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出版者:电子工业出版社

作者:刘知远

出品人:博文视点

页数:232

译者:

出版时间:2016-1

价格:49.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121276484

丛书系列:

图书标签:

机器学习
人工智能
自然语言处理
大数据
NLP
数据挖掘
计算机
科普
大数据
人工智能
智能分析
数据挖掘
机器学习
云计算
数据科学
智能决策
算法
可视化

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具体描述

《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》是一本介绍大数据智能分析的科普书籍，旨在让更多的人了解和学习互联网时代的机器学习和自然语言处理技术，以期让大数据技术更好地为我们的生产和生活服务。

《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》包括大数据智能基础和大数据智能应用两个部分，共8 章。大数据智能基础部分有三章：第1 章以深度学习为例介绍大数据智能的计算框架；第2 章以知识图谱为例介绍大数据智能的知识库；第3 章介绍大数据的计算处理系统。大数据智能应用部分有5 章：第4 章介绍智能问答，第5 章介绍主题模型，第6 章介绍个性化推荐，第7 章介绍情感分析与意见挖掘，第8 章介绍面向社会媒体内容的分析与应用。最后在《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》的后记部分为读者追踪大数据智能的最新学术材料提供了建议。

《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》适合作为高等院校计算机相关专业的研究生学习参考资料，也适合电脑爱好者阅读。作者特别希望本书能够帮助所有愿意对大数据技术有所了解，以及想要将大数据技术应用于本职工作的读者。

《星际航行指南：跃迁与引力波的奥秘》卷首语：在宇宙的深邃中寻觅方向人类文明的目光，从未停止对头顶星空的仰望。从古代的观测者到今日的宇航工程师，我们对宇宙的认知如同涟漪般扩散，但每一次深入，都伴随着对现有物理学边界的挑战。本书并非一本理论物理的教科书，它是一本面向深空探索实践者的“操作手册”与“哲学思辨录”。我们聚焦于那些被传统航天理论视为“科幻”的领域——曲速驱动的可能性、超光速通讯的物理基础，以及如何驾驭宇宙中最强大的自然力量：引力场。第一章：空间结构与时空拓扑学基础 1.1 经典相对论的疆界与“局部可行性” 爱因斯坦的广义相对论为我们描绘了引力场的几何本质，但其对超光速（FTL）旅行的禁令，是当前星际航行最大的理论障碍。本章首先梳理了狭义相对论中“同时性”的相对性，并引入了“局部可操作性”的概念。我们探讨了在不违反局部光速限制的前提下，如何通过结构性的时空变形来实现远距离的有效位移。 1.2 黎曼几何的实用化：扭曲空间的数学语言本节深入探讨了非零曲率空间中的测地线计算。对于星际航行而言，关键不在于如何加速到接近光速，而在于如何“重塑”航行路径本身。我们详细分析了用于描述时空曲率变化的黎曼张量方程的实用解法，并将其与导航系统中的坐标转换矩阵进行对接。重点讨论了“负质量密度”或“异物质”（Exotic Matter）在数学模型中扮演的角色——它们是实现负曲率区域的必要条件，而非仅仅是理论推测。 1.3 虫洞理论的结构性风险评估虫洞，作为连接时空两点的“捷径”，其稳定性是最大的工程难题。本章将虫洞分为“爱因斯坦-罗森桥”的理论模型与“可穿越虫洞”的构造需求进行对比。我们着重分析了维持虫洞喉部开放所需的庞大能量密度，以及由量子真空涨落导致的虫洞坍塌机制。对旅行者而言，理解这些风险，比幻想瞬间到达更重要。第二章：跃迁驱动：从理论到工程的鸿沟 2.1 阿尔库比耶雷驱动的修正模型阿尔库比耶雷（Alcubierre）驱动是目前最接近工程学想象的FTL方案。然而，原始模型要求在飞船前方创造一个巨大的能量奇点。本章引入了“动态场形塑”理论，探讨如何通过多点、低强度的引力波阵列，取代单一的巨型能量场，以实现对飞船周围时空泡的平滑、渐进式压缩与扩张。我们详细推导了维持稳定曲率泡所需的能量梯度方程。 2.2 零点能与真空能的采集与调控如果说时空变形需要能量，那么这种能量的来源必须是宇宙背景中最充沛的。本章侧重于探讨如何设计“零点能提取共振腔”。我们分析了卡西米尔效应的宏观放大技术，以及如何利用高频引力波在特定区域诱发真空能量的定向释放。这要求对量子场论有极高的理解，并能将其转化为可控的工程力学。 2.3 惯性抵消与曲率场耦合超光速旅行最大的副产品是极端的潮汐力和加速度。本节深入研究了如何通过精确控制飞船周围的时空曲率，使其与飞船自身的惯性框架实现完美耦合，从而使得船员感受不到任何加速度或应力。这涉及到一个精密的“反馈抑制系统”，该系统必须实时监测船体结构形变，并瞬时调整外部驱动场，以保持内部环境的“平坦”。第三章：引力波：通讯、导航与动力源 3.1 引力波在深空通讯中的应用电磁波在穿越致密星际介质时会发生严重的衰减和散射。引力波则几乎不受影响地穿透一切物质。本章阐述了如何利用强大的引力源（如中子星并合或微型黑洞的脉冲）作为自然“信标”，并设计出能够捕获和解调这些极微弱时空涟漪的超灵敏探测器。这要求我们掌握从“量子涨落”到“宏观时空形变”的完整信号链分析。 3.2 导航：基于引力透镜的“星图校准” 在数千光年的尺度上，传统的恒星三角测量法失效。本书提出了一种基于多源引力透镜效应的实时导航系统。通过精确测量来自遥远类星体（Quasar）或背景星系的光线在数个前景星系引力场中产生的畸变，我们可以构建出三维的引力势地图，从而确定飞船在宇宙网中的绝对位置。 3.3 恒星级引力场的安全利用对于长期航行任务，补给是不切实际的。本章探讨了如何“借力”——利用智慧型引力助推（Gravity Slingshot）的进化版本。这不再是简单地掠过行星，而是通过精确计算，将飞船送入目标恒星系的引力势阱中，利用恒星周期性的引力脉冲来调整航向和速度，实现高效的能量回收和动能转移。第四章：高维时空与潜在的物理异常 4.1 Kaluza-Klein理论的工程化视角弦论和M理论暗示了额外维度的存在。本书着眼于这些维度对航行可能产生的实际影响。我们分析了如果能够短暂地“暴露”于更高维度，是否可以规避三维空间中的时空约束。这并非邀请读者研究高维物理的纯数学，而是探索是否存在一种“维度泄漏”机制，可以被应用于驱动器的短期优化。 4.2 量子引力与“时空泡沫”的穿越在极高能量密度下，时空结构可能不再是光滑连续的，而是呈现出“泡沫”状的量子不确定性。理解这一点，对于避免飞船在曲率场中“撞上”时空结构的不连续点至关重要。本章讨论了如何通过超低温、高磁场的环境模拟，来观察和预测这些微观尺度的时空不稳定现象。 4.3 宇航员的生理适应与时间膨胀的哲学回归即使跃迁驱动完美无缺，时间膨胀的影响依然存在于相对速度的细微调整中。本章最后回归到人本层面，探讨宇航员如何应对跨越数十年星际旅行中，地球社会发生的不可逆转的演变。这不是生物学问题，而是关于“存在”的意义——当你在宇宙中航行时，你所寻找的家园，可能已不复存在。 --- 致谢：本书的理论基础建立在对现有物理学边界不懈的质疑之上，并参考了数十年来全球范围内关于时空几何学、拓扑动力学以及先进场论的非主流研究成果。我们感谢所有致力于扩展人类认知疆界的先驱者。（全书完）

作者简介

刘知远，目前以项目负责人身份主持NSFC青年基金、博士后科学基金等多项研究项目，科研经费累计超过50万元。同时以项目骨干身份参与实验室多项973、863、NSFC重点和面上项目。承担和参与项目列表如下：担任项目负责人的项目 1.2014年-2016年，国家社会科学基金重大项目“基于大规模社交媒体的汉语模因传播机理量化研究”子课题。 2.2013年-2015年，NSFC青年基金项目“基于协同语义计算的社交媒体信息扩散与可信性研究”。 3.2013年-2014年，清华大学-微软联合实验室研究项目“Efficient Chinese Entity Linking for Large-scale Web Corpus to Heterogeneous Entity Networks”。担任项目骨干的项目 1.2014年-2018年，973项目“面向三元空间的互联网中文信息处理理论与方法”。 2.2012年-2015年，NSFC面上项目“关键词抽取与社会标签推荐相结合的中文文本主题词自动标注方法研究”。 3.2012年-2016年，NSFC重点项目“篇章级中文语义分析理论与方法”。 4.2009年-2011年，NSFC面上项目“汉语复杂网络的性质、结构、演化及其典型应用研究”。 5.2007年-2009年，863项目“大规模网络图文数据的语义分类和适度理解技术研究”。+ 6.2011年-2013年，东芝公司研究项目“面向中文文档分类的技术研发”。 7.2011年-2012年，Google公司研究项目“移动查询助理和查询结果摘要”。 8.2010年-2011年，Google公司研究项目“信息标注与社区发现的大规模算法研究”。 9.2009年-2011年，Google公司研究项目“针对流文本集的并行LDA”。

目录信息

第1 章深度学习——机器大脑的结构 1
1.1 概述 3
1.1.1 可以做酸奶的面包机——通用机器的概念 3
1.1.2 连接主义 5
1.1.3 用机器设计机器 6
1.1.4 深度网络 6
1.1.5 深度学习的用武之地 7
1.2 从人脑神经元到人工神经元 8
1.2.1 生物神经元中的计算灵感 8
1.2.2 激活函数 9
1.3 参数学习 10
1.3.1 模型的评价 11
1.3.2 有监督学习 11
1.3.3 梯度下降法 12
1.4 多层前馈网络 13
1.4.1 多层前馈网络 14
1.4.2 后向传播算法计算梯度 16
1.5 逐层预训练 17
1.6 深度学习是终极神器吗 19
1.6.1 深度学习带来了什么 19
1.6.2 深度学习尚未做到什么 20
1.7 内容回顾与推荐阅读 21
1.8 参考文献 21
第2 章知识图谱——机器大脑中的知识库 23
2.1 什么是知识图谱 25
2.2 知识图谱的构建 27
2.2.1 大规模知识库 27
2.2.2 互联网链接数据 28
2.2.3 互联网网页文本数据 29
2.2.4 多数据源的知识融合 29
2.3 知识图谱的典型应用 30
2.3.1 查询理解（Query Understanding） 30
2.3.2 自动问答（Question Answering） 32
2.3.3 文档表示（Document Representation） 33
2.4 知识图谱的主要技术 34
2.4.1 实体链指（Entity Linking） 34
2.4.2 关系抽取（Relation Extraction） 35
2.4.3 知识推理（Knowledge Reasoning） 37
2.4.4 知识表示（Knowledge Representation） 38
2.5 前景与挑战 39
2.6 内容回顾与推荐阅读 40
2.7 参考文献 41
第3 章大数据系统——大数据背后的支撑技术 43
3.1 概述 45
3.2 高性能计算技术 46
3.2.1 超级计算机的组成 47
3.2.2 并行计算的系统支持 48
3.3 虚拟化和云计算技术 52
3.3.1 虚拟化技术 52
3.3.2 云计算服务 54
3.4 基于分布式计算的大数据系统 55
3.4.1 Hadoop 生态系统 55
3.4.2 Spark 61
3.4.3 典型的大数据基础架构 63
3.5 大规模图计算 63
3.5.1 分布式图计算框架 64
3.5.2 高效的单机图计算框架 65
3.6 NoSQL 66
3.6.1 MongoDB 简介 67
3.7 内容回顾与推荐阅读 69
3.8 参考文献 70
第4 章智能问答——智能助手是如何炼成的 71
4.1 概述 73
4.2 问答系统的主要组成 77
4.3 文本问答系统 78
4.3.1 问题理解 78
4.3.2 知识检索 81
4.3.3 答案生成 83
4.4 社区问答系统 84
4.4.1 社区问答系统的结构 85
4.4.2 相似问题检索 86
4.4.3 答案过滤 86
4.5 多媒体问答系统 87
4.6 大型问答系统案例：IBM 沃森问答系统 89
4.6.1 沃森的总体结构 89
4.6.2 问题解析 90
4.6.3 知识储备 90
4.6.4 检索和候选答案生成 91
4.6.5 可信答案确定 92
4.7 内容回顾与推荐阅读 93
4.8 参考文献 94
第5 章主题模型——机器的智能摘要利器 97
5.1 概述 99
5.2 主题模型出现的背景 100
5.3 第一个主题模型潜在语义分析 102
5.4 第一个正式的概率主题模型 104
5.5 第一个正式的贝叶斯主题模型 105
5.6 LDA 的概要介绍 106
5.6.1 LDA 的延伸理解——主题模型广义理解 109
5.6.2 模型求解 111
5.6.3 模型评估 112
5.6.4 模型选择：主题数目的确定 113
5.7 主题模型的变形与应用 114
5.7.1 基于LDA 的模型变种 114
5.7.2 基于LDA 的典型应用 115
5.7.3 一个基于主题模型的新浪名人话题排行榜应用 118
5.8 内容回顾与推荐阅读 122
5.9 参考文献 123
第6 章个性化推荐系统——如何了解电脑背后的TA 129
6.1 概述 131
6.1.1 推荐系统的发展历史 132
6.1.2 推荐无处不在 133
6.1.3 从千人一面到千人千面 133
6.2 个性化推荐的基本问题 134
6.2.1 推荐系统的输入 135
6.2.2 推荐系统的输出 137
6.2.3 个性化推荐的形式化 137
6.2.4 推荐系统的三大核心问题 138
6.3 典型推荐算法浅析 139
6.3.1 推荐算法的分类 139
6.3.2 典型推荐算法介绍 140
6.3.3 基于矩阵分解的打分预测 146
6.3.4 推荐的可解释性 151
6.3.5 推荐算法的评价 153
6.3.6 我们走了多远 156
6.4 参考文献 160
第7 章情感分析与意见挖掘——计算机如何了解人类情感 165
7.1 概述 167
7.2 情感分析的主要研究问题 172
7.3 情感分析的主要方法 175
7.3.1 构成情感和观点的基本元素 175
7.3.2 情感极性与情感词典 177
7.3.3 属性－观点对 182
7.3.4 情感分析 184
7.4 主要的情感词典资源 188
7.5 内容回顾与推荐阅读 189
7.6 参考文献 190
第8 章面向社会媒体大数据的语言使用分析及应用 195
8.1 概述 197
8.2 面向社会媒体的自然语言使用分析 197
8.2.1 词汇的时空传播与演化 198
8.2.2 语言使用与个体差异 200
8.2.3 语言使用与社会地位 202
8.2.4 语言使用与群体分析 203
8.3 面向社会媒体的自然语言分析应用 206
8.3.1 社会预测 206
8.3.2 霸凌现象定量分析 207
8.4 未来研究的挑战与展望 208
8.5 参考文献 209
后记 214
国际学术组织、学术会议与学术论文 214
国内学术组织、学术会议与学术论文 216
如何快速了解某个领域的研究进展 217
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

题目并非吹捧，而是我在读这本书过程中的体验。以一本科普读物来说，这本书的难度确实是有些大。我在读这本书的过程中遇到了不小的麻烦，有些不懂的地方还要去百度，读的越多，越觉得难啃。后来回过头看到前言里面这样的一句话：“这本书希望从人工智能这个新的角度，总结大数...

评分☆☆☆☆☆

个人背景是有分布式数据处理系统的经验，并且有一些数据仓库的经验。因为工作需要希望了解下人工智能方面的内容，于是找了这本书看。大概翻了一遍，这本书更像是一本综述，而且我怀疑各个章节是不是几个研究生或者博士生分别来写的，每章内容感觉像是从一些资料上摘取的。特别...

评分☆☆☆☆☆

《大数据智能》的确是一本难得的好书，特别是对像我这样对大数据技术有所了解、想要将大数据技术应用于本职工作的读者具有重要的指导作用。书中从大数据智能基础和应用两方面展开介绍，以深度学习、知识图谱为例介绍了大数据智能的计算框架、知识库。在大数据智能的应用部分，...

评分☆☆☆☆☆

大数据与人工智能都是近年来非常热门的研究课题，两者看似分属不同的科学领域，但实际上随着计算机数据分析能力的提高和互联网的发展，大数据与人工智能之间的联系越来越密切。《大数据智能》一书正是从这个角度切入，从人脑对世界认识的本质着手，介绍了机器是如何利用已有的...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上充满科技感的几何图形，一下子就抓住了我的眼球。我本来就对信息爆炸时代的各种处理技术很感兴趣，所以毫不犹豫地就买了这本书。拿到手沉甸甸的，感觉内容肯定很扎实。我特别喜欢作者在引言部分对“数据”这个概念的重新定义，他没有停留在传统的数据统计层面，而是将其视为一种全新的资源形态，这视角很新鲜。书中前半部分对于数据采集和预处理的详尽描述，简直就是一本实战手册，每一个步骤都写得清清楚楚，从爬虫技术的选择到数据清洗的各种疑难杂症，都有非常具体的案例支撑。我特别佩服作者那种严谨又不失生动的叙事方式，他能把枯燥的技术流程讲得像侦探小说一样引人入胜。特别是关于时间序列数据的异常检测那几章，我用了书里提到的几种算法在我的一个项目中试了试，效果比我之前用的方法好了不止一个档次。说实话，看完这部分，我对“数据资产”这个概念有了更深刻的理解，感觉自己知识体系里缺了一块重要的拼图终于补上了。这本书的深度足够让一个有一定基础的读者感到挑战，但又不至于高深莫测到令人望而却步，恰到好处的平衡把握得非常到位。

评分☆☆☆☆☆

说句实在话，这本书的篇幅相当可观，我花了比预期更长的时间才读完一遍。不过，这种“厚重感”恰恰是它专业性的体现，丝毫没有注水的感觉。我尤其想提一下其中关于“数据治理”的章节，这部分内容在很多技术书籍里常常被一笔带过，但这本书却把它提升到了战略高度。作者详细阐述了从元数据管理到数据质量保证的整个生命周期框架，这对于任何想建立或优化企业数据中台的管理者来说，都是不可多得的参考。我之前一直觉得数据治理很玄乎，都是些流程和规范，没什么技术含量，但读完之后才明白，它背后涉及到的是复杂的技术架构和权责分配。书中对不同行业数据治理模式的对比分析，也让我茅塞顿开，原来金融、医疗和零售行业在数据合规和安全上的侧重点是如此不同。这本书的广度让人惊叹，它成功地在技术细节和宏观战略之间架起了一座坚实的桥梁，让读者既能看到操作层面的“螺丝钉”，也能仰望战略层面的“蓝图”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量简直是业界良心，拿在手上就能感受到出版方对内容的尊重。纸张的触感很舒服，不是那种反光的劣质纸，长时间阅读眼睛也不会太累。这本书的结构安排也很有匠心，像是一部精心编排的交响乐。它不是简单地堆砌知识点，而是有一条清晰的主线贯穿始终，那就是如何将原始数据转化为具有指导意义的洞察力。我特别欣赏作者在论述每一个技术模块时，都会穿插一些业界真实发生的故事或者他自己的从业经验。比如，在讲解数据可视化那一章时，他没有仅仅罗列工具，而是通过几个失败和成功的可视化案例对比，直观地展示了“讲故事”的能力在数据分析中的核心地位。我立刻就想到了我之前做的一个报告，如果早点看到书里的这个案例，我的结论可能会更有说服力。这本书的好处在于，它不仅教你“怎么做”，更引导你去思考“为什么这样做”。它让你从一个“代码执行者”慢慢转变为一个“问题解决者”。这种思维上的转变，才是真正宝贵的财富，也是我给这本书高分的关键原因。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末才大致浏览完这本书的后半部分，坦白讲，那部分内容对我来说简直是信息洪流，需要反复咀嚼才能消化。作者对高级分析模型的探讨，简直就是一场思维的马拉松。什么深度学习在非结构化数据挖掘中的应用，还有图数据库的结构化思维，这些概念我以前只是在论文里瞥见过，但这本书居然能把它讲得这么条理分明，简直是化繁为简的大师。最让我感到震撼的是关于“数据伦理”和“算法偏见”的章节。在这个时代，技术的光芒越是耀眼，我们越需要清醒地认识到其背后的阴影。作者没有回避这些敏感问题，而是直接揭示了算法如何可能固化甚至加剧社会不公，这一点我给予最高的敬意。我记得其中有一个案例分析，关于某招聘系统因为历史数据偏差而对特定人群产生歧视，作者用了大量的篇幅去剖析背后的技术逻辑和修正方案，这不仅仅是技术讨论，更是对社会责任的深刻反思。这本书的价值，远超出了单纯的技术指导，它更像是一剂清醒剂，提醒我们这些在数据海洋里遨游的人，方向比速度更重要。读完之后，我的内心是激动的，也有一丝沉重，因为看到了未来的广阔前景，也看到了必须承担的责任。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它不像教科书那样刻板，也没有网络教程那样过于口语化，而是一种介于两者之间的、充满智慧的对话感。作者擅长使用精妙的比喻来解释复杂的算法原理。比如，他把特征工程比喻成炼金术，把模型的迭代优化形容为雕塑家不断打磨璞玉的过程，这些生动的描述极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我发现自己阅读的节奏不由自主地加快了，因为每一页似乎都在抛出一个新的思考点，迫使我停下来消化一下。这本书的真正价值在于，它构建了一个完整的知识体系，让你明白数据从产生到价值变现的每一步是如何环环相扣的。它没有给出“万能钥匙”，而是提供了一套解决问题的思维框架和工具箱。我非常推荐给那些刚从传统IT领域转型到数据科学领域的朋友，它能帮你快速建立起对这个行业的整体认知，避免在学习过程中走弯路。这是一本值得反复阅读、并随着自身经验的积累而产生新理解的案头必备之作。

评分☆☆☆☆☆

东拼西凑出来的书，没有什么有价值的内容。

评分☆☆☆☆☆

水

评分☆☆☆☆☆

一本不错的入门导读书，也越发证明NLP是真正的重要。但还是不够基础，需要继续补充知识。

评分☆☆☆☆☆

研究生教科书式的教材，学者的书就是不一样。不过总体来说，新观点不多，一些领域就是初步的概述。适合引进门阶段的学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书其实做为书来讲，不是特别好，因为不同的章节，作者的深度不一，而且有些地方没有讲清楚。但是胜在作者基本上都是实际的工作者，给出了足够的细节和参考文献，有志于此者可继续深入。