Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:IGI Global

作者:Mohammadian, Masoud

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2004-02

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781591401940

丛书系列:

图书标签:

• doctorial.research
• IR
• 智能代理
• 数据挖掘
• 信息检索
• 人工智能
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• 自然语言处理
• 模式识别
• 决策支持

《智能代理：数据挖掘与信息检索的驱动者》 在信息爆炸的时代，从海量数据中提炼有价值的洞察，并将其有效地呈现给用户，已成为一项艰巨的挑战。本书深入探讨了智能代理（Intelligent Agents）在数据挖掘（Data Mining）与信息检索（Information Retrieval）领域的关键作用，揭示了它们如何成为这两大领域蓬勃发展的核心驱动力。 第一部分：智能代理基础与演进 本部分将为读者构建坚实的基础，理解智能代理的核心概念、架构及其在人工智能领域的定位。我们将追溯智能代理从早期概念到现代复杂系统的演进历程，重点关注其在自主性、适应性、学习能力和推理能力等方面的关键发展。 智能代理的定义与特征： 深入剖析智能代理的构成要素，包括感知（Perception）、决策（Decision-making）、行动（Action）以及环境交互。我们将详细阐述代理的感知能力，例如如何通过传感器、数据流或用户输入获取信息；代理的决策机制，涉及规则、逻辑推理、概率模型乃至机器学习算法；以及代理如何通过执行器或接口来影响外部环境。 智能代理的架构模型： 探索不同的智能代理架构，从简单的反应式代理（Reactive Agents）到具备内部状态和规划能力的混合式代理（Hybrid Agents），再到能够进行复杂推理和学习的认知代理（Cognitive Agents）。我们将分析这些架构的优缺点，以及它们如何适应不同应用场景的需求。 智能代理的关键技术： 介绍实现智能代理的底层技术，包括但不限于： 搜索算法： 如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、A算法等，用于在复杂的决策空间中寻找最优路径。 规划与调度： 探讨如何使代理能够自主地制定一系列行动计划以达成目标，以及在资源受限的环境中进行有效调度。 机器学习： 强调机器学习在增强代理学习能力中的作用，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，使代理能够从经验中改进其行为。 自然语言处理（NLP）： 介绍NLP技术如何赋能代理理解和处理人类语言，实现更自然的交互。 知识表示与推理： 讨论如何构建代理的知识库，并利用逻辑推理、概率推理等方法从知识中得出新结论。 第二部分：智能代理在数据挖掘中的应用 本部分将聚焦智能代理如何革新数据挖掘的过程，使其更高效、更智能、更具洞察力。我们将详细介绍智能代理在数据预处理、特征选择、模型构建以及模式发现等各个阶段的应用。 数据预处理与清洗： 智能代理能够自主地识别和处理数据中的异常值、缺失值和不一致性，自动化数据清洗流程，为后续挖掘奠定基础。我们将探讨代理如何学习数据模式，识别潜在的数据质量问题，并根据预设规则或学习到的策略进行修正。 特征工程与选择： 智能代理能够辅助甚至自动完成特征的生成和选择过程，发掘对模型预测或分类最重要的特征。我们将分析代理如何利用统计方法、降维技术或基于模型的方法来评估特征的重要性，并进行最优选择。 模型构建与优化： 智能代理能够尝试不同的挖掘算法，自动调整模型参数，并通过交叉验证等技术评估模型性能，最终选择最优的模型。我们将深入研究代理如何进行超参数搜索、模型集成，以及利用进化算法等进行模型优化。 模式发现与知识提取： 智能代理能够主动搜索和发现数据中隐藏的模式、关联规则和异常点，帮助用户理解数据的内在结构。我们将讨论代理如何利用聚类、关联规则挖掘、异常检测等技术，并将发现的知识以易于理解的方式呈现给用户。 个性化推荐系统： 智能代理在构建个性化推荐系统方面发挥着至关重要的作用，它们能够理解用户的偏好和行为，从而提供精准的推荐。我们将探讨用户画像的构建、协同过滤、基于内容的过滤以及混合推荐策略中智能代理的应用。 第三部分：智能代理在信息检索中的作用 本部分将深入分析智能代理如何提升信息检索的效率和准确性，满足用户日益增长的信息需求。我们将重点关注智能代理在理解用户查询、优化搜索策略、个性化信息呈现以及评估检索结果等方面的贡献。 用户查询理解与扩展： 智能代理能够通过自然语言处理技术，深入理解用户的查询意图，即使是模糊或不完整的查询也能得到准确的解释。我们将介绍查询意图识别、关键词提取、同义词扩展、概念搜索等方法，以及代理如何利用用户历史查询和上下文信息来增强查询的鲁棒性。 智能搜索策略与排名： 智能代理能够动态调整搜索策略，根据查询的性质、用户偏好以及检索资源的特点，优化搜索算法和结果排序。我们将探讨代理如何实现基于用户画像的个性化搜索、基于会话的连续搜索，以及如何利用机器学习模型来预测文档的相关性。 个性化信息过滤与推送： 智能代理能够主动地为用户过滤和推送他们感兴趣的信息，实现信息的“主动送达”。我们将讨论内容过滤技术、用户兴趣建模、过滤器的自适应调整，以及如何在大量信息流中识别和提取对特定用户有价值的内容。 信息聚合与摘要： 智能代理能够从多个信息源中聚合相关信息，并生成简洁、准确的摘要，帮助用户快速获取核心信息。我们将介绍自动摘要技术（抽取式与生成式），以及代理如何根据用户的需求和上下文来调整摘要的长度和侧重点。 用户体验与交互设计： 智能代理通过提供更直观、更具响应性的交互方式，极大地提升了用户的信息检索体验。我们将探讨用户界面的设计原则，如何通过对话式交互、可视化工具等来辅助用户进行信息探索。 第四部分：挑战、未来趋势与伦理考量 本部分将探讨智能代理在数据挖掘与信息检索领域所面临的挑战，并展望未来的发展方向，同时也将触及相关的伦理和社会问题。 当前挑战： 讨论数据隐私、信息安全、算法偏见、计算资源消耗以及代理的可解释性等关键挑战。 未来发展趋势： 展望多代理协作、人机协同、跨领域知识迁移、持续学习与自适应能力增强等前沿研究方向。 伦理与社会影响： 探讨智能代理应用带来的隐私侵犯、信息茧房、就业结构变化等伦理和社会问题，并提出相应的应对策略。 本书旨在为数据科学家、信息检索专家、人工智能研究者以及对智能代理技术感兴趣的读者提供一个全面而深入的视角。通过本书的学习，读者将能够深刻理解智能代理如何赋能数据挖掘和信息检索，并能够运用这些知识来解决现实世界中的复杂问题。

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我是一名对新兴技术充满热情的程序员，一直关注着人工智能和机器学习在各个领域的应用。《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》这本书的书名，立刻引起了我的注意，因为它精准地捕捉到了两个我非常感兴趣的交叉领域。我曾尝试过一些基础的数据挖掘和信息检索库，但往往受限于传统算法的性能和灵活性。我一直期待能有一种更先进、更具自主性的方法来处理这些任务，而“智能代理”听起来正是这样一种能够自主学习、适应环境并执行复杂任务的解决方案。我希望这本书能够深入剖析智能代理的设计原理，包括它们如何进行状态表示、如何制定和执行计划、如何与环境交互，以及如何通过学习来改进其行为。在数据挖掘方面，我希望了解代理如何被设计来发现数据中的隐藏模式、异常值和关联规则，并且能够随着数据的增长而持续优化其挖掘模型。对于信息检索，我特别想知道智能代理如何处理大规模、异构的数据集，如何实现更自然的查询接口（比如对话式检索），以及如何根据用户的反馈动态调整检索结果。这本书是否会提供一些关于实现智能代理的工具、框架或编程语言的建议？是否有章节会详细介绍如何构建一个能够进行复杂数据分析和信息检索的智能代理系统？我很看重技术的实用性，如果这本书能够包含一些代码片段或者提供可供参考的算法实现思路，那对我来说将是极大的帮助。我期待这本书能够为我打开一扇新的大门，让我能够亲手构建和部署能够处理复杂数据挑战的智能系统。

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我最近开始涉足一个新的研究领域，需要处理来自不同数据库的大量文本数据，其中夹杂着各种格式的非结构化信息。传统的关键词搜索方法已经显得力不从心，我需要一种更智能、更灵活的方式来搜集和分析这些信息。这本书《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》的名字，就像一束光，照亮了我前行的道路。它承诺将智能代理这一前沿技术应用于我所面临的挑战，这让我对这本书的内容充满了期待。我尤其关心的是，这本书会如何解释“智能代理”这个概念，它是否会从基本的定义、分类，到更深入的智能体架构，比如感知、推理、行动等关键组成部分进行阐述。对于数据挖掘部分，我希望它能涵盖代理在特征选择、模式发现、预测模型构建等方面的具体应用，例如，代理是否能自动学习数据的分布特征，并据此调整其挖掘策略？在信息检索方面，我希望了解代理如何利用自然语言处理（NLP）技术来理解文档内容和用户查询，实现更精准的语义匹配，甚至能够进行多模态信息检索，比如从图片或表格中提取有用的信息。此外，如果这本书能讨论到如何评估智能代理在数据挖掘和信息检索任务中的性能，比如准确率、召回率、效率等指标，那将非常有价值。我希望这本书能够提供一些具体的案例研究，展示智能代理在解决真实世界问题时的威力，比如在医学文献分析、金融市场趋势预测、社交媒体舆情分析等方面的成功应用。这本书的出版，仿佛是为了解决我目前遇到的瓶颈而量身定制的，它的出现让我看到了突破现状的希望。

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我是一名对人工智能和大数据技术充满热情的科技爱好者，并且一直在关注智能代理在数据处理领域的最新进展。《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》这本书的书名，准确地概括了这一领域的核心内容，让我对它的出版感到非常兴奋。我希望这本书能够深入浅出地讲解智能代理的基本原理和关键技术，包括它们在感知、推理、学习和行动方面的能力，以及它们如何在复杂的环境中自主运行。在数据挖掘方面，我希望这本书能够详细介绍智能代理如何被用于从海量数据中发现隐藏的模式、关联规则和异常值，并能够利用这些发现来改进其自身的性能或为用户提供有价值的见解。在信息检索方面，我希望了解智能代理如何能够理解用户的查询意图，并从大规模、异构的数据源中高效地检索和组织相关信息，甚至能够提供个性化的信息推荐和摘要。这本书是否会涵盖如何设计和实现一个完整的智能代理系统，包括其架构、算法和学习机制？我特别期待书中能够包含一些前沿的研究成果和未来的发展方向，让我能够对这一领域有更深入的了解。这本书的出现，对我来说是一次绝佳的学习机会，我迫不及待地想深入其中，探索智能代理的无限可能。

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作为一名信息科学的在读博士生，我一直致力于研究如何更有效地管理和利用海量信息资源。《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》这本书的书名，正是我研究方向的核心所在。我对信息检索的智能化和数据挖掘的自动化有着强烈的探索欲，并且深信智能代理技术是实现这些目标的有力工具。我希望这本书能够系统地阐述智能代理在信息科学领域的理论基础和技术细节，包括它们在信息过滤、个性化推荐、知识发现等方面的应用。具体来说，我希望了解代理如何学习用户的兴趣模型，并基于此提供个性化的信息服务。在数据挖掘方面，我希望看到代理如何被用于处理高维、稀疏的数据，如何实现高效的聚类、分类和回归分析，以及如何从非结构化文本数据中提取有价值的知识。这本书对于信息检索的阐述，我特别关注它是否会讨论到先进的检索模型，比如基于深度学习的检索模型，以及智能代理如何适应不断变化的信息需求和用户行为。此外，我希望这本书能深入探讨智能代理在分布式信息环境中的协作和通信机制，以及它们如何协同工作来解决更复杂的问题。如果这本书能提供一些关于构建和评估智能代理系统的理论框架和实验设计方法，那将极大地促进我的研究。我期待这本书能成为我学术研究的坚实后盾，为我提供新的研究思路和技术启示，帮助我在这个充满挑战的领域取得突破。

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我是一名对知识管理和信息组织充满热情的研究人员。在我的工作中，我需要阅读大量的学术论文、技术报告和专利文献，从中提取关键信息并构建知识体系。然而，随着信息量的爆炸式增长，传统的文献管理方法已经难以满足我的需求。《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》这本书的书名，立刻引起了我的极大兴趣，因为它承诺将智能代理技术应用于这两个对我至关重要的领域。我希望这本书能够深入探讨智能代理如何在信息检索过程中扮演更智能的角色，例如，它们是否能够理解我的研究主题的上下文，从而主动推荐相关的文献，甚至发现我可能忽略的重要研究？在数据挖掘方面，我希望了解智能代理如何能够从大量的文本数据中自动提取概念、关系和知识，并将其组织成结构化的知识图谱或本体，以便于我进行更深入的分析和推理。这本书是否会涵盖如何构建能够进行复杂文本分析和知识提取的智能代理系统，以及如何评估这些系统的性能？我尤其期待书中能够提供一些关于如何利用智能代理来加速科学发现、识别研究空白和促进跨学科研究的案例。这本书的出版，恰好解决了我在知识管理和信息获取方面遇到的实际困难，我迫不及待地想通过它来提升我的研究效率和产出。

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我在一家市场研究公司工作，主要负责分析消费者行为和市场趋势。我们每天都需要处理大量的客户反馈、社交媒体数据和行业报告，而从中提取有用的洞察是一项艰巨的任务。因此，我一直在寻找能够提升我们信息分析能力的技术，《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》这本书的书名，精准地击中了我的需求。我希望这本书能详细介绍智能代理在实际商业场景中的应用，特别是它们如何帮助我们理解消费者需求，预测市场变化，并发现新的商业机会。对于数据挖掘，我希望了解代理如何分析海量的消费者数据，识别购买模式、偏好和忠诚度，以及如何利用这些信息来优化营销策略。在信息检索方面，我希望这本书能解释智能代理如何帮助我们快速、全面地收集竞争对手的信息、行业动态和最新的技术发展，从而为我们的决策提供支持。这本书是否会提供一些关于如何构建和部署智能代理系统的案例研究，展示它们在提升效率、降低成本和发现潜在风险方面的具体成果？我希望这本书能够教会我如何将智能代理技术融入到我们现有的工作流程中，使其成为我们团队的有力助手。这本书的出现，让我看到了解决我们当前面临的信息分析瓶颈的有效途径，我非常期待它能够为我们带来新的启发和方法。

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我是一名热衷于学习新技术的自由职业者，最近在为客户提供数据分析和信息咨询服务时，遇到了很多挑战。传统的方法耗时耗力，而且在面对庞大的数据集时显得尤为吃力。因此，我在寻找能够自动化和优化这些流程的解决方案，《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》这本书的书名，让我看到了希望。我希望这本书能够以一种易于理解的方式，讲解智能代理的概念，包括它们是如何工作的，以及它们如何能够帮助我更高效地从海量数据中提取有用的信息。对于数据挖掘，我希望了解代理如何自动识别数据中的模式和趋势，并且能够根据这些发现为客户提供有价值的见解。例如，代理是否能自动发现用户行为的细微差别，从而帮助我进行更精准的用户画像？在信息检索方面，我希望这本书能教会我如何利用代理来快速、准确地找到我需要的特定信息，即使这些信息分散在不同的来源，或者是以非标准化的格式存在。我特别关心的是，这本书是否会提供一些实用的技巧和工具，让我能够快速上手，并将学到的知识应用到实际的项目中。我期待这本书能够详细介绍如何构建一个智能代理系统，这个系统不仅能够自动化我的工作流程，还能帮助我提供更具竞争力的服务。这本书的出现，让我看到了提升我专业技能的绝佳机会，我迫不及待地想深入学习其中的内容。

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作为一名学生，我在学习和研究过程中，经常需要从各种渠道获取大量的信息，包括教科书、学术论文、在线课程和论坛讨论。如何有效地筛选、组织和理解这些信息，是我一直面临的挑战。《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》这本书的书名，让我眼前一亮，因为它听起来正是解决这些问题的关键。我希望这本书能够以一种清晰易懂的方式，解释智能代理是如何工作的，以及它们如何能够帮助我更高效地学习。在信息检索方面，我希望了解代理如何能够帮助我找到最相关的学习资料，即使我的搜索关键词并不那么精确，甚至能够预测我接下来可能需要学习的内容。对于数据挖掘，我希望这本书能够介绍智能代理如何帮助我从大量的学习材料中提取核心概念、关键论点和支持证据，并将其有效地组织起来，帮助我构建更扎实的知识体系。我特别关注这本书是否会提供一些实用的方法或工具，让我能够将智能代理技术应用到我的学习过程中，例如，创建一个能够自动总结课堂笔记的代理，或者一个能够帮助我查找和理解复杂概念的代理。这本书的出现，让我看到了提升学习效率和质量的巨大潜力，我非常希望能够从中获得宝贵的知识和技能。

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这本《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》的书名本身就勾勒出了一幅令人兴奋的图景，一个关于智能代理如何驾驭浩瀚数据海洋，从中提取宝贵信息和知识的蓝图。我一直对人工智能在信息处理领域的应用充满好奇，尤其是在数据挖掘和信息检索这两个关键领域。我的工作涉及大量的文献分析和数据解读，常常面临信息过载的挑战，如何高效、准确地找到我所需的内容，并从中发现隐藏的模式和洞察，一直是我的痛点。因此，当我在书店看到这本书时，立刻被它所吸引。它预示着一种新的解决问题的方式，一种更聪明、更自动化的方法来处理我每天都要面对的复杂信息。我期待这本书能够深入浅出地解释智能代理的核心概念，包括它们的工作原理、设计哲学以及在实际应用中的种种可能性。我尤其想了解，如何利用这些代理来优化我的信息检索策略，比如如何让代理理解我的查询意图，即使我的表达方式不那么精确，也能找到最相关的文档。同时，对于数据挖掘部分，我希望这本书能详细介绍代理如何自动识别数据中的关联性、聚类、异常值等，并能将这些发现转化为 actionable insights。这本书是否会提供一些实际的代码示例或者伪代码，让我能更好地理解理论的实现过程，这将是加分项。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供实际操作的指导，让我能将学到的知识运用到我的日常工作中，提升效率，甚至发现新的研究方向。这本书的出现，恰好契合了我对提升信息处理能力的需求，我迫不及待地想翻开它，探索智能代理的无限潜力。

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我是一名独立开发者，一直致力于探索和应用前沿的软件开发技术。在我的项目实践中，我越来越体会到高效处理和分析海量数据的重要性，同时也对如何更智能地获取和利用信息充满了好奇。《Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval》这本书的书名，正好契合了我正在探索的技术方向。我希望这本书能够为我提供关于智能代理的全面理解，包括它们的理论基础、设计模式以及在实际应用中的实现细节。在数据挖掘方面，我希望了解如何构建能够自动识别数据模式、进行预测建模以及发现隐藏关联的智能代理，例如，如何开发一个代理来分析用户行为数据，从而优化产品设计或营销策略。在信息检索方面，我希望学习如何开发能够理解自然语言查询、从不同数据源高效检索相关信息的智能代理，甚至能够实现更智能的问答系统或知识发现平台。这本书是否会包含具体的编程示例、开源工具的介绍，或者关于如何构建可扩展、高性能的智能代理系统的架构建议？我非常看重技术的实用性和可操作性，如果这本书能够提供一些指导性的内容，让我能够将学到的知识转化为实际可用的代码或系统，那将对我来说是莫大的帮助。这本书的出现，让我看到了提升我开发能力和项目价值的绝佳机会，我非常期待能够从中获得宝贵的知识和实践经验。

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