Successes and New Directions in Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Masseglia, Florent (EDT)/ Poncelet, pascal (EDT)/ Teisseire, Maguelonne (EDT)

出品人:

页数:369

译者:

出版时间:

价格:1570.00元

装帧:

isbn号码:9781599046457

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 数据分析
• 知识发现
• 算法
• 数据库
• 统计学
• 模式识别
• 信息检索

《数据挖掘前沿与实践：深度解析与应用展望》 本书导言： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心资产。从海量的原始数据中提取有价值的知识和洞察，是当代科学研究、商业决策乃至社会治理面临的关键挑战。本书《数据挖掘前沿与实践：深度解析与应用展望》并非对既有理论的简单罗列，而是立足于当前数据科学领域最活跃、最具潜力的研究方向，旨在为数据挖掘领域的专业人士、研究学者以及高阶学习者提供一份深度、前瞻性的技术路线图和实践指南。本书聚焦于当前主流方法论的精炼与未来趋势的剖析，强调理论的严谨性与工程实践的有效衔接。 第一部分：基础理论的再审视与深化 本部分旨在巩固读者对数据挖掘核心概念的理解，并在此基础上引入更深层次的理论视角。我们首先回顾了经典数据挖掘范式，如分类、聚类、关联规则挖掘，但重点在于探讨它们在处理高维、非结构化和动态数据时的局限性。 第一章：数据预处理的现代策略 数据质量是挖掘成果的基石。本章深入探讨了应对“大数据”特征的数据清洗与转换技术。内容涵盖： 不平衡数据的鲁棒处理： 重点分析过采样（SMOTE的变体）、欠采样（如Tomek Links, NearMiss）在不同分类器上的性能差异，并引入基于信息熵的自适应采样方法。 缺失值的高级插补： 不仅限于均值或中位数填充，而是详细解析了基于多重插补（Multiple Imputation by Chained Equations, MICE）和基于深度学习的上下文感知插补技术。 特征工程的自动化与可解释性： 探讨如何使用遗传算法和贝叶斯优化来自动搜索最优特征组合，并引入SHAP（SHapley Additive exPlanations）值在特征重要性评估中的应用，确保特征选择过程的透明度。 第二章：经典算法的性能极限与优化 本章将决策树、支持向量机（SVM）和K均值等经典算法置于现代计算架构下重新审视。 集成学习的深度演进： 详述梯度提升框架（如XGBoost, LightGBM, CatBoost）在处理大规模稀疏数据时的底层机制差异，特别关注其正则化策略和并行化实现。我们着重分析了树的深度、叶子节点数对泛化能力和计算效率的影响。 核函数的高维映射与选择： 讨论超越标准高斯核的定制化核函数设计，特别是针对特定领域（如生物信息学或文本数据）的核函数构造方法，以及核空间中的维度灾难问题。 第二部分：深度学习在数据挖掘中的前沿应用 随着计算能力的飞跃，深度学习已成为解决复杂数据挖掘问题的核心工具。本部分聚焦于非结构化数据和序列数据的挖掘前沿。 第三章：序列与时间序列数据的深度建模 时间序列数据广泛存在于金融、物联网和传感器网络中。本章深入探讨了处理时间依赖性的先进架构。 循环神经网络的局限与超越： 详细对比LSTM和GRU的内部机制，引入Transformer架构（尤其是其自注意力机制）在长序列依赖捕获上的优势，并讨论了因果卷积网络（如WaveNet）在实时预测中的应用。 图嵌入与时序图分析： 介绍如何将时序事件建模为动态图，并应用图神经网络（GNN）来捕获节点间的复杂交互和随时间演变的结构特征，应用于异常检测和事件预测。 第四章：非结构化数据的特征提取与语义挖掘 文本、图像和多模态数据的深度表示学习是当前研究的热点。 预训练语言模型的高级定制： 不仅限于BERT或GPT的基础使用，本章着重探讨如何通过领域适应（Domain Adaptation）和指令微调（Instruction Tuning）来优化这些模型在特定数据挖掘任务（如知识抽取、情感倾向分析）中的性能。 多模态数据融合技术： 探讨跨模态对齐（Cross-modal Alignment）的最新进展，如对比学习（Contrastive Learning）方法，如何在图像-文本对中学习一致的特征空间，以实现更鲁棒的检索和分类。 第三部分：新兴挑战与前沿研究方向 本部分将目光投向数据挖掘领域亟待解决的开放性问题和新兴的研究范式。 第五章：可解释性、公平性与隐私保护 随着数据挖掘系统日益融入关键决策环节，其透明度、公平性和安全性成为不可回避的伦理与技术挑战。 因果推断与数据挖掘的结合： 介绍如何使用潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）和Do-Calculus来评估模型的干预效应，超越简单的相关性分析，实现更具决策意义的洞察。 对抗性攻击与模型鲁棒性： 深入分析针对分类器和生成模型的对抗性样本生成方法，并详细介绍防御策略，如对抗性训练、梯度掩蔽和模型蒸馏，以增强系统的抗攻击能力。 联邦学习与差分隐私集成： 探讨在分布式环境中如何通过联邦学习框架（FedAvg及其变体）来协作训练模型，并结合差分隐私（Differential Privacy）机制，量化地保证数据提供者的隐私边界。 第六章：大规模图数据挖掘的计算范式 现实世界中的关系网络往往以图的形式存在，其挖掘对计算资源和算法设计提出了极高要求。 超大规模图的分布式处理： 讨论GraphX、Pregel等图计算模型在处理万亿级别边和节点的策略，重点分析图划分（Graph Partitioning）技术对迭代算法收敛速度的影响。 异构图与知识图谱嵌入： 阐述如何构建和嵌入复杂的异构知识图谱，使用关系嵌入模型（如TransE、RotatE）来推断缺失链接和实体属性，并应用于问答系统和推荐引擎。 本书特色总结： 本书结构严谨，从基础理论的深刻反思过渡到最前沿的深度学习应用和伦理挑战。每一章节均包含大量的工程案例分析和最新的学术进展引用，旨在为读者提供一个坚实的理论基础和清晰的技术视野。本书强调方法论的批判性思维和实际问题的解决能力，而非对现有工具的简单介绍。它是一本面向未来的、专注于数据挖掘的深度结构和功能性改进的专业参考书。

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