Knowledge and Data Management in Grids pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Talia, Domenico (EDT)/ Bilas, Angelos (EDT)/ Dikaiakos, Marios D. (EDT)

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2006-11

价格:$ 213.57

装帧:HRD

isbn号码:9780387378305

丛书系列:

图书标签:

• Grid Computing
• Data Management
• Knowledge Management
• Distributed Systems
• Information Retrieval
• Databases
• Semantic Web
• Big Data
• Cloud Computing
• Digital Libraries

探索信息洪流中的智慧之源：一本关于知识与数据管理的新视角 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所淹没，从浩瀚的互联网内容到传感器产生的实时监测信息，再到科研机构积累的庞大数据集。然而，信息的洪流并不等同于知识的富足。真正的挑战在于如何从这些杂乱无章的数据中提炼出有价值的洞见，构建起可操作的知识体系，并将其有效地管理起来，以驱动决策、促进创新，并最终实现个体与组织的智慧增长。 本书，《知识与数据管理在网格计算环境下的深度解析》，正是为了应对这一时代课题而生。它并非仅仅罗列技术细节或堆砌概念，而是旨在为读者提供一个全新的、系统性的视角，深入剖析在网格计算这一强大而复杂的分布式计算环境中，知识与数据的管理所面临的独特机遇与挑战，以及如何构建可持续、高效的知识管理解决方案。 为何聚焦网格计算？ 网格计算，作为一种将地理上分散的计算资源（如服务器、存储设备、传感器等）进行统一管理和调度的计算范式，为解决超大规模、跨地域的数据处理和计算任务提供了前所未有的能力。它打破了传统单体系统或局域网络的局限，能够汇聚海量异构资源，协同处理复杂问题，在科学研究、工程模拟、金融分析、生物信息学等领域展现出巨大的潜力。 然而，正是这种分布式、异构、动态的特性，使得网格环境下的数据和知识管理变得尤为复杂。数据可能分散在成千上万个节点上，格式各异，质量参差不齐；知识的发现和构建需要跨越不同地理位置和组织边界的协作；信息的安全、隐私以及访问权限的控制也需要更加精密的策略。因此，理解网格计算的内在逻辑，并在此基础上设计和实施有效的知识与数据管理策略，就显得至关重要。 本书的核心内容将围绕以下几个关键维度展开，为您构建一个全面的知识与数据管理图景： 第一部分：基石——网格环境下的数据管理挑战与机遇 本部分将首先对网格计算的架构、特点及其在数据管理方面带来的固有挑战进行深入剖析。我们将探讨： 数据异构性与标准化： 不同来源、不同格式的数据如何进行统一描述、访问和集成？我们将审视数据模型、元数据管理以及数据互操作性的重要性。 数据分布与访问： 海量数据如何在分布式环境中高效存储、检索和传输？本书将深入研究分布式文件系统、数据网格技术、缓存策略以及数据复制与一致性问题。 数据质量与可信度： 在缺乏中心化控制的环境下，如何确保数据的准确性、完整性和时效性？我们将讨论数据清洗、验证、溯源以及不确定性管理的方法。 数据安全与隐私： 跨越组织边界的数据共享必然带来安全与隐私的风险。本书将探讨加密技术、访问控制、审计机制以及数据脱敏等关键安全措施。 大规模数据处理范式： 针对网格环境下的海量数据，我们将探讨流式处理、批处理以及混合处理的适用场景，以及相关的数据并行与分布式计算技术。 第二部分：升华——知识的发现、构建与表示 数据是原材料，而知识则是经过提炼的宝藏。本部分将聚焦于如何在网格环境中，从海量数据中挖掘、组织和表达知识： 知识发现方法论： 如何利用数据挖掘、机器学习、本体论构建等技术，在分布式数据源中自动或半自动地发现潜在的模式、关联和规律？我们将介绍各种挖掘算法及其在网格环境下的适应性。 知识表示与建模： 如何将发现的知识以一种结构化、机器可理解的方式进行表示，以便于推理、查询和共享？本书将深入探讨语义网技术、本体论、图数据库以及知识图谱在网格环境下的应用。 本体论的构建与演化： 本体论作为知识组织的基石，在网格环境中如何构建、维护和协同演化？我们将讨论分布式本体论工程、本体对齐以及本体推理技术。 领域知识的融合与集成： 如何将来自不同领域、不同来源的知识进行有效的融合，形成更全面、更深刻的知识体系？本书将审视知识集成、知识冲突解决以及跨领域知识迁移的策略。 知识的动态性与实时性： 知识并非静止不变。在快速变化的网格环境中，如何跟踪知识的演化，并实现知识的实时更新与传播？我们将讨论事件驱动的知识更新以及知识生命周期管理。 第三部分：实践——知识与数据管理的策略与应用 理论最终需要落地，本部分将结合实际应用场景，探讨网格环境下知识与数据管理的具体策略、架构设计以及最佳实践： 分布式知识管理系统架构： 如何设计一个能够支撑海量数据存储、高效知识发现、灵活知识表示和安全知识共享的网格化知识管理系统？我们将分析典型的系统架构模式和关键组件。 协同知识工程： 在网格环境下，如何实现跨组织、跨地域的科学家、工程师和领域专家的协同工作，共同构建和维护知识库？我们将探讨协作工具、版本控制、评审机制等。 知识驱动的科学研究： 如何利用网格化的知识管理系统，加速科学发现过程？本书将通过具体案例，展示知识在实验设计、数据分析、模型构建等环节的应用。 智慧的决策支持： 如何将网格环境中管理的海量数据和提炼的知识，转化为支持精准、高效决策的依据？我们将探讨知识在业务流程优化、风险评估、预测分析等方面的作用。 面向未来的趋势与挑战： 随着人工智能、物联网、区块链等新兴技术的发展，网格计算环境下的知识与数据管理将迎来哪些新的机遇与挑战？本书将对未来发展趋势进行展望。 本书的读者对象 本书适用于以下人群： 科研人员与学者： 尤其是在科学计算、分布式系统、人工智能、信息管理等领域的研究者，能够从中获得理论指导和研究灵感。 IT专业人士与系统架构师： 负责设计、开发和维护大规模分布式系统、数据平台和知识库的工程师，将获得实用的技术方案和设计理念。 领域专家与业务决策者： 希望利用先进的数据和知识管理技术提升业务效率、驱动创新的企业管理者和业务骨干。 对信息管理与知识工程感兴趣的 高等院校学生：本书可以作为相关课程的补充读物，帮助其建立对知识与数据管理在复杂计算环境下的深刻理解。 结语 《知识与数据管理在网格计算环境下的深度解析》旨在成为您探索信息洪流中智慧之源的向导。我们相信，通过本书对网格计算环境下知识与数据管理的全面、深入的阐述，读者将能够更好地把握信息时代的脉搏，构建起属于自己的知识宝库，并最终在不断变化的世界中，实现智慧的飞跃。我们鼓励您带着问题来阅读，带着解决方案去实践，共同塑造一个更加智能、更加互联的未来。

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