数据仓库、挖掘和可视化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:George M.Marakas

出品人:

页数:285

译者:敖富江

出版时间:2004-10-1

价格:36.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302092612

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
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好的，这是为您构思的一份图书简介，主题聚焦于“复杂系统中的知识发现与决策支持”，内容与您提到的《数据仓库、挖掘和可视化》无直接关联： 图书名称：复杂系统中的知识发现与决策支持 内容简介：重塑认知边界，驾驭信息洪流 在当今这个数据爆炸、关联性日益紧密的时代，任何一个领域——无论是宏观经济的波动、生物医学的突破，还是城市基础设施的运行——都呈现出高度的非线性与复杂性。传统基于线性思维和简化模型的分析方法，已难以有效地揭示隐藏在海量信息背后的深层规律与潜在风险。本书《复杂系统中的知识发现与决策支持》，正是为了应对这一挑战而诞生。 本书并非关注于单一的数据存储或挖掘技术，而是立足于系统科学、网络理论和先进的计算智能，构建一个从系统建模到知识提炼再到实时干预的完整框架。它旨在指导专业人士和研究人员，如何将看似不相关的要素整合起来，理解系统的动态演化过程，并在此基础上做出更具前瞻性和鲁棒性的决策。 第一部分：复杂系统理论基础与建模范式（构建世界的视角） 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石。我们首先超越还原论的局限，深入探讨了涌现性、自组织临界性与多尺度耦合等核心概念。 1. 从元素到结构：网络科学的革命 详细阐述了如何运用图论和网络拓扑分析来刻画系统结构。内容包括无标度网络、小世界效应的量化指标，以及如何利用社区发现算法（如Louvain方法、谱聚类）来识别系统内部的关键功能模块与信息流瓶颈。重点在于理解结构如何决定功能，以及微小扰动如何在网络中快速传播。 2. 动态演化与相变：时序数据的深度解读 本章聚焦于系统的时序行为。我们引入了李雅普诺夫指数和分岔理论，用于判断系统是否处于混沌状态，以及何时可能发生结构性的剧变（相变）。此外，还探讨了基于代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM）的构建原理，展示如何通过模拟个体交互规则来重现宏观尺度的复杂现象，例如流行病的传播、交通拥堵的形成或市场价格的波动。 3. 信息熵与不确定性管理 讨论了微分熵和互信息在量化系统内部信息冗余和依赖性中的应用。这有助于区分系统中的“噪音”与真正携带系统状态变化的“信号”，为后续的知识提取提供信息论上的指导。 第二部分：跨域知识的智能提炼与因果推断（洞察内在机制） 在系统结构被清晰描绘之后，本部分的核心任务是如何从高维、异构的数据流中，提炼出具有因果关系的知识，而非仅仅是相关性。 1. 高维数据流的降维与特征选择 本书介绍了流形学习（Manifold Learning）技术，如t-SNE和UMAP，用于在高维空间中揭示数据的内在低维结构。更重要的是，我们探讨了稀疏表示学习，以便识别驱动系统行为的最少关键特征集，这对于构建可解释的模型至关重要。 2. 因果发现的严谨路径 这是本书区别于一般数据分析书籍的关键部分。我们深入探讨了格兰杰因果检验（Granger Causality）的局限性，并重点介绍了结构因果模型（SCM）和贝叶斯网络在识别潜在的父子关系中的应用。内容涵盖了如何利用干预数据（Do-Calculus）和工具变量（Instrumental Variables）来克服混杂变量的挑战，从而更可靠地推断“A导致B”的真实机制。 3. 知识图谱的构建与推理引擎 强调如何将从复杂系统中抽象出的关系（如时间依赖性、功能耦合性）转化为知识图谱的实体和关系。本章指导读者如何设计面向复杂系统的本体论（Ontology），并使用逻辑推理（如Datalog或OWL推理机）在图谱上发现隐含的、非显式的系统约束和知识。 第三部分：面向行动的决策支持系统（从洞察到干预） 知识的最终价值在于指导行动。本部分将前两部分的理论和模型应用于实际的决策场景，强调实时性、鲁棒性和可解释性。 1. 强化学习在动态控制中的应用 针对系统状态随时间变化的特性，本书引入了深度强化学习（DRL）。重点不再是传统的监督学习，而是训练智能体在复杂系统的模拟环境中学习最优的控制策略。例如，如何动态调整交通信号配时以最小化系统延误，或如何在能源系统中实时平衡供需波动。 2. 鲁棒性评估与风险情景生成 决策者需要了解他们的策略在面对“黑天鹅”事件时的表现。我们介绍了敏感性分析与压力测试的系统方法。利用生成对抗网络（GANs）和异常检测算法，本书指导如何主动生成极端但合理的系统演化情景，从而提前预设应对方案，增强决策的抗冲击能力。 3. 可解释性决策（XDS）的构建 在涉及关键基础设施或高风险领域的决策中，“黑箱”模型是不可接受的。本章专注于后解释技术（如SHAP值、LIME）在复杂系统模型中的应用，以及如何将因果路径可视化地呈现给非技术背景的决策者。目标是提供清晰的“为什么”，而不仅仅是“是什么”，确保决策的透明度和可问责性。 目标读者 本书适合于系统工程师、高级数据分析师、运筹学专家、管理科学研究人员，以及所有希望超越描述性统计，深入理解和主动影响复杂动态系统的决策制定者。阅读本书需要具备一定的线性代数、概率论基础和初步的编程能力。 《复杂系统中的知识发现与决策支持》：它教给您的不是如何清洗数据，而是如何理解世界运行的底层代码。通过严谨的理论和前沿的方法论，助您将观察转化为洞察，将洞察转化为具有前瞻性的、可实施的行动方案。

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