具体描述
作为现代服务科学的奠基石，服务计算已成为一项桥接商业服务与信息技术服务的跨学科的科学技术。本书提出了对现代服务业进行创新研究的独到见解，系统展现了服务计算领域的创新型研究成果与解决问题的方法，如以服务为导向的架构、商业咨询方法与工具、商业流程建模、转型、集成与管理等方面的创新型研究成果等。揭示了如何利用信息服务与计算技术来有效地创建、营运与管理商业服务，介绍了服务创新研究中的一些主要解决方案架构、支撑技术和创新型研究方法。书中展示的服务创新研究的生命周期包括商业分解、服务建模、服务创建、服务实现、服务诠释、服务部署、服务搜索、服务组合、服务提供、服务合作、服务监测、服务优化以及服务管理。
本书的第一作者为全球服务计算学科的创始人和领导者，因此本书具有很高的权威性及参考价值。读者可从本书了解服务计算在SOA与web服务方面的研究方向，从而有效地创建、营运与管理商业服务。本书可作为高等院校计算机科学与工程、信息技术、电子商务、工业工程、自动化、商业管理等专业的专业参考书，同时也是科研机构及信息技术公司的从业人员必备参考。
《智海拾遗：数据时代的智慧涌现与应用》 内容简介： 在信息爆炸的洪流中，我们正以前所未有的速度积累着海量数据。这些数据，如同沉睡的宝藏，蕴藏着巨大的潜能。本书《智海拾遗：数据时代的智慧涌现与应用》并非一本关于“服务计算”的探讨，而是旨在深入剖析如何从浩瀚的数据海洋中挖掘出智慧的火花，并将其转化为切实可行的应用，从而赋能社会发展的各个层面。本书聚焦于数据本身的价值提炼，以及由此而生的智能解决方案，而非计算的模式或服务的提供。 第一章：数据的原点与价值的觉醒 本章将带领读者回溯数据的起源，理解其从原始记录到潜在价值的演变过程。我们将探讨不同类型数据的特性，例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，并分析它们在不同场景下的表现形式和采集方式。重点将放在数据的“质量”与“完整性”上，阐述为何低质量数据如同无源之水，难以孕育真正的智慧。我们将深入讨论数据收集、清洗、预处理的关键技术和方法，强调数据规范化、去重、异常值处理的重要性，为后续的价值挖掘奠定坚实基础。此外，本章还将初步触及数据伦理与隐私保护的重要性，为数据应用的合规性提供指导。 第二章：智慧的种子——数据分析的基石 在数据已经被“梳理”和“净化”之后，如何从中“侦测”到智慧的“脉络”？本章将聚焦于数据分析的核心技术，介绍描述性统计、探索性数据分析（EDA）等基本方法，帮助读者理解数据的分布、趋势和相关性。我们将详细介绍各种统计图表（如直方图、散点图、箱线图）在揭示数据规律方面的作用。在此基础上，本书将引入更高级的数据挖掘技术，如聚类分析，用于发现数据中隐藏的群体性特征；关联规则挖掘，用于找出数据项之间的有趣联系（例如“啤酒与尿布”的经典案例）；以及序列模式挖掘，用于识别时间序列数据中的模式。我们将强调这些技术并非孤立存在，而是相互关联，共同服务于从数据中提炼洞察的目标。 第三章：智能的羽翼——机器学习模型的构建与应用 数据分析揭示了潜在的模式，而机器学习则赋予这些模式“生命”，使其能够预测未来、做出决策。本章将系统阐述机器学习的核心概念，从监督学习（回归与分类）、无监督学习到强化学习。我们将深入讲解各种经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）等，并分析它们在解决不同问题时的优势与局限。对于深度学习，我们将介绍神经网络的基本原理，以及卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破，循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的应用，以及Transformer模型在自然语言处理（NLP）中的革命性贡献。本书将强调模型评估的重要性，介绍各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC值）以及交叉验证等技术，确保模型的泛化能力。 第四章：智慧的释放——从模型到实际应用的飞跃 构建出有效的机器学习模型只是第一步，如何将这些“智慧的种子”播撒到现实世界，绽放出“应用之花”，才是本书的重点。本章将探讨模型部署的策略与挑战，包括模型优化、服务化（而非计算服务化）以及在不同平台上的实现。我们将讨论如何将训练好的模型集成到现有的软件系统、硬件设备或云平台中。内容将涵盖实时预测、批量处理、边缘计算等多种应用场景，并分析不同部署方式的优缺点。例如，在金融领域，我们将探讨如何利用模型进行风险评估、欺诈检测；在医疗领域，如何辅助诊断、药物研发；在零售领域，如何进行个性化推荐、库存管理；在交通领域，如何优化路线规划、预测拥堵。本书将重点关注模型的“落地”和“价值实现”，而非计算的接口或服务编排。 第五章：智慧的进化——持续学习与模型更新 数据是动态变化的，世界是不断发展的，因此，智慧也需要持续的“进化”。本章将深入探讨模型更新与持续学习的机制。我们将分析模型在实际应用中可能出现的“模型漂移”（Model Drift）现象，即模型性能随时间推移而下降的原因。本书将介绍在线学习、迁移学习、主动学习等技术，使模型能够适应新的数据分布，不断提升其预测精度和鲁棒性。我们将讨论数据反馈循环的构建，如何收集用户交互数据、真实结果等信息，用于模型的再训练和优化。此外，本章还将触及模型可解释性（Explainable AI, XAI）的重要性，理解模型做出预测或决策的“原因”，这对于建立用户信任、排查故障以及满足监管要求至关重要。 第六章：智慧的边界与未来展望 在技术的飞速发展下，数据驱动的智慧应用已渗透到我们生活的方方面面。本章将对本书内容进行总结，并展望数据时代的智慧发展趋势。我们将讨论当前面临的挑战，例如数据孤岛、算法偏见、技术伦理的进一步深化等。同时，我们将展望未来，例如多模态数据的融合应用（文本、图像、语音的协同处理）、联邦学习在保护数据隐私前提下的模型协同训练、以及人工智能在复杂系统决策中的更大作用。本书将鼓励读者以更广阔的视野看待数据与智慧的关系，认识到其在推动科学研究、产业升级和社会进步中的巨大潜力。本书并非探讨“服务计算”的架构或模式，而是聚焦于“数据”如何产生“智慧”并“应用”于实际。 《智海拾遗：数据时代的智慧涌现与应用》旨在为读者提供一个清晰的视角，理解数据如何从无序的积累转化为有价值的洞察，再通过智能模型实现智能化应用。本书强调的是数据本身的价值挖掘、智能算法的运用，以及最终的实际落地，而非计算的模式或服务的接口。它是一次关于如何从“数据之海”中“拾取智慧”，并将其“点亮”为现实应用的探索之旅。
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