具体描述
This book constitutes the refereed proceedings of the 9th Industrial Conference on Data Mining, ICDM 2009, held in Leipzig, Germany in July 2009. The 32 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 130 submissions. The papers are organized in topical sections on data mining in medicine and agriculture, data mining in marketing, finance and telecommunication, data mining in process control, industry and society, data mining on multimedia data and theoretical aspects of data mining.
Advances in Data Mining 并非一本涵盖数据挖掘所有细枝末节的百科全书，而是一次精心策划的旅程，旨在深入探索数据挖掘领域内那些最具变革性、最具前瞻性且影响深远的最新进展。这本书并非仅仅罗列技术和算法，而是试图勾勒出数据挖掘概念演进的宏观图景，揭示驱动这些进步的关键思想，并阐释它们如何重塑我们理解和利用数据的方式。 在信息爆炸的时代，数据已经成为一种无处不在的宝贵资源。然而，数据的价值并非仅仅在于其数量，更在于从中提取有意义洞察的能力。数据挖掘，作为一门跨学科的领域，正是致力于解决这一挑战，它融合了统计学、机器学习、人工智能、数据库技术等多个学科的精髓，旨在从海量、复杂的数据集中发现隐藏的模式、趋势和关联。Advances in Data Mining 正是在这样的背景下应运而生，它不仅仅关注“如何做”，更深入探讨“为什么这样做”以及“这样做带来了什么”。 本书的开篇，我们并非直接跳入复杂的算法细节，而是首先为读者奠定坚实的理论基础。我们回顾数据挖掘的核心概念，例如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测以及回归分析等，但更重要的是，我们将其置于一个更广阔的视角下进行审视。本书着重探讨这些经典方法的局限性，以及它们在面对当今数据的复杂性、规模性和异质性时所遇到的挑战。例如，传统的聚类算法在处理高维数据时可能面临“维度灾难”，而简单的关联规则挖掘则可能产生大量冗余或无意义的规则。正是对这些局限性的清晰认识，催生了后续更先进、更具鲁棒性的技术。 随后，本书将目光投向了近年来在数据挖掘领域涌现出的关键性技术突破。其中，“深度学习”无疑是绕不开的重磅话题。我们深入剖析深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）以及循环神经网络（RNNs）等模型如何在图像识别、自然语言处理、序列数据分析等领域掀起革命。然而，本书并非止步于介绍模型的结构，而是着重阐述深度学习如何通过自动特征学习，极大地解放了对人工特征工程的依赖，从而使得数据挖掘的效能得到了质的飞跃。我们还会探讨深度学习在数据挖掘中的具体应用，例如使用CNNs进行图像内容分析和分类，利用RNNs理解和生成文本，以及在推荐系统中应用深度模型以提供更精准的个性化服务。 除了深度学习，本书还对“因果推断”在数据挖掘中的崛起进行了详尽的阐述。在许多实际应用场景中，仅仅发现数据中的相关性是远远不够的，更需要理解变量之间的因果关系。例如，在医疗领域，我们不仅想知道某种治疗是否与患者的康复相关，更想知道这种治疗是否“导致”了康复。本书介绍了因果图模型、倾向性评分匹配、反事实推理等因果推断的核心方法，并探讨了如何在数据挖掘的框架下应用这些技术，以帮助决策者做出更具指导意义的判断，避免“相关不等于因果”的误区。 “可解释性数据挖掘”（Explainable Data Mining, XDM）也是本书重点关注的另一个前沿领域。随着数据挖掘模型越来越复杂，尤其是深度学习模型的“黑箱”特性，如何理解模型的决策过程，并向非专业人士解释其工作原理，成为了一个至关重要的挑战。本书深入探讨了各种提高模型可解释性的技术，包括局部可解释模型无关解释（LIME）、SHapley Additive exPlanations（SHAP）等，以及如何将这些解释性工具应用于数据挖掘的各个环节，从而增强模型的透明度、可信度和可靠性，尤其是在金融、医疗、法律等对解释性要求极高的行业。 在处理日益增长的“非结构化数据”方面，本书也进行了深入的探讨。文本、图像、音频、视频等非结构化数据占据了海量数据的大部分，如何有效地从中提取信息是数据挖掘面临的巨大挑战。本书介绍了包括自然语言处理（NLP）在内的各种技术，例如词向量模型（Word2Vec, GloVe）、Transformer模型（BERT, GPT系列）等，它们如何使得计算机能够理解、分析和生成人类语言。同时，我们也关注到多模态数据挖掘，即如何融合来自不同模态（如文本和图像）的信息，以获得更全面的理解和更强大的预测能力。 此外，本书也对数据挖掘在特定领域的最新进展进行了案例分析和深入探讨。例如，在金融科技（FinTech）领域，数据挖掘如何被用于欺诈检测、信用评分、算法交易和风险管理；在医疗健康领域，它如何支持药物研发、疾病诊断、个性化治疗方案制定和流行病学研究；在电子商务领域，则如何驱动精准推荐、客户细分和销售预测。这些案例研究旨在展示理论知识在实际问题中的应用，以及数据挖掘如何为各行各业带来切实的商业价值和社会效益。 本书的另一大亮点在于其对“联邦学习（Federated Learning）”和“差分隐私（Differential Privacy）”等新兴数据安全与隐私保护技术的深入剖析。在数据泄露和隐私侵犯日益严峻的今天，如何在保护数据隐私的前提下进行有效的数据挖掘，成为了一个核心议题。本书详细介绍了联邦学习的工作原理，它允许在不共享原始数据的情况下，在各个本地设备上训练模型，并将模型更新聚合到中央服务器。同时，差分隐私技术如何通过引入随机噪声来保证个人数据不被泄露，从而在保护隐私的同时，依然能够进行可靠的数据分析。这些技术的出现，为在敏感数据环境中进行数据挖掘提供了新的解决方案。 本书的结构并非一成不变的章节堆砌，而是通过逻辑的递进和主题的关联，引导读者逐步深入。从理论基础到前沿技术，从通用方法到特定应用，再到数据安全与隐私保护，我们力求为读者呈现一幅全面而深刻的数据挖掘发展图景。我们相信，Advances in Data Mining 所探讨的不仅仅是技术本身，更是数据挖掘领域不断演进的思维方式、解决问题的策略以及其对未来社会发展的深远影响。阅读本书，您将不仅仅是了解“是什么”，更能理解“为什么”以及“将走向何方”。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有