Web数据挖掘与Web使用分析进展/Advances in web mining and web usage analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Nasraoui, Olfa; Zaiane, Osmar; Spiliopoulou, Myra

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2006-11-14

价格:474.60元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540463467

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• Web
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• Web使用分析
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• 网络分析
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数字时代的知识导航：跨学科前沿与方法论探析 本书旨在为信息科学、计算机工程、数据分析及相关领域的学者、研究人员和高级从业者提供一个全面、深入的知识框架，聚焦于当前信息技术和数据科学领域最具活力和挑战性的几个核心方向。它并非对特定某一领域（如Web数据挖掘或使用分析）的详尽回顾，而是着眼于更宏观的交叉点和方法论的演进，为读者构建一个理解现代数字信息生态系统的广阔视角。 --- 第一部分：计算范式的重塑与新型数据环境 在当今数据爆炸的时代，传统的计算模型正面临前所未有的压力。本部分深入探讨驱动当前技术革新的底层计算范式转变，重点关注那些要求更高级别并行性、实时处理能力和高能效比的新型架构。 1.1 异构计算与边缘智能的融合 随着摩尔定律放缓和数据生成速率的激增，计算能力正从集中式云端向分布式边缘迁移。本章详细分析了CPU、GPU、FPGA乃至类脑芯片（Neuromorphic Computing）等异构计算单元的设计哲学、编程模型（如CUDA、OpenCL）及其在加速复杂算法中的应用。特别关注了边缘设备（如物联网传感器、移动终端）上的模型部署、模型压缩技术（如量化、知识蒸馏）以及如何在资源受限环境中实现低延迟的实时决策。探讨了边缘侧的联邦学习架构，及其在保障数据主权和隐私前提下的协同训练机制。 1.2 大规模图结构数据的表示与高效查询 现实世界中的复杂系统——从社交网络、生物分子交互到知识图谱——本质上都是图结构。本书超越了简单的邻接矩阵描述，重点阐述了现代图数据处理面临的挑战：如何高效存储和索引超大规模图？如何设计能够捕捉复杂拓扑和节点属性的嵌入（Embedding）方法？我们深入解析了基于随机游走（如Node2Vec）和基于深度学习（如Graph Convolutional Networks, GCNs）的图表示学习技术。此外，还探讨了在分布式文件系统（如HDFS）或图数据库（如Neo4j, JanusGraph）上实现高效子图匹配、社区发现和中心性度量算法的优化策略。 1.3 时间序列分析的鲁棒性与深度学习集成 金融市场波动、环境监测数据、工业设备的健康状态报告等都表现出强烈的时序依赖性。本章着重于如何应对时间序列数据的非平稳性、缺失值和噪声干扰。我们对比了传统统计模型（如ARIMA、状态空间模型）的局限性，并详细介绍了几种主流的深度学习框架如何应用于时间序列预测和异常检测。重点放在循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）的结构优化，以及如何利用注意力机制（Attention Mechanism）来捕捉序列中的长距离依赖关系。此外，还讨论了因果推断在时间序列分析中的应用，以区分相关性与真正的因果影响。 --- 第二部分：信息理解与知识的自动化构建 在海量非结构化信息中提取意义并将其组织成可计算的知识是人工智能领域的核心任务。本部分侧重于自然语言理解（NLU）的最新进展及其在信息组织中的应用。 2.1 预训练语言模型（PLM）的架构演进与效能评估 本书详细剖析了从BERT到GPT系列模型的发展脉络，不仅仅停留在对模型结构的描述，更深入探讨了其背后的自监督学习机制（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。着重分析了这些模型在处理特定领域文本（如法律、医学文献）时的领域适应性（Domain Adaptation）问题，以及如何通过参数高效微调（PEFT）技术（如LoRA）来降低训练成本。评估部分聚焦于超越传统准确率的指标，如模型的鲁棒性、可解释性（通过激活可视化或梯度分析）以及在低资源语言环境下的泛化能力。 2.2 知识图谱的自动化构建与推理 知识图谱（KG）是连接分散信息的桥梁。本章探讨了从文本中自动化抽取实体、关系和事件（Triple Extraction）的端到端流程。重点分析了基于神经模型的关系抽取方法，特别是如何利用上下文信息和外部知识库进行实体消歧（Entity Linking）。在知识推理方面，本书介绍了基于嵌入的方法（如TransE、RotatE）和基于逻辑规则的推理机制，以及如何将不确定性（Uncertainty）有效地融入到图谱推理过程中，以生成更可靠的结论。 2.3 跨模态信息的融合与表征学习 现代信息不再局限于单一文本或图像。本部分探讨了如何构建统一的表征空间来处理文本、图像、音频等多种模态数据。核心内容包括对比学习（Contrastive Learning）在多模态预训练中的应用，例如CLIP模型的设计思想。讨论了在多模态检索任务中，如何平衡不同模态信息的重要性，并分析了在构建跨模态生成模型（如文生图）时，如何确保语义的一致性和细节的准确性。 --- 第三部分：系统优化、隐私保护与伦理考量 先进的数据分析技术必须建立在稳健、公平且合乎伦理的系统基础之上。本部分关注数据科学实践中的工程挑战和日益重要的社会责任问题。 3.1 高性能数据流处理与流式机器学习 传统的批处理模式已无法满足金融交易、网络安全监控等对即时反馈的需求。本章详细介绍了Apache Flink、Kafka Streams等现代流处理框架的架构和编程范式。核心难点在于如何在无限的数据流上实现窗口聚合（Windowing）的精确性与低延迟性。我们探讨了流式在线学习（Online Learning）算法的部署，特别是如何应对数据漂移（Data Drift），并实时更新模型参数，确保分析结果的时效性。 3.2 数据隐私增强技术（PETs）的集成应用 在处理敏感数据时，如何在不泄露原始信息的前提下进行计算和分析，是当前研究的前沿热点。本章全面介绍了几种关键的隐私增强技术：差分隐私（Differential Privacy, DP）在数据发布和模型训练中的实现细节与效用权衡；安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）在协同分析中的应用场景；以及同态加密（Homomorphic Encryption, HE）在云端安全计算中的潜力与当前性能瓶颈。强调了如何将这些技术无缝集成到现有的大数据处理管道中。 3.3 算法公平性、可解释性与模型的社会责任 随着AI决策权重的增加，确保算法的公平性和透明度变得至关重要。本章从技术层面探讨了如何量化和缓解模型中的偏见（Bias），包括在训练数据采集阶段、特征工程阶段以及模型评估阶段的干预措施。详细介绍了LIME、SHAP等局部可解释性方法的工作原理，并讨论了宏观公平性指标（如平等机会、统计均等性）在不同应用场景下的适用性。本书主张，技术研究必须与负责任的AI（Responsible AI）原则相结合，确保技术进步服务于更广泛的社会福祉。 总结而言，本书提供的是一张关于当前信息技术前沿的路线图，它要求读者具备跨越计算、统计、语言学和系统工程的综合视野，以应对未来复杂数字环境下的信息处理与知识构建挑战。

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