Data Mining Methods and Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Lawrence, Kenneth D. (EDT)/ Kudyba, Stephan (EDT)/ Klimberg, Ronald K. (EDT)

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2007-12

价格:$ 116.33

装帧:

isbn号码:9780849385223

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
机器学习
数据分析
模式识别
人工智能
算法
统计学
数据库
商业智能
预测建模

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具体描述

Addressing a variety of organizational issues, "Data Mining Methods and Applications" presents a compilation of recent research works on data mining and forecasting techniques, including multivariate, evolutionary, and neural net methods. This book focuses in particular on data mining techniques used for conducting marketing research. Written by a wide range of contributors from academia and industry, this text provides detailed descriptions of applications in numerous areas, such as finance, engineering, healthcare, economics, science, and management. Real-world case studies that are supported by theoretical chapters offer guidance on how to actually perform data mining methods.

探寻知识的边界：一部关于现代信息检索与文本分析的前沿论著本书深入剖析了当代信息科学领域中，如何从海量、异构的数据源中高效、精准地提取、组织和利用知识的复杂过程。它并非关注传统的数据挖掘范式，而是将焦点置于信息组织结构、语义关联性以及面向特定应用场景的知识构建上，为研究人员和从业者提供了一套全新的理论框架和实践工具集。全书结构严谨，逻辑清晰，分为四个主要部分，层层递进，构建起一个从基础理论到高级应用的完整知识体系。第一部分：现代信息组织与表征理论本部分首先奠定了现代信息系统的理论基础，强调了信息在数字环境中的“形态”如何决定了其“效用”。第一章：超大规模数据集的结构性挑战与演进本章探讨了当前数据存储架构（如分布式文件系统、图数据库）的局限性，并着重分析了数据多样性（结构化、半结构化、非结构化）对传统数据处理模型带来的根本性冲击。重点讨论了“数据惰性”现象——即数据量剧增但知识密度下降的问题，并引入了信息熵在超大规模数据集中的重新定义方法。第二章：基于上下文的语义表征模型（CSM）本章详细阐述了超越传统词袋模型（BoW）和TF-IDF的文本及数据表征方法。我们聚焦于如何通过深度学习的嵌入技术（如Word2Vec的演进版本、Transformer架构的早期概念验证）来捕获词语、实体乃至文档之间的深层上下文依赖关系。重点介绍了如何构建多模态信息（文本、图像元数据、时间序列标签）的统一向量空间，实现跨域知识的对齐。第三章：知识图谱的构建与动态维护本部分深入研究了如何从非结构化文本中抽取三元组（主体-关系-客体）并构建大规模、高精度的知识图谱。内容涵盖了实体识别（NER）的最新进展，关系抽取中的远程监督与弱监督方法，以及图谱的自动对齐与冲突消解机制。特别关注了知识图谱在处理时间敏感信息时的“时间维度”嵌入技术。第二部分：高级文本分析与自然语言理解（NLU）本部分将理论模型应用于复杂的语言理解任务，旨在让机器真正“读懂”信息背后的意图和观点。第四章：复杂论证结构的识别与推理本章超越了简单的情感分析，专注于识别文本中蕴含的逻辑链条。探讨了如何利用图论算法来映射论点、支持论据和反驳意见，从而重建文章的完整论证树。我们展示了如何量化论证强度，并识别论证过程中的逻辑谬误或信息缺失点。第五章：跨文档主题演化与趋势预测本章关注时间序列上的文本数据，研究特定主题或概念在不同时间点上的含义漂移（Semantic Shift）。通过比较不同时间段的文档嵌入向量，本章提出了一种“主题轨迹”分析方法，用于预测某一社会、技术或经济领域内知识热点的未来走向。第六章：高精度机器翻译与语境保持着重于机器翻译中对“文化语境”和“修辞手法”的保留。本章分析了序列到序列模型在处理习语、双关语和隐喻时的失败案例，并提出了基于注意力机制的改进模型，该模型在生成译文时，会动态地权衡忠实度与流畅度。第三部分：异构信息系统的集成与查询优化本部分着眼于如何将分析所得的结构化知识应用到实际的检索系统中，实现更智能的用户交互。第七章：语义检索与基于意图的查询重写本章详细讨论了如何将自然语言查询转化为知识图谱查询语言（如SPARQL）或复杂的数据库查询。核心内容是如何处理查询中的歧义性（Ambiguity），并利用用户的历史行为和当前的上下文信息，自动优化查询路径，以期在毫秒级响应时间内返回高度相关的结果集。第八章：信息溯源与可信度评估框架在信息泛滥的时代，溯源至关重要。本章提出了一个多层次的可信度评估模型。该模型不仅考察原始信息来源的权威性，还分析信息在传播链条中被引用、修改和断章取义的程度。通过构建“信任网络”，实现了对最终展示结果的动态可信度评分。第四部分：面向特定领域的知识工程应用最后一部分通过具体的案例研究，展示了上述理论和方法在复杂应用场景中的落地实施。第九章：科学文献的发现与交叉学科洞察本章以生物医学和材料科学文献为例，展示了如何利用知识图谱自动发现此前未被人类研究人员注意到的潜在关联（例如，某化合物对另一种疾病的潜在疗效）。探讨了如何利用图嵌入技术进行“假设生成”，极大地加速了科学发现的进程。第十章：复杂决策支持系统中的知识集成本章关注金融风险评估和供应链管理中的决策辅助。通过集成市场报告、实时新闻流、历史交易记录等异构数据，本章展示了如何构建一个能够提供“为什么”决策支持的系统，而非仅仅提供“是什么”的报告。重点讨论了决策模型中的不确定性量化方法。结论：迈向通用知识自动化总结全书的理论贡献，并展望信息组织、自然语言理解和智能检索领域未来的研究方向，特别是强调在保证隐私和伦理前提下，实现更大范围、更少人工干预的知识自动化流程。本书的撰写风格严谨，技术深度足够，旨在服务于对信息科学前沿有深入探究需求的硕士、博士研究生以及高级数据工程师和研究科学家。全书侧重于方法论的创新和理论框架的构建，强调如何从“数据”迈向“可操作的知识”。