Knowledge Discovery for Counterterrorism and Law Enforcement (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Kno pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:David Skillicorn

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2008-11-13

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420073997

丛书系列:Data Mining and Knowledge Discovery Series

图书标签:

• Data Mining
• Knowledge Discovery
• Counterterrorism
• Law Enforcement
• Security Informatics
• Intelligence Analysis
• Pattern Recognition
• Machine Learning
• Big Data
• Crime Analysis

书籍简介：数据驱动的决策与复杂系统分析 书名： 知识发现与决策支持前沿：复杂系统中的信息挖掘与应用实践 作者群： 知名跨学科研究学者与行业专家 出版信息： 专注于新兴技术与应用实践的学术出版社 --- 导言：信息洪流中的洞察与行动 在当今信息爆炸的时代，无论是学术研究机构、大型企业还是公共服务部门，都面临着一个核心挑战：如何从海量、异构、动态变化的数据中，高效、准确地提取出具有实际指导意义的知识和洞察。本书正是针对这一挑战而设计的一部综合性著作。它深入探讨了数据挖掘、机器学习、统计建模等核心技术，并着重于如何将这些技术有效地应用于解决现实世界中那些结构复杂、目标多维度的决策支持问题。本书旨在提供一套严谨的理论框架、先进的方法论，以及可操作的应用蓝图，帮助读者构建更具鲁棒性、适应性和前瞻性的信息系统。 第一部分：理论基石与方法论革新 本部分奠定了理解现代数据科学和知识发现的基础。我们超越了传统的数据分析范式，聚焦于面向复杂系统（Complex Systems）的知识提取。 第一章：复杂性科学与数据融合 本章首先界定了“复杂系统”的内涵，强调了其非线性、涌现性（Emergence）和反馈回路的特性。随后，详细阐述了如何整合来自不同来源（如传感器网络、社交媒体流、历史记录档案）的多模态数据。重点讨论了异构数据融合的技术，包括语义对齐、时间序列的同步化处理，以及如何利用图论方法来捕捉实体间的隐性关联。内容涵盖了张量分解在多维数据结构化中的应用，以及应对数据不完整性（Incompleteness）和噪声（Noise）的稳健策略。 第二章：面向高维数据的降维与特征工程 在处理高维数据时，特征选择和降维是至关重要的步骤。本章深入剖析了线性方法（如PCA、LDA）的局限性，并详细介绍了非线性降维技术，包括流形学习（Manifold Learning）的各种变体（如Isomap、LLE）及其在保留内在结构信息方面的优势。此外，本部分强调了领域驱动的特征工程，即如何结合领域知识（Domain Knowledge）来构建更能反映潜在机制的抽象特征，而非仅仅依赖于统计显著性。讨论了如何利用深度学习的自编码器（Autoencoders）来学习数据的有效表示（Latent Representation）。 第三章：概率图模型与因果推断 知识发现的核心在于从关联性走向因果性。本章聚焦于概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGM），特别是贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）。我们探讨了如何利用这些模型来表征变量间的依赖关系，并进行不确定性下的推理。更进一步，本章引入了现代因果推断的方法论，包括Do-Calculus、结构方程模型（SEM）以及基于干预数据（Interventional Data）的因果发现算法，旨在帮助读者建立具有预测和干预能力的决策模型。 第二部分：前沿算法与深度学习架构 本部分转向当前计算智能领域最活跃的研究方向，探索深度学习在复杂数据分析中的突破性应用。 第四章：时空序列的深度学习建模 许多现实世界的系统都具有显著的时空依赖性。本章专注于时空数据（Spatio-Temporal Data）的建模挑战。内容涵盖了结合卷积神经网络（CNNs）处理空间特征与循环神经网络（RNNs/LSTMs/GRUs）处理时间依赖性的混合架构。重点介绍了图卷积网络（GCNs）在处理非欧几里得结构数据（如交通网络、地理信息系统）中的优势，以及如何利用这些模型来预测动态演化过程，例如资源消耗的预测或系统状态的早期预警。 第五章：生成模型与异常模式的发现 理解“正常”状态是发现“异常”的基础。本章探讨了生成模型在学习数据分布和识别偏离常态的模式方面的应用。内容包括变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）的最新进展。特别关注了如何利用这些模型来构造高保真度的合成数据用于模型训练和压力测试，以及如何通过重建误差或判别器输出，来量化和识别那些不符合主流模式的复杂异常事件。 第六章：可解释性人工智能（XAI）与模型透明度 随着模型复杂度的增加，决策的“黑箱”问题日益突出。本章致力于提升知识发现过程的透明度和可信赖性。详细介绍了多种后验可解释性技术，如LIME、SHAP值，用于局部解释单个预测的依据。同时，也探讨了内在可解释模型的设计原则，例如可解释的注意力机制（Attention Mechanisms）和符号回归方法。核心目标是确保决策者不仅知道“是什么”，还能理解“为什么”，从而建立对自动化系统的信任。 第三部分：应用实践与决策集成 本部分将理论与技术转化为实际的决策支持工具，探讨知识发现系统在关键领域的落地应用。 第七章：高风险环境下的态势感知与预测 本章聚焦于需要快速、准确评估环境状态的应用场景。详细介绍了如何构建多源信息融合的态势感知框架。讨论了如何利用时间序列分析和异常检测技术来监控关键基础设施的运行状态，并提前识别可能导致系统性风险的早期指标。内容包括风险评分机制的设计，以及如何将预测结果集成到交互式的仪表板（Dashboards）中，以支持一线操作人员的实时决策。 第八章：资源优化与供应链弹性 在全球化和地缘政治不确定的背景下，供应链的韧性（Resilience）至关重要。本章探讨了如何利用知识发现技术来优化动态资源分配和增强供应链弹性。内容涉及使用强化学习（Reinforcement Learning, RL）来模拟和优化复杂的调度问题，利用预测分析来预估需求波动，并识别潜在的瓶颈或脆弱环节。重点阐述了如何通过数据驱动的方式，设计具有自适应能力的供应链网络。 第九章：政策分析与社会动态模拟 本章将视角转向宏观尺度的社会和政策问题。探讨了如何利用大规模文本数据（如政策文件、公共舆论）进行主题建模和情感分析，以量化政策的社会反响和意图。此外，引入了基于智能体（Agent-Based Modeling, ABM）的模拟方法，结合数据驱动的参数校准，用于政策干预效果的预评估。这使得决策者能够在实际推行政策前，洞察其在复杂社会网络中可能产生的连锁反应和涌现结果。 结论：面向未来的知识发现范式 本书最后总结了当前研究的趋势与未来的挑战，包括对联邦学习（Federated Learning）在数据隐私保护下的应用、持续学习（Continual Learning）的必要性，以及构建更具伦理意识和公平性（Fairness）的知识发现系统的路线图。本书为从事复杂数据分析、决策科学和系统工程的专业人士提供了一份全面、深入的参考指南。

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