Handbook of Research on Text and Web Mining technologies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Song, Min (EDT)/ Wu, Yi-Fang Brook

出品人:

页数:901

译者:

出版时间:

价格:3821.00 元

装帧:

isbn号码:9781599049908

丛书系列:

图书标签:

• Text Mining
• Web Mining
• Data Mining
• Information Retrieval
• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Big Data
• Knowledge Discovery
• Data Science
• Computational Linguistics

《数据驱动的知识发现与信息管理前沿：理论、方法与实践》 本书聚焦于信息科学、计算机科学与应用数学交叉领域的前沿研究，深入探讨如何从海量、多源、异构的数据集中高效、准确地提取、组织、分析和应用知识。全书秉持理论指导实践、实践驱动理论创新的原则，力求构建一套完整的、面向现代信息挑战的数据科学知识体系。 --- 第一部分：信息复杂性与基础理论（Foundations of Information Complexity） 本部分旨在为读者奠定坚实的理论基础，理解当前数据环境的复杂性及其内在规律。 第一章：信息熵与复杂系统中的不确定性量化 本章从信息论的视角出发，深入剖析了现代信息系统中的不确定性来源。我们超越了香农熵的基本定义，引入了Renyi熵和Tsallis熵，用于刻画非独立同分布（Non-i.i.d.）数据流和长程依赖系统的内在随机性。重点探讨了如何在高维稀疏数据空间中，使用互信息（Mutual Information）的估计技术（如基于K近邻的估计方法）来度量变量间的复杂依赖关系，而非仅仅依赖皮尔逊相关系数。此外，本章还涉及有效信息量（Effective Information）的概念，评估了在数据压缩和特征选择过程中，哪些信息结构对于后续的决策至关重要。 第二章：数据结构的时空演化模型 本章关注数据随时间推移和空间分布而发生的动态变化。我们引入动态图论（Dynamic Graph Theory）来建模社交网络、交通流或生物分子相互作用的演化路径。详细阐述了图嵌入（Graph Embedding）技术（如LINE, DeepWalk的改进版），使其能够捕获时间序列中的结构变化。在时空数据分析方面，本章引入了张量分解（Tensor Decomposition）方法（如Tucker分解和CP分解）来分离和识别多维数据中的季节性、周期性和趋势性成分，特别关注其在环境监测和大规模传感器网络数据中的应用。 第三章：语义鸿沟与本体论构建的挑战 本章超越纯粹的统计关联，深入探究了数据背后的意义和上下文。我们分析了异构数据源（如数据库、文本、多媒体）之间的语义鸿沟产生的原因，并详细介绍了本体论（Ontology）在实现知识互操作性中的核心作用。重点讨论了本体对齐（Ontology Alignment）的自动化方法，包括基于逻辑推理的对齐技术和基于机器学习的相似度匹配技术。此外，本章还探讨了上下文感知（Context-Awareness）计算的理论框架，旨在使信息检索和分析系统能够根据用户、任务和环境动态调整其行为。 --- 第二部分：面向大规模数据的分析范式（Paradigms for Large-Scale Data Analysis） 本部分专注于应对当前“大数据”挑战所必需的新型计算模型和算法设计。 第四章：分布式计算架构与数据流处理 本章探讨了在现代云计算和边缘计算环境中，如何高效处理TB级以上数据。我们对比了批处理（如MapReduce的最新迭代）与实时流处理（Stream Processing）框架（如Apache Flink的内部机制）。重点分析了事件时间处理（Event Time Processing）与处理时间处理（Processing Time Processing）之间的权衡，以及如何使用滑动窗口（Sliding Windows）和会话窗口（Session Windows）来聚合非结构化事件数据。此外，本章还详细介绍了容错机制和状态管理在保证高吞吐量和低延迟流处理中的关键技术。 第五章：高维特征空间的降维与表示学习 在特征维度远超样本数量的背景下，本章系统梳理了先进的降维技术。除了经典的PCA和SVD，我们着重介绍了流形学习（Manifold Learning）算法，如Isomap、LLE及其在高维数据可视化和降噪中的应用。在表示学习方面，本章深入讲解了自编码器（Autoencoders）的变体，如去噪自编码器（Denoising AE）和变分自编码器（Variational AE, VAEs），强调它们如何学习数据内在的低维流形结构，从而实现更具语义意义的特征表示。 第六章：可解释性机器学习与模型鲁棒性 随着机器学习模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本章聚焦于可解释性人工智能（XAI）的最新进展。详细介绍了局部解释方法（如LIME和SHAP值）的数学基础及其在复杂模型（如梯度提升树和深度神经网络）中的应用。同时，本章探讨了模型鲁棒性的量化指标，包括对抗性攻击的生成机制和防御策略（如对抗性训练），确保数据分析结果在面对噪声和恶意输入时仍能保持可靠性。 --- 第三部分：知识的获取、融合与应用（Knowledge Acquisition, Fusion, and Application） 本部分将理论和技术应用于构建实际的知识系统。 第七章：多模态数据的融合与深度表征 本章致力于解决来自不同感官通道（如视觉、听觉、文本）数据的整合问题。我们探讨了早期融合、晚期融合和混合融合的策略，并重点介绍了跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention）在学习不同模态间对齐和交互关系中的作用。具体案例分析包括基于文本描述生成图像（Text-to-Image Generation）的生成对抗网络（GANs）结构及其对齐损失函数的优化。 第八章：知识图谱的构建、推理与演化 知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）作为结构化知识的核心载体，是本章的重点。本章详细阐述了从非结构化数据中自动抽取实体、关系和属性的技术流程。在推理层面，我们超越了传统的逻辑推理，重点介绍了知识图谱嵌入（KGE）技术，如TransE、RotatE等模型，以及如何利用这些低维向量进行链接预测和三元组分类。此外，本章还讨论了知识图谱在因果发现中的应用框架。 第九章：面向决策支持的预测与推荐系统 本章将前述所有技术整合，应用于高价值的决策支持场景。在预测方面，我们分析了混合模型（Hybrid Models）在时间序列预测中的优势，结合了深度学习的非线性建模能力和传统统计模型的长期依赖捕捉能力。在推荐系统领域，本章重点探讨了基于图神经网络（GNNs）的推荐算法，如何更好地捕捉用户-物品交互图中的高阶邻近信息，以及如何处理冷启动问题和序列化用户行为（Sequential Recommendation）的挑战。 --- 结语：面向未来的数据科学研究方向 本书最后展望了数据科学领域亟待解决的关键科学问题，包括自监督学习在数据稀疏环境中的潜力、联邦学习的隐私保护机制、以及构建能够进行常识推理和复杂规划的知识增强型AI系统。本书为相关领域的研究人员、工程师和高级学生提供了一个全面、深入且高度前沿的研究指南。

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