Research and Trends in Data Mining Technologies and Applications (Advances in Data Warehousing and M pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:IGI Global

作者:Taniar, David (EDT)

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2007-02-05

价格:USD 94.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781599042718

丛书系列:

图书标签:

• db
• 数据挖掘
• [pdf]
• Data Mining
• Data Warehousing
• Machine Learning
• Big Data
• Knowledge Discovery
• Database Systems
• Artificial Intelligence
• Data Analysis
• Algorithms
• Trends in Technology

数据仓库与数据挖掘前沿技术与应用进展 (Advanced Topics in Data Warehousing and Mining) 书籍简介 本书深入探讨了当前数据仓库（Data Warehousing）和数据挖掘（Data Mining）领域最具创新性和影响力的研究方向、新兴技术及其在各个行业中的实际应用。我们聚焦于如何构建更高效、更智能、更具前瞻性的数据管理与分析基础设施，以应对海量、异构、高速增长的数据挑战。本书内容涵盖了从底层数据存储优化到上层复杂模式发现与预测分析的完整技术栈，旨在为数据科学家、系统架构师以及决策者提供一套全面的知识框架和实践指导。 --- 第一部分：下一代数据仓库架构与基础设施 本部分着眼于现代数据处理的核心支撑——数据仓库的演进方向，特别关注云原生、实时性和弹性伸缩的能力。 1. 云原生数据仓库的弹性与优化 随着云计算的普及，传统本地部署的数据仓库正加速向云端迁移。本书详细分析了主流云数据仓库平台（如 Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery）的底层架构设计，包括计算与存储分离的优势、弹性伸缩的实现机制，以及如何通过工作负载管理（WLM）优化资源分配，确保高并发查询的性能和服务质量（QoS）。重点讨论了Serverless架构在成本效益和运维简化方面的突破。 2. 实时数据流处理与数据湖集成 (Data Lakehouse) 传统批处理模式已无法满足业务对即时洞察的需求。本章深入研究了将流式数据处理引擎（如 Apache Flink, Kafka Streams）与数据仓库/数据湖相结合的“数据湖仓一体”（Data Lakehouse）范式。内容涵盖了流批一体化架构的设计原则，事务性日志（如 Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg）在确保数据一致性和时间旅行（Time Travel）功能中的关键作用，以及如何实现低延迟的ETL/ELT流程。 3. 数据治理、质量与元数据管理 在数据爆炸的时代，数据治理是保障分析有效性的基石。本书探讨了现代数据治理框架的构建，包括数据血缘追踪（Data Lineage）、数据质量自动化检测与修复流程。特别关注了集中式元数据管理系统的作用，如何通过主动式目录服务（Active Metadata Services）赋能数据发现、理解和合规性审计（如 GDPR, CCPA）。 --- 第二部分：先进的数据挖掘模型与算法 本部分聚焦于数据挖掘领域中那些超越传统关联规则和聚类方法的尖端算法和建模范式。 4. 深度学习在特征工程与序列分析中的应用 深度学习已成为处理复杂非结构化数据的核心工具。本章探讨了如何利用卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs/LSTMs/Transformers）进行高效的自动特征提取，取代传统的手工特征工程。重点分析了在时间序列预测、文本情感分析以及复杂事件序列模式识别中的最新进展，包括自注意力机制（Self-Attention Mechanisms）如何提升模型对长期依赖关系的捕捉能力。 5. 图数据挖掘与知识图谱构建 现实世界中的许多复杂关系天然适合用图结构表示。本书详细介绍了图数据库（Graph Databases）的查询语言（如 Cypher, Gremlin）及其在分析社交网络、供应链和分子结构中的优势。深入剖析了图嵌入技术（Graph Embeddings，如 Node2Vec, GraphSage）如何将图结构信息转化为低维向量，进而应用于链接预测、节点分类和社区发现等高级挖掘任务。 6. 可解释性人工智能（XAI）在数据挖掘中的落地 随着模型复杂度的提升，黑箱模型的决策过程越来越难以被业务人员接受。本部分着重讲解了可解释性方法，包括局部解释（如 LIME, SHAP Values）和全局解释技术。探讨了如何在数据挖掘流程中嵌入XAI工具，确保模型输出的透明度、公平性，并满足监管要求，特别是在金融风险评估和医疗诊断辅助等关键领域。 7. 联邦学习与隐私保护数据挖掘 在数据孤岛和严格的隐私法规背景下，联邦学习（Federated Learning, FL）成为分布式数据挖掘的重要范式。本书系统阐述了联邦学习的原理、聚合策略（如 FedAvg）以及其面临的挑战，如非独立同分布数据（Non-IID Data）的处理。此外，还介绍了差分隐私（Differential Privacy）和安全多方计算（SMPC）等技术如何与数据挖掘算法结合，实现数据可用性与隐私保护的平衡。 --- 第三部分：特定行业的应用与未来趋势 本部分将理论与实践相结合，展示了数据挖掘技术在解决实际业务痛点中的威力，并展望了未来的研究热点。 8. 工业物联网（IIoT）中的预测性维护与异常检测 在智能制造和工业4.0的背景下，海量的传感器数据需要即时处理和深度分析。本书展示了如何运用时间序列分解、基于深度学习的异常点检测模型（如 VAEs, GANs）以及生存分析模型，实现对关键设备的剩余使用寿命（RUL）预测和早期故障预警，从而最大化设备正常运行时间并降低维护成本。 9. 金融科技（FinTech）中的反欺诈与信用风险建模 金融领域对数据准确性和速度要求极高。本章探讨了如何结合交易数据、用户行为数据构建多模态特征向量。重点介绍了基于图神经网络的欺诈团伙识别方法，以及如何利用因果推断（Causal Inference）技术来更准确地评估信贷决策对客户行为的真实影响，超越传统的单纯相关性分析。 10. 数据挖掘伦理、公平性与偏见缓解 技术的发展必须伴随伦理考量。本章讨论了数据挖掘模型中可能存在的系统性偏见来源（如训练数据的偏差、算法选择的偏差），并提出了量化评估公平性的指标（如平等机会差异、统计均值差异）。同时，介绍了在模型训练、验证和部署全生命周期中缓解和消除偏见的实践策略。 --- 结语：迈向自主数据智能 本书的最后一部分展望了数据仓库与数据挖掘技术的未来融合方向——自主数据智能（Autonomous Data Intelligence）。我们探讨了强化学习在数据资源调度、查询优化和模型选择中的潜在应用，以及如何构建能够自我学习、自我优化、并能主动向业务提出洞察建议的智能数据系统。本书致力于推动读者超越现有工具的局限，成为驱动下一代数据决策和创新的核心力量。

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