Knowledge Discovery in Inductive Databases: Third International Workshop, KDID 2004, Pisa, Italy, Se pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 (2005年4月6日)

作者:Bart Goethals

出品人:

页数:189

译者:

出版时间:2005年04月

价格:474.60元

装帧:平装

isbn号码:9783540250821

丛书系列:

图书标签:

• Knowledge Discovery
• Inductive Databases
• Data Mining
• Machine Learning
• Database Systems
• Intelligent Systems
• Artificial Intelligence
• Pisa 2004
• KDID 2004
• Computer Science

知识发现与归纳数据库：第三届国际研讨会，KDID 2004，比萨，意大利，2004年9月20日，精选与特邀论文集 图书简介 本卷汇集了在知识发现（Knowledge Discovery, KD）和归纳数据库（Inductive Databases, IDBs）领域具有开创性和影响力的研究成果，这些成果是在2004年9月20日于意大利比萨举行的第三届知识发现与归纳数据库国际研讨会（KDID 2004）上展示和深入讨论的精选和特邀论文。KDID研讨会一直是连接理论数据挖掘、数据库系统和人工智能前沿思想的重要平台，旨在探讨如何将知识发现过程更紧密地集成到数据库管理系统的架构中，实现“一站式”的知识获取与管理。 核心主题与研究领域 本次研讨会的核心聚焦于如何超越传统的数据挖掘范式，将知识发现的能力直接嵌入到数据库系统内部，从而形成一个能够自主学习、推理和生成可解释知识的“归纳数据库”。本卷收录的论文深入探讨了这一愿景的各个关键维度： 一、归纳数据库的理论基础与形式化模型： 本节的贡献者们致力于为归纳数据库建立坚实的数学和逻辑基础。这包括对归纳查询语言（Inductive Query Languages）的进一步发展，旨在允许用户以类似于SQL的方式，直接在数据库上表达和执行归纳任务（如模型生成、规则提取）。论文探讨了如何扩展关系代数或查询逻辑，以原生支持归纳操作符（如`INDUS`操作符的概念深化）。此外，研究还关注了如何形式化地定义归纳数据库的语义，确保知识生成的可靠性、完备性和可验证性。这涉及到对归纳推理的复杂性分析，以及如何在有限的数据集上进行有效的归纳假设。 二、知识集成与知识抽象层： 如何将传统的知识发现算法（如决策树学习、聚类、关联规则挖掘）无缝地封装和管理在数据库架构中是一个核心挑战。本卷收录的论文详细阐述了知识抽象层（Knowledge Abstraction Layer）的设计。这不仅仅是简单地调用外部挖掘工具，而是要求数据库系统能够理解、存储和管理挖掘过程中产生的元数据、中间结果和最终模型。 研究探讨了模型即数据（Model-as-Data）的概念，即知识模型本身应被视为数据库中的一等公民，可以被查询、更新和维护。这对于处理知识的演化和版本控制至关重要，特别是在数据不断变化的环境下，如何确保已发现知识的有效性，并自动触发模型的再训练或调整。 三、增量式与在线知识发现： KDID 2004的参会者高度关注数据库的动态性。传统的知识发现通常是批处理的，需要对整个数据集进行扫描。然而，在现代应用中，系统需要实时响应数据流的变化。本卷中的多篇论文提出了增量式归纳（Incremental Induction）的方法。 这些方法侧重于如何高效地更新已有的知识模型，而不是从头开始重建。例如，对于决策树，研究了如何仅根据新插入或修改的元组来调整树的结构。此外，还探讨了在线学习算法在数据库系统中的实现策略，包括如何平衡实时更新的效率与模型精度的维持，以及在数据流（Data Streams）背景下知识发现的独特挑战。 四、可解释性与知识推理（Explainability and Reasoning）： 一个关键的共识是，数据库中的知识必须是可解释的（Interpretable）。本卷中的工作强调了从数据库中提取的知识（如规则集、分类器）不仅要准确，还必须能够被领域专家理解和信任。 论文提出了一些先进的技术来量化和可视化知识的支持度（Support）和置信度（Confidence），并将其与原始数据记录关联起来。此外，还探讨了如何利用数据库的完整性约束（Integrity Constraints）和业务规则来指导归纳过程，过滤掉那些在业务逻辑上不合理的知识，从而提高发现结果的实用价值。这些工作为构建可信赖的智能数据库系统奠定了基础。 五、面向特定数据类型的归纳： 研讨会也涵盖了将归纳能力扩展到复杂数据结构的努力。鉴于当时空间数据、时间序列数据和半结构化数据（如XML）的兴起，本卷包含了几篇关于特定领域归纳技术的论文。这包括在时间数据库中发现模式演变、在空间数据库中发现空间关联规则，以及如何在文档数据库中发现结构化模式的归纳方法。 总结 《知识发现与归纳数据库：第三届国际研讨会论文集》是一份具有里程碑意义的文集，它清晰地描绘了数据管理和知识挖掘领域融合的蓝图。它不仅是对当时研究前沿的详尽记录，更为后续十年中数据库内嵌式数据科学（In-Database Data Science）和自动化机器学习（AutoML）概念的诞生提供了关键的理论和实践支撑。对于希望深入了解数据库系统如何从被动存储转向主动知识生成的研究人员、系统架构师和高级数据库开发者而言，本书提供了不可或缺的参考资料。

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**“比萨，意大利”**这个地点标签，为这本书增添了一抹浪漫的色彩，但同时也暗示了其可能存在的地域性和学术派系倾向。欧洲，尤其是在那个时期，对于数据库理论的严谨性和形式化方法有着独特的执着。我猜测书中的许多论文可能会更加侧重于数学证明、逻辑完备性以及查询优化在理论层面的探索，而非侧重于大规模分布式计算或云计算环境下的工程实现。这本身无可厚非，理论的基石需要有人去夯实。然而，对于一个期待看到如何将这些精妙的理论模型部署到实际PB级数据集上的读者来说，这本书提供的可能更多是“是什么”和“为什么正确”，而较少触及“如何高效实现”的工程细节。我的期待落点可能偏向于应用层面的优化，比如内存管理、并行化策略，或者与当时新兴的NoSQL运动的潜在交叉点，而一本聚焦于2004年“归纳数据库”核心的会议论文集，其关注点必然更偏向于理论模型的优雅性而非部署的野蛮生长。

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这本论文集，既然是**“修订精选及受邀论文”**的产物，其学术严谨性自然不在话下。但在阅读体验上，这种“精选”往往意味着深度挖掘了某一狭窄领域，而对上下文的铺垫则付诸阙如。我总有一种感觉，每篇文章的开篇都是一个“跳入深水区”的宣言，仿佛默认读者已经完全熟悉了KDID领域的核心术语和所有相关的早期工作。对于像我这样，虽然对KDD有广泛了解，但在归纳数据库这一特定分支上知识略显零散的读者来说，这种高度专业化的切入点是相当具有挑战性的。它要求读者具备极高的背景知识储备，才能迅速跟上作者们对细微差异的辨析和对特定模型性能的对比。如果目标读者是那些已经参与过该领域研究的同行，那么这种深度无疑是高效的；但如果期待它能有效“传道授业解惑”给跨领域学习者，那么它提供的知识密度可能高到令人窒息，缺少了必要的“脚手架”来支撑非专业人士理解其论证的基石。

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这本书的书名倒是挺有意思的，**“知识发现中的归纳数据库：第三届国际研讨会，KDID 2004，比萨，意大利，2004年9月20日，修订精选及受邀论文”**。光看名字，我就能想象出那是一群学术界的中坚力量，在意大利的阳光下，为了数据挖掘和数据库理论的交叉点而激烈讨论的场景。我本来是希望能从中找到一些关于如何从海量数据中提炼出可操作、可概括性规则的最新进展，毕竟“归纳”这个词在人工智能和统计学里是至关重要的概念，它意味着从具体观察到普遍规律的飞跃。然而，当我翻开它——当然，我这里指的是对它主题的整体想象和期望——我发现这本书似乎更偏向于对特定研究会议成果的整理和再现，而非面向更广泛读者的综合性教材或手册。它更像是一份“会议记录的升华版”，收录的论文可能在当时的研究前沿极具价值，但对于一个希望了解知识发现（KDD）领域宏观图景或寻求实用工具集的人来说，可能显得过于聚焦和分散。我期待的是一个关于IDBs（Inductive Databases）框架下，如何有效集成查询、建模和知识表示的统一视角，而不是一堆经过筛选但主题跳跃性较大的独立研究成果的堆砌。这种选择性保留的论文集，虽然保证了质量，但往往牺牲了叙事连贯性，使得初学者难以构建一个清晰的知识地图。

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总而言之，这本书在我心中的定位，更像是博物馆里陈列的一件精美但不再日常使用的工具。它的价值在于历史性和学术参考性，是研究某一特定技术发展脉络的珍贵样本。**“知识发现”**这个宏大的主题被精心地切割成了若干个2004年的技术焦点，每个焦点都被打磨得锋利无比。我无法从中获得一本涵盖现代数据科学全貌的工具书，也无法直接从中找到解决今天数据湖和实时流处理挑战的灵感。它成功地记录了一群杰出学者在特定时间点对“如何让数据库具备推理能力”的深刻思考。对于那些需要追溯特定算法起源、理解早期IDB系统设计哲学的研究人员来说，这本书是无可替代的。但对于广大希望快速掌握当前主流数据挖掘范式的读者，他们或许应该寻找更新、更具时代特征的综述或教材。这本书提供的“知识”，是需要花费巨大精力去“发现”的，而不是直接“呈现”给读者的。

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坦白说，我对这本汇集了**“2004年国际研讨会”**精选论文的集子，最大的感受是时间感的沉重。2004年啊，那可是数据挖掘和大数据概念刚开始进入主流视野，但还未像今天这样被云计算和深度学习彻底颠覆的时代。想象一下，当时的议题可能还在努力解决关系型数据库如何有效地支持归纳查询（如OLAP的升级版），或者如何处理不确定性和模糊性数据。这无疑是那个阶段的硬核研究，对于历史研究者来说是宝贵的口述史料。但对于今天的我，一个渴望了解现代机器学习流水线（MLOps）如何与数据库系统结合的实践者而言，其中的很多技术细节和算法基础，恐怕已经有了更高效、更现代的替代方案。例如，那些关于特定查询语言扩展的讨论，很可能已经被更通用的、基于Graph或Tensor的表示方法所取代。因此，将其视为一本“活的”技术指南可能不太合适，它更像是一个时代的快照，定格了研究者们在特定技术瓶颈前所做的努力。购买它需要带着明确的目的性：是为了研究特定时期特定学派的思维模式，而不是为了学习当下最前沿的工业级解决方案。

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