非綫性降維技術如t-SNE在數據探索階段的可視化強大能力。 3.4 模型評估與可解釋性（XAI）： 強調瞭模型性能的可靠性。除瞭準確率、召迴率、F1分數和ROC麯綫的解讀外，本書專門闢齣一章討論“模型黑箱”問題。介紹瞭LIME和SHAP等局部可解釋性方法，使用戶能夠理解模型為何做齣特定預測，這對於金融風控和醫療診斷至關重要。 --- 結語（約100字） 本書的最終目標是培養讀者將理論知識迅速轉化為實際生産力的能力。我們相信，通過對這些核心算法的深入理解和反復實踐，讀者將能駕馭信息時代的浪潮，利用數據驅動的洞察力，解決行業內最棘手的問題。本書是邁嚮高級數據智能應用的堅實階梯。

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**一本需要“被馴服”的智力夥伴** 初次接觸這本書時，我感到極大的挫敗感。它的行文風格非常古典，句子結構復雜，充滿瞭晦澀難懂的術語和跨學科的典故，讀起來就像是在試圖破解一部早期的密碼本。我不得不經常停下來，查閱好幾本不同的參考書纔能理解一個核心概念的完整語境。它絕對不是那種可以輕鬆翻閱的書籍，它要求讀者具備相當紮實的學術背景，或者至少是願意投入大量時間進行自我教育的決心。然而，一旦我開始適應它的節奏，並掌握瞭作者特有的邏輯跳躍方式後，它便展現齣瞭無與倫比的魅力。我發現作者在看似無關的章節之間，建立起瞭精妙的內在聯係。他沒有直接告訴你答案，而是將各種碎片化的信息點像拼圖一樣散落在全書各處，等待讀者自己去發現它們之間的必然聯係。這本書更像一個嚴厲的導師，它拒絕提供捷徑，但如果你能堅持下來，它會給你帶來一種“攻剋堡壘”的巨大滿足感，讓你相信自己真正掌握瞭一種獨立於任何軟件工具的、強大的認知工具。

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**從“檢索”到“駕馭”的思維飛躍** 說實話，我買過好幾本市麵上常見的文獻檢索教程，它們大多停留在教你如何熟練操作某個數據庫的界麵，或者如何優化布爾邏輯的組閤上。讀完後，我能找到文獻，但總覺得像是在被動地接受係統推送的結果，缺乏一種主動的掌控感。直到我偶然接觸到這本側重於“方法論構建”的書籍後，我的觀念纔被徹底顛覆。這本書的核心不在於告訴你“去哪裏找”，而在於教會你“如何構建你的知識采集係統”。它沒有提供現成的清單或模闆，而是深入剖析瞭不同學科領域（比如藝術史、理論物理學和法學）在信息驗證和引用規範上的根本差異。其中有一段關於“溯源路徑可視化”的論述，簡直是天纔之作，它將復雜的文獻引用鏈條抽象成瞭一張易於理解的思維導圖，讓人瞬間明白瞭某項理論的真正奠基者是誰，以及後續的衍生和修正過程。這本書的語言風格是高度凝練且富有邏輯性的，讀起來像是在跟隨一位經驗老到的偵探進行現場推理，每一步都必須有確鑿的證據支撐，這極大地提升瞭我對信息真實性的敏感度。

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**閱覽室角落的驚喜** 那天我抱著一堆厚重的工具書，在圖書館昏暗的角落裏摸索著，希望能找到一些關於早期信息組織方法的綫索。目光無意間掃過一個裝幀樸素的書脊，上麵印著幾個我並不熟悉的詞匯組閤，內容似乎指嚮瞭更深層次的知識獲取路徑。我本以為那隻是一本冷門的研究報告集，結果翻開後，纔發現裏麵竟然是關於信息源頭追溯和文獻價值判斷的精妙論述。作者似乎對信息時代的本質有著深刻的洞察力，他沒有堆砌那些空洞的術語，而是用一種近乎哲學傢的口吻，引導讀者去思考“有效信息”的真正含義。比如，書中花瞭大量篇幅探討瞭手稿在現代數據庫中的數字化睏境，以及這種轉變對學術嚴謹性的潛在影響。我尤其喜歡其中關於“噪音過濾”的章節，它不像一般的檢索指南那樣教你如何輸入關鍵詞，而是教你如何在大數據洪流中辨識齣那些真正具有“知識重量”的文本。這本書給我的感覺就像是尋寶，每揭開一頁，都發現瞭一個新的、被主流方法論所忽略的寶藏入口。它更像是一本內行的“暗語指南”，而不是麵嚮初學者的入門手冊，讀起來需要投入極大的心智努力，但收獲的知識密度也令人咋舌。

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**一本挑戰既有閱讀習慣的“反嚮指南”** 當我第一次拿起這本書時，我帶著尋找“快速提升效率”的期望，結果發現我被完全誤導瞭。這本書完全不是那種能在半小時內讓你掌握五種新技巧的實用手冊。它更像是一種學術上的“冥想練習”。它反復強調的一個觀點是：過度的追求效率往往是深度思考的敵人。作者似乎在刻意地引導讀者放慢速度，去關注那些在標準檢索流程中經常被係統自動剔除的“邊緣信息”——比如那些被學術界遺忘的早期評論、非主流期刊的側欄文章，甚至是作者在序言中無意透露的研究瓶頸。書中引用瞭大量的曆史案例，說明重大的科學突破往往源於對現有文獻中“不一緻”部分的深挖。這種顛覆性的觀點讓我不得不重新審視自己以往的閱讀習慣。坦率地說，這本書的結構有些鬆散，章節之間的過渡不像教科書那樣清晰，但正是這種“散”，反而模擬瞭真實研究過程中信息搜尋的無序和跳躍性。它迫使我不再依賴索引和目錄，而是用一種更具探索性的目光去審視每一個段落。

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**冷峻的學術精神與人文關懷的交織** 市麵上的專業書籍往往要麼過於冰冷，充滿瞭僵硬的定義和公式，要麼過於溫情，用太多個人故事來稀釋專業深度。但這本關於文獻研究的書籍卻做到瞭奇妙的平衡。它的技術分析部分極其嚴謹，對信息本體論的探討深入到哲學層麵，讓人感受到作者對知識純淨性的執著追求。然而，在探討引用倫理和學術誠信時，字裏行間又流露齣一種深沉的人文關懷。作者不止一次地提醒讀者，每一次的文獻引用，都承載著對前人勞動的尊重。我印象最深的是其中關於“知識産權模糊地帶”的討論，它不僅僅是法律層麵的界定，更上升到瞭對學術共同體責任的反思。這本書讓我意識到，文獻檢索不僅僅是一項技術操作，更是一種道德實踐。它教會我如何優雅地“站上巨人的肩膀”，而不是粗暴地“竊取他們的成果”。這種結閤瞭冷峻的邏輯和溫暖的倫理視角的寫作方式，非常罕見，讓人在敬佩作者學識的同時，也對其人格魅力産生由衷的信服。

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