Temporal, Spatial, and Spatio-Temporal Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:John F. Roddick

出品人:

页数:163

译者:

出版时间:2001-03-26

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540417736

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 时序数据
• 空间数据
• 时空数据
• 机器学习
• 数据分析
• 地理信息系统
• 模式识别
• 算法
• 数据库

好的，这是一本关于数据挖掘的图书简介，其内容与您提到的书名不相关： --- 《认知计算与决策科学前沿：面向复杂系统的智能分析》 本书简介 在信息爆炸与大数据时代，传统的数据分析方法已难以有效应对日益增长的复杂系统所产生的数据洪流。本书《认知计算与决策科学前沿：面向复杂系统的智能分析》聚焦于如何融合尖端的认知科学理论、高级计算范式以及决策科学框架，构建出能够模拟、理解并优化复杂动态系统的全新智能分析工具集。本书旨在为高级研究人员、数据科学家、系统工程师以及政策制定者提供一套系统且深刻的理论基础与前沿应用指南，以期在高度不确定性和非线性交互的环境中实现精准预测与高效决策。 核心内容概述 本书的结构围绕三大支柱展开：认知建模基础、复杂系统数据驱动方法论，以及决策与优化集成。 第一部分：认知建模与智能表征 本部分深入探讨了构建能够模仿人类高级认知功能的数据模型。我们摒视了传统统计模型的局限性，转而关注如何通过因果推断和反事实分析来理解事件背后的深层逻辑。 1. 深度学习的新范式：图神经网络（GNNs）在结构化知识表示中的应用 我们详细阐述了超越传统欧几里得空间数据处理的必要性。GNNs，特别是异构图注意力网络（HGATs）和知识图谱嵌入（KGE），被视为连接感知数据与符号化知识的桥梁。本书不仅介绍了标准的消息传递机制，更侧重于如何设计动态拓扑结构的更新策略，以适应不断演化的系统状态。讨论内容包括如何利用超图结构来捕获高阶关系，以及如何将其与循环神经网络结合，以处理序列化的结构变化。 2. 可解释性与鲁棒性：从“黑箱”到“白盒”的迁移 认知计算的核心在于理解模型决策的依据。本部分提出了因果发现算法在模型诊断中的应用，特别是如何利用结构方程模型（SEM）结合贝叶斯网络来验证模型假设的有效性。我们详细探讨了后门判据和do-calculus在识别混杂变量和估计干预效应中的实际操作流程，确保决策过程的透明性。 3. 符号回归与混合智能系统 面对需要精确数学表达的科学问题，本书提出了神经符号系统的设计框架。这包括如何使用进化算法或遗传编程来自动发现描述复杂系统动态的微分方程或逻辑规则。重点在于如何将深度学习模型的感知能力与符号逻辑的精确推理能力无缝集成。 第二部分：复杂系统的数据驱动方法论 复杂系统表现出涌现性、自组织性和高度非线性。本部分致力于开发专门用于捕捉这些特性的数据挖掘和分析技术。 1. 时序模式的非马尔可夫建模 针对具有长程依赖和多尺度特征的时间序列数据（如气候模拟、金融市场波动），我们摒弃了标准隐马尔可夫模型（HMMs）。取而代之的是分形时间序列分析和长短时记忆网络（LSTMs）的改进版本，特别是引入了注意力机制来动态加权历史信息的重要性。此外，书中还讨论了基于随机过程理论的奇异谱分析（SSA）如何有效地从高维、高噪声数据中分离出潜在的、周期性的驱动因素。 2. 不确定性量化与贝叶斯非参数方法 在处理缺乏足够标签或模型假设不确定的情况下，精确的概率度量至关重要。本部分深入讲解了高斯过程（GP）在回归和分类任务中的应用，重点在于如何扩展GP以处理高维输入和非平稳核函数。此外，我们探讨了变分推断（VI）相对于传统马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）在处理大规模数据集时的效率优势及其局限性。 3. 多主体系统（MAS）的仿真与学习 复杂系统的行为往往是底层个体交互的结果。本书介绍了一种结合强化学习（RL）与多主体建模（ABM）的混合框架。代理人（Agents）的学习过程不再基于独立的奖励函数，而是根据其对全局系统稳定性的贡献进行联合优化。重点分析了合作博弈论在协调异构代理人行为中的应用。 第三部分：决策科学与优化集成 最终目标是将洞察转化为可操作的、优化的决策。本部分关注如何在实时、动态的环境下进行鲁棒的决策制定。 1. 风险感知型强化学习（Risk-Aware RL） 传统的RL目标是最大化期望回报，但在高风险场景中，我们需要最小化尾部风险。本书引入了条件价值风险（CVaR）优化框架到Q学习和策略梯度方法中。我们展示了如何通过修改奖励函数和约束条件，使智能体在探索阶段就具备风险规避特性，适用于安全关键型系统。 2. 决策树与路径优化 针对具有复杂约束条件的调度和资源分配问题，我们结合了优化建模（如混合整数规划）与机器学习的预测能力。利用决策树或强化学习预测关键参数，然后将这些参数输入到精确的优化求解器中，实现了“预测-优化”的闭环控制。 3. 前沿应用案例：韧性（Resilience）指标的构建与动态调整 本书以构建城市基础设施韧性指标为例，展示了如何将上述所有技术（认知建模、动态分析、风险优化）集成起来。通过构建系统的动态拓扑模型，模拟突发事件（如自然灾害或网络攻击），并利用实时数据流，实时推荐最优的资源重定向策略，以最小化系统功能降级的时间和程度。 面向读者 本书适合拥有扎实的线性代数、概率论基础，并对计算机科学、运筹学或相关工程领域有深入研究兴趣的硕士及博士研究生、工业界的资深数据科学家，以及希望将认知科学与计算方法应用于复杂工程、金融、能源和公共政策领域的专业人士。本书提供了大量的理论推导和伪代码示例，鼓励读者进行实践探索。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏非常流畅，章节之间的过渡自然得如同水银泻地。它没有刻意去拔高某些特定技术的热度，而是脚踏实地地从最基础的距离度量和相似性定义入手，逐步推导出复杂模式发现的算法。这种循序渐进的教学方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我特别留意了书中关于动态时空网络演化模型的那部分内容。作者采用了一种非常新颖的概率图模型视角来描述网络节点的动态连接和信息传播过程，这在处理社交网络或物流路径优化这类问题时具有极高的参考价值。它迫使读者跳出传统的笛卡尔坐标系思维定式，用一种更贴近自然现象的“关系网络”视角去看待数据。对于希望系统性掌握时空数据挖掘精髓的专业人士来说，这本书提供的思维框架和技术深度，是市场上其他任何单一主题书籍都无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版给人一种沉稳可靠的感觉，这一点在技术书籍中尤为重要。内容上，我最欣赏的是它对“多尺度分析”的处理方式。在很多实际应用场景中，我们既需要捕捉到分钟级别的人群流动变化，也需要理解季节性乃至年度的宏观趋势，如何统一在同一框架下建模是个难题。本书并未简单地将时间尺度和空间尺度割裂开来，而是引入了一系列优雅的张量分解和多核学习方法来统一处理这种异构性。虽然我个人更倾向于贝叶斯方法，但书中对基于图神经网络（GNN）的时空建模的介绍，以其强大的表示学习能力，确实让我耳目一新。它成功地将深度学习的前沿进展与传统时空数据挖掘的内在要求巧妙地结合起来，为未来的研究方向指明了清晰的路径。这本书的深度和广度，足以让它成为未来十年内该领域的核心参考书之一。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我一开始对这本书抱有怀疑态度，毕竟“Temporal, Spatial, and Spatio-Temporal”这三个词的组合听起来有些过于宏大和笼统，很容易变成泛泛而谈。然而，阅读体验完全颠覆了我的初始判断。作者似乎有一种化繁为简的魔力，他能够将那些看似复杂、难以捉摸的时空交互现象，分解为一系列可操作、可验证的数学模型。书中对于数据预处理和不确定性量化部分的讨论尤其深刻。例如，对于传感器网络中常见的缺失数据和噪声干扰，作者提出的鲁棒性估计方法，其性能远超目前行业内普遍采用的标准插值算法。这种对细节的关注，体现了作者深厚的工程实践背景。它不仅仅是一本理论指导书，更像是一本包含了无数“内行窍门”的实战手册，每一页都充满了可以立刻应用到实际项目中的宝贵经验。

评分☆☆☆☆☆

我是一名侧重于地理信息系统（GIS）应用的数据科学家，长期在城市交通流预测领域挣扎。坦率地说，市面上关于时空数据处理的书籍汗牛充栋，但大多要么过于侧重统计理论而忽略了实际的地理尺度问题，要么就是堆砌了大量零散的案例而缺乏统一的理论指导。而这本著作，恰好填补了这一空白。它对于如何有效地将地理约束和时间依赖性融入到机器学习模型中，提供了一套系统化的解决方案。特别是书中关于“时空热点”检测和“异常轨迹”识别的那几章，直接解决了我在处理实时公交数据时遇到的瓶颈。作者的写作风格非常务实，没有过多的学术辞藻堆砌，而是直接指向问题核心，通过精妙的数学表达，揭示了现象背后的深层规律。读完之后，我感觉自己对传统的时间序列分析和空间统计方法有了一个全新的、更具集成性的认识，极大地提升了我构建更鲁棒预测模型的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书，初翻时便被其深邃的理论构建所吸引。它并非那种浅尝辄止的入门读物，而是直击数据挖掘核心，尤其是对“时间”、“空间”以及两者交织产生的“时空”复杂数据进行深入剖析的力作。作者显然在相关领域有着多年的沉淀和独到的见解，书中对各类经典算法的阐述详略得当，既保留了数学上的严谨性，又兼顾了工程实践的可操作性。比如，对于高维时空数据中的模式识别，书中构建的框架极具启发性，远超我之前接触的任何教材。它像一把精密的瑞士军刀，为我们提供了处理复杂数据问题的全套工具箱，从基础概念的梳理，到前沿研究热点的探讨，层层递进，逻辑脉络清晰得令人赞叹。唯一美中不足的是，某些高级模型的推导过程略显跳跃，对于初学者而言，可能需要花费额外的精力去查阅相关背景知识才能完全跟上作者的思路。但瑕不掩瑜，对于有志于深入研究时空数据分析的学者和资深工程师来说，这本书无疑是案头必备的宝典。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆