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出版者:中国纺织出版社

作者:

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:1998-12

价格:15.00

装帧:平装

isbn号码:9787506415125

丛书系列:

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书籍介绍： 《信息时代的数据挖掘与应用》 作者： 张伟，李娜 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2023年10月 --- 内容概要 《信息时代的数据挖掘与应用》是一部聚焦于如何从海量、复杂的数据集中高效、智能地提取知识和洞察的专业著作。本书深刻洞察了当前大数据环境下的信息挑战，并系统性地阐述了数据挖掘领域的核心理论、主流算法及其在实际商业、科研和社会治理中的前沿应用。全书以实践驱动为导向，旨在为数据科学家、信息技术专业人士以及对数据智能感兴趣的读者提供一套扎实而前瞻性的技术路线图。 本书并非侧重于图书馆学的文献组织与检索规范，而是完全专注于 数据本身的处理、分析与知识发现 的技术维度。 --- 第一部分：数据挖掘的基石与环境（约350字） 本部分为读者奠定理解现代数据挖掘所需的理论基础和技术背景。我们首先清晰界定了“数据挖掘”（Data Mining）与传统统计分析、数据库查询之间的本质区别，强调其目标在于发现隐藏的、先前未知的、有价值的知识。 1.1 大数据环境的特征与挑战： 详细剖析了大数据“4V”特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity）如何对现有计算架构和算法设计提出挑战。探讨了数据质量（Data Quality）的衡量标准，包括准确性、完整性和一致性，并简要介绍了数据清洗与预处理的关键技术，如缺失值插补、异常值检测和数据标准化。 1.2 理论基础回顾： 简要回顾了支撑数据挖掘的概率论、线性代数和信息论中的核心概念，确保读者对后续复杂算法的数学原理有基本的把握。重点讨论了特征工程（Feature Engineering）的重要性，即如何有效地将原始数据转化为模型可理解的特征表示。 1.3 挖掘流程与工具栈： 介绍了标准的数据挖掘流程模型（如CRISP-DM），涵盖了从商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估到部署的完整生命周期。同时，对当前主流的数据挖掘编程语言（如Python生态系统中的Pandas, Scikit-learn）和分布式计算框架（如Spark）进行了概述，为实践操作做好准备。 --- 第二部分：核心数据挖掘算法详解（约600字） 这是本书的核心技术部分，详细、深入地讲解了分类、聚类、关联规则挖掘以及预测建模四大类任务中的关键算法，并对比了它们各自的适用场景和性能权衡。 2.1 分类与预测技术： 重点讲解了如何构建能够预测离散标签或连续值的模型。 决策树与集成学习： 详述了ID3、C4.5、CART算法的构建逻辑，并深入探讨了Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machine, XGBoost）如何通过集成思想显著提升模型的稳定性和准确性。 支持向量机（SVM）： 阐述了最大间隔分类的原理，并详细解析了核函数（Kernel Trick）在处理非线性可分问题中的核心作用。 深度学习基础模型： 简要介绍了多层感知机（MLP）作为基础，为后续处理复杂结构数据（如图像、文本）的神经网络模型打下基础。 2.2 聚类分析（无监督学习）： 讲解了如何发现数据中的自然分组结构。 划分式聚类： 详细分析了K-Means算法的迭代过程、收敛条件及其对初始中心敏感性的问题，并介绍了K-Means++的改进。 层次聚类： 区分了凝聚（Agglomerative）和分裂（Divisive）方法，并解释了如何通过树状图（Dendrogram）解释聚类结果。 基于密度的聚类（DBSCAN）： 重点介绍其优势，即能够识别任意形状的簇，并有效处理噪声点，这在地理信息分析中尤为重要。 2.3 关联规则挖掘： 专注于发现数据项之间的有趣关系。详细介绍了Apriori算法的“先验原理”和“剪枝”策略，以及如何利用支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）来评估规则的有效性。 2.4 序列模式挖掘： 针对时间序列数据，介绍了如何识别事件发生的顺序模式，例如用户点击路径分析。 --- 第三部分：进阶主题与前沿应用（约450字） 本部分将视野拓展至更复杂的现代数据挖掘挑战，包括文本、网络数据分析以及模型的可解释性问题。 3.1 文本挖掘与自然语言处理基础： 介绍了如何将非结构化的文本转化为可供机器处理的向量表示。涵盖了TF-IDF（词频-逆文档频率）的计算，以及主题模型（如Latent Dirichlet Allocation, LDA）如何从大量文档中提取潜在的主题结构。 3.2 社交网络与图数据挖掘： 探讨了如何利用图论方法分析复杂的网络结构。重点分析了中心性度量（如度中心性、介数中心性）在识别关键节点中的作用，以及 PageRank 算法在信息排序中的应用原理。 3.3 降维与可视化技术： 讲解了处理高维数据不可避免的“维度灾难”问题。详细阐述了主成分分析（PCA）的数学原理，以及非线性降维技术如t-SNE在数据探索阶段的可视化强大能力。 3.4 模型评估与可解释性（XAI）： 强调了模型性能的可靠性。除了准确率、召回率、F1分数和ROC曲线的解读外，本书专门辟出一章讨论“模型黑箱”问题。介绍了LIME和SHAP等局部可解释性方法，使用户能够理解模型为何做出特定预测，这对于金融风控和医疗诊断至关重要。 --- 结语（约100字） 本书的最终目标是培养读者将理论知识迅速转化为实际生产力的能力。我们相信，通过对这些核心算法的深入理解和反复实践，读者将能驾驭信息时代的浪潮，利用数据驱动的洞察力，解决行业内最棘手的问题。本书是迈向高级数据智能应用的坚实阶梯。

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**一本需要“被驯服”的智力伙伴** 初次接触这本书时，我感到极大的挫败感。它的行文风格非常古典，句子结构复杂，充满了晦涩难懂的术语和跨学科的典故，读起来就像是在试图破解一部早期的密码本。我不得不经常停下来，查阅好几本不同的参考书才能理解一个核心概念的完整语境。它绝对不是那种可以轻松翻阅的书籍，它要求读者具备相当扎实的学术背景，或者至少是愿意投入大量时间进行自我教育的决心。然而，一旦我开始适应它的节奏，并掌握了作者特有的逻辑跳跃方式后，它便展现出了无与伦比的魅力。我发现作者在看似无关的章节之间，建立起了精妙的内在联系。他没有直接告诉你答案，而是将各种碎片化的信息点像拼图一样散落在全书各处，等待读者自己去发现它们之间的必然联系。这本书更像一个严厉的导师，它拒绝提供捷径，但如果你能坚持下来，它会给你带来一种“攻克堡垒”的巨大满足感，让你相信自己真正掌握了一种独立于任何软件工具的、强大的认知工具。

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**阅览室角落的惊喜** 那天我抱着一堆厚重的工具书，在图书馆昏暗的角落里摸索着，希望能找到一些关于早期信息组织方法的线索。目光无意间扫过一个装帧朴素的书脊，上面印着几个我并不熟悉的词汇组合，内容似乎指向了更深层次的知识获取路径。我本以为那只是一本冷门的研究报告集，结果翻开后，才发现里面竟然是关于信息源头追溯和文献价值判断的精妙论述。作者似乎对信息时代的本质有着深刻的洞察力，他没有堆砌那些空洞的术语，而是用一种近乎哲学家的口吻，引导读者去思考“有效信息”的真正含义。比如，书中花了大量篇幅探讨了手稿在现代数据库中的数字化困境，以及这种转变对学术严谨性的潜在影响。我尤其喜欢其中关于“噪音过滤”的章节，它不像一般的检索指南那样教你如何输入关键词，而是教你如何在大数据洪流中辨识出那些真正具有“知识重量”的文本。这本书给我的感觉就像是寻宝，每揭开一页，都发现了一个新的、被主流方法论所忽略的宝藏入口。它更像是一本内行的“暗语指南”，而不是面向初学者的入门手册，读起来需要投入极大的心智努力，但收获的知识密度也令人咋舌。

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**一本挑战既有阅读习惯的“反向指南”** 当我第一次拿起这本书时，我带着寻找“快速提升效率”的期望，结果发现我被完全误导了。这本书完全不是那种能在半小时内让你掌握五种新技巧的实用手册。它更像是一种学术上的“冥想练习”。它反复强调的一个观点是：过度的追求效率往往是深度思考的敌人。作者似乎在刻意地引导读者放慢速度，去关注那些在标准检索流程中经常被系统自动剔除的“边缘信息”——比如那些被学术界遗忘的早期评论、非主流期刊的侧栏文章，甚至是作者在序言中无意透露的研究瓶颈。书中引用了大量的历史案例，说明重大的科学突破往往源于对现有文献中“不一致”部分的深挖。这种颠覆性的观点让我不得不重新审视自己以往的阅读习惯。坦率地说，这本书的结构有些松散，章节之间的过渡不像教科书那样清晰，但正是这种“散”，反而模拟了真实研究过程中信息搜寻的无序和跳跃性。它迫使我不再依赖索引和目录，而是用一种更具探索性的目光去审视每一个段落。

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**从“检索”到“驾驭”的思维飞跃** 说实话，我买过好几本市面上常见的文献检索教程，它们大多停留在教你如何熟练操作某个数据库的界面，或者如何优化布尔逻辑的组合上。读完后，我能找到文献，但总觉得像是在被动地接受系统推送的结果，缺乏一种主动的掌控感。直到我偶然接触到这本侧重于“方法论构建”的书籍后，我的观念才被彻底颠覆。这本书的核心不在于告诉你“去哪里找”，而在于教会你“如何构建你的知识采集系统”。它没有提供现成的清单或模板，而是深入剖析了不同学科领域（比如艺术史、理论物理学和法学）在信息验证和引用规范上的根本差异。其中有一段关于“溯源路径可视化”的论述，简直是天才之作，它将复杂的文献引用链条抽象成了一张易于理解的思维导图，让人瞬间明白了某项理论的真正奠基者是谁，以及后续的衍生和修正过程。这本书的语言风格是高度凝练且富有逻辑性的，读起来像是在跟随一位经验老到的侦探进行现场推理，每一步都必须有确凿的证据支撑，这极大地提升了我对信息真实性的敏感度。

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**冷峻的学术精神与人文关怀的交织** 市面上的专业书籍往往要么过于冰冷，充满了僵硬的定义和公式，要么过于温情，用太多个人故事来稀释专业深度。但这本关于文献研究的书籍却做到了奇妙的平衡。它的技术分析部分极其严谨，对信息本体论的探讨深入到哲学层面，让人感受到作者对知识纯净性的执着追求。然而，在探讨引用伦理和学术诚信时，字里行间又流露出一种深沉的人文关怀。作者不止一次地提醒读者，每一次的文献引用，都承载着对前人劳动的尊重。我印象最深的是其中关于“知识产权模糊地带”的讨论，它不仅仅是法律层面的界定，更上升到了对学术共同体责任的反思。这本书让我意识到，文献检索不仅仅是一项技术操作，更是一种道德实践。它教会我如何优雅地“站上巨人的肩膀”，而不是粗暴地“窃取他们的成果”。这种结合了冷峻的逻辑和温暖的伦理视角的写作方式，非常罕见，让人在敬佩作者学识的同时，也对其人格魅力产生由衷的信服。

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