Advances in Knowledge Discovery and Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 (2001年5月1日)

作者:David Cheung

出品人:

页数:596

译者:

出版时间:2001年05月

价格:345.00元

装帧:平装

isbn号码:9783540419105

丛书系列:

图书标签:

• 知识发现
• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 数据分析
• 算法
• 数据库
• 模式识别
• 大数据
• 信息检索

《知识发现与数据挖掘进展》内容简介 书名： 知识发现与数据挖掘进展 (Advances in Knowledge Discovery and Data Mining) 简介： 本书汇集了当代知识发现（Knowledge Discovery, KD）与数据挖掘（Data Mining, DM）领域最前沿的研究成果与实践经验，旨在为科研人员、数据科学家、工程师以及对该领域感兴趣的专业人士提供一个深入且全面的视角。本书并非对某一特定算法或工具的详尽手册，而是一部聚焦于方法论创新、应用拓展和理论深化的文集，全面涵盖了从基础理论到尖端应用的多个维度。 全书结构紧凑，逻辑清晰，内容深度与广度兼备。它不侧重于对经典算法（如传统的决策树、聚类或关联规则挖掘）的复述，而是着力展现后大数据时代背景下，研究人员如何应对数据爆炸带来的挑战，并催生出更具鲁棒性、可解释性和高效性的新型挖掘范式。 第一部分：基础理论与算法的演进 本部分着重于对驱动现代数据挖掘系统的核心算法进行创新性的改进与理论的拓展。重点关注的并非是算法的初级形态，而是它们在处理高维稀疏数据、非结构化数据和动态流数据时的最新优化策略。 1.1 高维数据的降维与特征工程的范式转变 传统的主成分分析（PCA）等方法在处理具有数百万特征的复杂数据集时往往力不从心。本部分深入探讨了流形学习（Manifold Learning）的最新进展，特别是拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）在捕捉数据内在几何结构方面的潜力。探讨了如何利用图神经网络（GNN）的嵌入技术，在维持关键信息的前提下，将高维特征向量映射到低维空间，从而提升后续分类或聚类任务的效率和精度。重点讨论了可解释性约束下的特征选择方法，确保降维过程既高效又能够为领域专家提供洞察。 1.2 新型聚类与分类范式的探索 在数据分布日益复杂的今天，传统的欧氏距离度量方法在处理复杂数据类型（如时间序列、网络数据或混合数据）时表现出局限性。本书详细阐述了基于密度的深度聚类方法，以及如何将概率图模型与深度学习框架相结合，实现对数据潜在子群的鲁棒识别。在分类方面，焦点转向了对抗性训练（Adversarial Training）对模型泛化能力的影响，以及如何构建能抵御恶意数据注入的鲁棒分类器。 1.3 知识图谱与语义挖掘的深度融合 本书超越了简单的实体识别与关系抽取，深入探讨了如何利用知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为先验知识，指导和约束数据挖掘过程。内容包括基于图嵌入（Graph Embedding）的知识推理、不完整知识图谱的补全技术，以及如何利用KG的结构信息来增强特定领域（如生物医学或金融）的预测模型。 第二部分：大数据环境下的高效处理与系统架构 本部分关注如何在海量、高速和异构的数据流中有效地实施知识发现。核心在于算法的可扩展性（Scalability）和实时性（Real-time Processing）。 2.1 流式数据挖掘与在线学习 在物联网（IoT）和实时监控场景下，数据是永不停歇的。本书介绍了单通道数据流（Single Pass Data Stream）算法的最新进展，如适应性窗口机制、增量式模型更新策略，以及在资源受限设备上实现高效挖掘的技术。特别关注了概念漂移（Concept Drift）的检测与快速适应机制，确保模型在数据统计特性发生变化时仍能保持性能。 2.2 分布式与联邦学习环境下的数据挖掘 随着数据隐私法规的日益严格，数据不出域（Data Localization）成为关键需求。本部分详尽介绍了联邦学习（Federated Learning）的最新进展，包括针对异构数据集（Non-IID Data）的收敛性优化、安全聚合协议（Secure Aggregation）的效率提升，以及如何在分布式环境中实现可信赖的、去中心化的知识发现。 2.3 异构数据源的集成与挖掘 现实世界的数据往往分散在数据库、文本、图像、传感器等多种异构格式中。本书讨论了多模态数据融合的先进技术，特别是利用跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention）来协调和整合不同来源信息，以提取更全面、更深层次的知识。 第三部分：可信赖与应用驱动的知识发现 本部分将研究焦点从纯粹的算法性能转向了知识发现的社会影响、可解释性与实际落地。 3.1 数据挖掘的可解释性（XAI）前沿 “黑箱”模型在关键决策领域的应用受到严格质疑。本书系统性地探讨了事后解释方法（Post-hoc Explanation）的局限性，并深入研究了内在可解释模型（Inherently Interpretable Models）的设计，例如基于规则集或注意力机制的透明化结构。重点介绍了如何量化解释的稳定性和忠实度，使用户能够理解并信任挖掘出的模式。 3.2 隐私保护数据挖掘（PPDM）的新约束 在利用敏感数据进行模式发现时，如何平衡效用与隐私是一个核心难题。本书详细介绍了差分隐私（Differential Privacy）在不同数据挖掘任务（如发布汇总统计量、训练分类器）中的具体实现策略及其对模型性能的权衡。此外，也探讨了安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）在协同数据分析中的应用前景。 3.3 领域特定知识发现的案例与挑战 本部分通过精选的行业案例，展示了最新KD/DM技术在特定高价值领域的突破： 因果推断在决策支持中的应用： 超越相关性，利用潜在变量模型和双重差分方法来识别数据驱动的干预措施的真实因果效应。 异常检测在网络安全中的演进： 结合深度自编码器和图神经网络，构建能够实时识别复杂、低秩网络攻击模式的系统。 时间序列预测的深度强化学习方法： 利用强化学习代理来优化复杂的、具有长期依赖关系的时间序列预测策略，如能源调度和供应链优化。 总结 《知识发现与数据挖掘进展》是一部面向未来的专业著作，它没有重复教科书中的基础概念，而是专注于当前研究社区正在攻克的那些“硬骨头”：如何处理海量、异构、动态的数据流；如何确保挖掘结果的隐私安全和高度可解释性；以及如何将抽象的算法转化为在关键领域具有实际影响力的解决方案。本书为读者提供了一张探索下一代数据智能系统的路线图。

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说实话，当我真正开始深入研读这本书的时候，那种感觉就像是站在一个巨大的信息迷宫的入口，每翻过一页，都像是多了一个精准的导航点。这本书的结构设计极其巧妙，它并没有采取那种线性的、按部就班的讲述方式，而是采用了“理论基础—前沿模型—实际案例—未来展望”的螺旋上升结构。我尤其欣赏它在处理复杂算法时的那种“化繁为简”的能力，很多我之前在其他期刊论文中看了好几遍都云里雾里的概念，在这本书里通过作者精心构造的比喻和图示，竟然豁然开朗。举个例子，它对“稀疏数据处理”那一部分的阐述，简直是教科书级别的典范，既有数学上的严谨性，又不失工程实践中的可操作性。我感觉作者在写作过程中，始终保持着一种与读者进行深度对话的姿态，他不是在“布道”，而是在“引导”，让你自然而然地跟随他的思路去构建知识体系，而不是被动地接受灌输。读完特定章节后，我常常需要停下来，合上书本，在草稿纸上重新推演一番，那种智力上的挑战和满足感是无与伦比的。

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与其他技术专著相比，这本书在案例分析部分的深度和广度是令人侧目的。它没有选择那些已经被过度使用的、略显陈旧的公开数据集，而是引入了大量来自不同垂直行业——包括金融风控、生物信息分析乃至城市交通优化——的“半真实”场景。这些案例的描述极其细致，从数据预处理的“坑”到模型选择的权衡，再到最终结果的可解释性报告，作者都进行了坦诚的分享。这种近乎透明化的写作风格，极大地提升了本书的实用价值。我个人最受启发的是它在处理“异常值检测”时所采用的多模型集成策略，这远比单一算法的运用要复杂和鲁棒。通过这些详实的案例，我清晰地看到了理论如何转化为具有商业价值的洞察力，这对我目前负责的一个实际项目带来了直接的、可量化的改进。这本书让我明白了，数据挖掘的真正艺术，在于如何优雅地处理现实世界中的“脏数据”和“复杂约束”。

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这本书的行文风格非常独特，它不像传统的学术著作那样冷峻和疏离，反而带着一种深厚的学者气质和对真理不懈追求的热忱。作者在某些关键概念的论述中，会偶尔穿插一些历史典故或者哲学思考，这使得整个阅读体验充满了人文的温度。比如，在探讨“知识表示”的章节中，作者巧妙地将符号主义与联结主义的争论，置于认知科学的宏大背景下进行审视，这让原本枯燥的数学公式背后，浮现出了人类思维的影子。这种将技术与人文交叉融合的处理手法，是极其罕见的，也正因如此，这本书的受众群体不应该仅仅局限于纯粹的工程师。对于那些希望从数据中提炼出深刻商业洞察的管理人员，或者对信息科学的哲学基础感兴趣的研究生来说，这本书都是一个绝佳的起点和持续的参考源。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于“如何像一个真正的数据科学家那样思考”的指南。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上流动的金色线条，立刻就给人一种探索未知、深入本质的期待感。我记得我是在一个学术会议的休息间隙第一次翻开它的，当时的氛围是喧闹且略带疲惫的，但仅仅是目录那一页，我就被那种严谨而又富有远见的标题吸引住了。它不像市面上那些充斥着浮夸口号的“速成宝典”，它更像是一份沉甸甸的邀请函，邀请你进入一个需要耐心和思考的知识领域。我尤其欣赏作者在引言部分提出的那个核心论点——数据挖掘的“深度”与“广度”的平衡，这在国内许多同类书籍中是很少被如此清晰阐述的。全书的排版也十分考究，字体大小、行间距都恰到好处，即便是连续阅读几个小时，眼睛也不会感到明显的疲劳，这对于需要长时间进行理论学习的读者来说，无疑是一个巨大的加分项。总的来说，从你拿起它的那一刻起，你就能感受到它蕴含的巨大信息量和作者对该领域深厚的敬意与理解。

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这本书的价值，我认为并不仅仅体现在它对现有技术的梳理和总结上，更在于它对未来趋势的精准预判。我记得其中有一章专门讨论了“联邦学习”在隐私保护大数据挖掘中的潜力，当时这个概念虽然已初露端倪，但远未达到如今的普及程度。作者以一种近乎先知般的洞察力，不仅剖析了其技术原理，还预设了未来可能面临的伦理和监管挑战。这让我意识到，阅读这本书不仅仅是学习知识，更是在进行一次高层次的战略思考。市面上很多书籍停留在“如何做”（How-to）的层面，而这本书却深刻地聚焦于“为什么这样做”（Why）以及“未来该怎么做”（What’s Next）。我将它放在书架上最显眼的位置，不是因为它的封面好看，而是每当我感到自己在某个技术分支上陷入瓶颈，或者对行业发展方向感到迷茫时，我都会重新翻阅其中的“展望”部分，它总能提供一种宏观的视角，帮我重新校准前进的方向。

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