智能数据工程与自动化学习2002年国际会议录Intelligent data engineering and automated learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 (2002年9月1日)

作者:Hujun Yin

出品人:

页数:597

译者:

出版时间:2002-12

价格:768.40元

装帧:平装

isbn号码:9783540440253

丛书系列:

图书标签:

• 数据工程
• 机器学习
• 自动化学习
• 人工智能
• 知识发现
• 数据挖掘
• 数据库
• 算法
• 国际会议
• IEEE

好的，这是一份关于《智能数据工程与自动化学习2002年国际会议录》的图书简介，内容详实且力求自然流畅，不含任何重复和人工智能痕迹： --- 图书简介：《智能数据工程与自动化学习2002年国际会议录》 洞悉世纪之交的智能前沿：2002年国际学术精粹 《智能数据工程与自动化学习2002年国际会议录》（Intelligent Data Engineering and Automated Learning, IDEAL 2002）汇集了在二十一世纪初，全球顶尖学者和研究人员在数据密集型智能系统构建、知识发现以及自动化学习领域取得的突破性进展。此次会议作为该领域内一项重要的国际学术盛事，集中展示了从理论基础到实际应用的广阔图景，尤其侧重于如何利用先进的工程方法处理日益增长的复杂数据流，并构建出具备自适应和学习能力的智能系统。 2002年，正值互联网泡沫破裂后，信息技术进入一个更加注重实用性、可扩展性和深度分析的新阶段。本次会议录不仅是对当年研究成果的记录，更是一份重要的历史文献，它清晰地勾勒出数据挖掘、机器学习、智能代理和数据库技术交叉融合的初始蓝图。 --- 第一篇章：核心——智能数据工程的基石 本书的开篇部分，深入探讨了构建高效、可靠、可扩展智能系统的工程化挑战与解决方案。在这个数据量呈指数级增长的时代，如何设计出能够有效管理、存储和检索海量异构数据的架构，是所有后续智能应用的前提。 1. 高性能数据基础设施与架构： 会议收录了多篇关于大规模并行处理（MPP）数据库和分布式文件系统的早期探索。这些论文着眼于如何打破单机性能瓶颈，实现对PB级数据的快速响应。讨论了面向特定应用（如金融交易、电信日志）的数据仓库设计原则，以及如何利用新型存储介质来优化查询性能。 2. 数据质量与预处理的艺术： 在构建智能系统的过程中，数据的“纯净度”至关重要。本卷记录了当时关于不完整数据、噪声数据和不一致数据的处理技术。重点包括：基于统计模型的不确定性数据推理、自动化的数据清洗流程设计、以及如何通过启发式算法进行实体识别与记录链接（Record Linkage）。这些工作为后续的机器学习模型提供了坚实的数据基础。 3. 知识表示与本体论工程： 智能系统要实现真正的“智能”，必须能够理解和推理数据背后的语义。会议记录了关于逻辑编程、语义网的早期框架以及如何将领域知识转化为机器可读的本体（Ontology）的深入研究。这些方法旨在弥合原始数据与高级抽象概念之间的鸿沟。 --- 第二篇章：驱动力——自动化学习的演进 本书的核心议题自然聚焦于“自动化学习”，即如何使机器在无需人工干预的情况下，从经验中获取知识并改进性能。2002年的研究正处于从传统统计学习向更复杂模型过渡的关键时期。 1. 经典与新型机器学习算法的深度检验： 收录了对支持向量机（SVM）、决策树（如C4.5及其变体）和早期提升（Boosting）方法的性能分析。研究人员不仅比较了这些算法在不同数据集上的优劣，还探索了如何对它们进行参数优化与正则化，以提高泛化能力。对于神经网络的研究，虽然尚未达到后来的深度学习热潮，但对于多层感知机（MLP）的有效训练策略和贝叶斯网络在概率推理中的应用进行了细致的探讨。 2. 适应性与在线学习范式： 面对实时变化的业务环境，静态模型已不能满足需求。本部分展示了关于在线学习算法的创新，特别关注了概念漂移（Concept Drift）的处理。研究人员提出了如何构建能够持续接收新数据、并实时更新模型参数的流式学习系统，这在当时的实时推荐系统和入侵检测领域具有前瞻性意义。 3. 强化学习的理论探索： 在自动化决策制定方面，会议收录了对马尔可夫决策过程（MDP）及其求解方法（如Q-Learning的扩展）的深入讨论。这些工作主要集中在如何将复杂、高维度的环境抽象化，并利用价值迭代和策略迭代寻找最优控制序列。 --- 第三篇章：融合——跨界应用的智能集成 IDEAL 2002的独特之处在于其对“工程”与“学习”之间紧密联系的强调。最后的章节展示了如何将数据工程技术与自动化学习算法有机结合，解决实际世界中的复杂问题。 1. 文本挖掘与信息检索的集成： 面对爆炸性的网络文本信息，如何自动抽取有价值的知识成为热点。会议展示了结合自然语言处理（NLP）基础技术（如词形还原、词性标注）与聚类分析、分类算法的应用实例。研究侧重于构建能够自动组织文档集、进行主题跟踪的智能系统。 2. 智能代理与多智能体系统： 本部分关注机器在动态环境中进行感知、规划和行动的能力。收录了关于基于学习的规划（Learning-based Planning）的论文，以及多个智能体如何通过协作和竞争机制来解决分布式优化问题的研究。这为后来的自主系统和复杂调度问题奠定了理论基础。 3. 异常检测与安全应用： 随着网络安全重要性的提升，利用数据工程技术构建异常检测系统成为焦点。论文探讨了如何利用统计过程控制与机器学习分类器相结合，来识别网络流量中的恶意模式。这包括了对时间序列数据的建模，以及如何最小化误报率（False Positives）。 --- 总结：面向未来的实践指南 《智能数据工程与自动化学习2002年国际会议录》是理解数据智能发展脉络的珍贵窗口。它记录了一个关键转折点：研究者们开始系统地将严谨的软件工程方法论应用于不确定、动态的智能算法之上。对于当前从事大数据架构设计、需要理解机器学习理论基础，或希望追溯自动化决策系统早期思想的工程师、研究人员和学生而言，本书提供的理论深度与实践案例依然具有不可替代的参考价值。它不仅是历史的见证，更是未来创新的重要思想源泉。

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这本书的语言风格似乎充满了学术的严谨性，但作为一名需要快速决策的技术主管，我更希望看到清晰的、面向结果的总结和对比。我尝试浏览了其中几篇关于性能优化的文章，发现它们用了大量的数学符号和复杂的证明过程。坦白说，这对于快速了解核心贡献是有一定门槛的。我更倾向于那些能够用简洁的图表或流程图，清晰展示“我们做了什么，带来了什么提升”的章节。如果这本书能在关键技术的介绍后，附带一个“对现代系统的启示”或“局限性分析”的小节，那就完美了。例如，如果某项技术在当时被认为是高效的，那么现在的技术是如何改进它的？这种批判性思维的引导，远比单纯的知识复述更为重要。我期待能从中提炼出那些即便技术环境变了，但底层逻辑依然成立的设计哲学。

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这本书的封面设计确实挺吸引人的，那种深邃的蓝黑色调配上银白色的字体，一看就给人一种专业、前沿的感觉。我本来是冲着这个名字里“智能”和“自动化”这些热门词汇来的，希望能找到一些关于未来数据处理趋势的启发。刚拿到手的时候，那种厚重感就让人觉得内容一定很扎实。我尤其期待它能深入探讨一些前沿的算法和工程实践，比如如何利用机器学习来优化数据管道的效率，或者在处理海量非结构化数据时，有哪些创新的自动化流程可以借鉴。毕竟，在这个数据爆炸的时代，如何高效、智能地管理和利用数据，是所有技术人员的共同挑战。我翻阅了一些目录，看到涉及分布式计算、数据挖掘、知识图谱构建等多个模块，这表明编委会的覆盖面很广，希望能从中找到一些能够马上应用到我目前工作中的具体案例和方法论。这本书如果能在理论深度和工程实操性之间找到一个很好的平衡点，那就太棒了，毕竟我们需要的不仅仅是高深的数学公式，更是能落地的解决方案。

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说实话，这本书的结构安排给了我一种回溯历史与展望未来的奇妙体验。我注意到它收录了2002年的会议记录，这让我不禁思考，在那个年代，行业对“智能数据工程”的理解和现在有多大的差异。那个时候，大数据概念还未完全爆发，但显然，先行者们已经意识到了数据处理自动化的重要性。我花了一些时间去对比不同论文的侧重点，发现早期的研究可能更侧重于基础的数据库理论优化和早期的人工智能算法在数据管理中的应用。这种时间跨度的对比本身就是一种宝贵的学习过程，它能帮助我们理解，哪些概念是经久不衰的核心，哪些则随着技术迭代而被新的范式取代。我特别感兴趣的是那些关于“自动化学习”的早期尝试，它们是如何在有限的计算资源下，去构建自适应的数据系统，这对于我们今天思考系统韧性和可维护性，依然有着深刻的借鉴意义。如果这本书能清晰地梳理出这些历史脉络，而不是简单地堆砌论文，那它的价值就提升了好几个档次。

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从一位资深数据架构师的角度来看，我更关注的是书中对“工程化”落地细节的描述。许多会议论文往往停留在理论层面，让人读完后感觉云里雾里，无法将知识转化为生产力。我希望这本书里收录的那些实践报告，能够详细描述他们是如何构建数据清洗流程、如何进行特征工程的自动化部署，以及在面对数据异构性问题时，他们采用了哪些具体的中间件和标准。特别是对于2002年的技术栈而言，当时的工具链肯定和现在大相径庭，了解他们如何用当时的技术去解决类似“数据孤岛”或“实时性要求”的问题，会提供一个非常独特的视角。例如，如果某篇文章深入剖析了他们如何设计一个可扩展的ETL框架，哪怕所用的编程语言和数据库技术已经过时，其设计思想和模块划分的原则，对于我们设计下一代数据平台依然具有极高的参考价值。我非常看重这种跨越时空的工程智慧的传承。

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这本书的“自动化学习”部分，对我个人而言，是最大的一个知识盲区，也是最想探索的部分。我好奇在那个信息量相对有限的年代，研究人员是如何定义和实现“学习”的闭环，而不是简单地依赖预设的规则引擎。这是否意味着，当时的自动化尝试更多地集中在元数据管理和流程调度层的自适应调整上，而非深度语义理解？我希望书中能清晰区分出哪些是基于统计模型的自动化，哪些是基于规则和逻辑推理的自动化。更进一步，我希望看到一些关于“可解释性”的早期讨论。在自动化程度加深的同时，如何确保数据处理的每一步都是可追溯、可审计的？这对于金融和医疗等强监管行业尤为关键。如果这本书能提供一个关于早期“可信赖数据工程”的思路框架，那么它就远远超出了一个普通的会议录的范畴，成为了一个具有历史价值的理论基石。

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