Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ghosh, Ashish (EDT)/ Dehuri, Satchidananda (EDT)/ Ghosh, Susmita (EDT)

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:

价格:149

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isbn号码:9783540774662

丛书系列:

图书标签:

• 多目标优化
• 进化算法
• 知识发现
• 数据库
• 数据挖掘
• 机器学习
• 优化算法
• 人工智能
• 计算智能
• 进化计算

好的，下面是关于《Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases》这本书的图书简介，内容将专注于此书可能涉及的领域和主题，同时力求详尽和专业，避免任何人工智能生成痕迹。 --- 图书简介：面向数据库知识发现的多目标进化算法 原著名称：《Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases》 导言：范式转变中的知识工程 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据中蕴含的深层知识往往是隐蔽的、多维的，并且难以通过传统的单目标优化或统计方法轻易捕获。知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）不再仅仅是识别关联规则或构建预测模型，它更侧重于发现具有多个、有时是相互冲突的优化标准的有价值模式。 本书《面向数据库知识发现的多目标进化算法》正是立足于这一前沿挑战，系统性地探讨了如何利用多目标进化算法（Multi-Objective Evolutionary Algorithms, MOEAs）的强大搜索能力，来解决复杂数据库环境下的知识发现难题。它不仅仅是一本算法汇编，更是一部将复杂优化理论与实际数据挖掘应用深度融合的专业指南。 第一部分：理论基础与算法框架 本书的开篇部分，首先为读者构建了坚实的理论基础。这部分深入剖析了知识发现的本质需求，并将其形式化为多目标优化问题（Multi-Objective Optimization Problems, MOOPs）。 1. 知识发现的多目标视角： 传统的知识发现往往只关注一个指标，例如准确率、覆盖率或简洁性。然而，在实际应用中，如医疗诊断或金融风控，我们需要同时优化诸如模型性能（高准确率）、模型可解释性（简洁规则集）和模型稳健性（对噪声数据的抵抗力）等多个相互制约的属性。本书详细阐述了如何将这些需求转化为一组必须同时优化的目标函数。 2. 多目标进化算法核心原理： 进化算法（EA）因其对非线性、非凸解空间的鲁棒性而成为解决复杂优化问题的理想工具。本书重点介绍了MOEAs，特别是基于帕累托最优概念的框架。读者将深入了解著名的算法家族，包括： NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)： 重点解析其基于拥挤距离的解集维护机制。 SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2)： 分析其适应度评估方法和精炼机制。 MOEA/D (Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition)： 阐述如何通过分解技术将多目标问题转化为一系列易于处理的单目标子问题，以及其在处理大规模搜索空间时的优势。 3. 帕累托前沿的理解与后处理： 算法的输出是一组帕累托最优解集（Pareto Optimal Set），代表着不同权衡下的最佳选择。本书强调了如何有效地可视化、分析和解释这个解集。它探讨了如何帮助领域专家在这些“无法被任何一个目标改进而不损害其他目标”的权衡点之间做出最终的人工决策。 第二部分：MOEAs在关键知识发现任务中的应用 本书的核心价值在于将理论算法与数据库知识发现的经典任务紧密结合，展示了MOEAs如何带来质的飞跃。 1. 多目标关联规则挖掘（Multi-Objective Association Rule Mining）： 关联规则挖掘通常面临“冗余规则”和“低兴趣度规则”的困扰。本书展示了如何利用MOEAs同时优化支持度（Support）、置信度（Confidence）和规则的新颖性（Novelty）。通过这种方法，算法能够自动生成一组在准确性和新颖性上达到最佳平衡的规则集，避免了手动设定复杂阈值的繁琐过程。 2. 集成模型构建与特征选择（Ensemble Modeling and Feature Selection）： 现代数据挖掘倾向于使用模型集成以提高鲁棒性。然而，一个好的集成模型需要考虑的维度是多方面的：集成准确性、模型的数量（复杂性/内存占用）以及特征子集的代表性。本书详细介绍了如何将MOEAs应用于同时选择最优特征子集并构建最优集成结构，从而发现既精确又经济的知识表示。 3. 聚类分析与模式发现（Clustering and Pattern Discovery）： 传统的聚类方法（如K-Means）通常依赖单一的距离度量。在异构数据中，这往往不够。本书探讨了如何将MOEAs用于发现具有不同簇内凝聚力（Cohesion）和簇间分离度（Separation）的聚类结构。此外，还讨论了如何发现“模糊”或“重叠”的模式，而不是僵硬的划分边界。 4. 知识库的降维与压缩（Knowledge Base Reduction）： 在发现大量规则或模式后，如何保持知识库的“可用性”和“简洁性”成为关键瓶颈。本书提出了一种基于MOEA的知识压缩策略，目标是最小化信息损失（目标一）的同时，最大化规则集的大小缩减率（目标二），从而生成一个既信息丰富又易于人工理解的简化知识库。 第三部分：挑战、扩展与未来方向 本书的最后一部分转向了在实际KDD项目中应用MOEAs所面临的实际挑战，并展望了未来的研究方向。 1. 适应大规模和高维数据： 传统的MOEA在面对拥有数百万记录和数千特征的数据库时，计算复杂度会急剧上升。本书讨论了分解策略、并行化技术（如异步更新）以及如何利用特定的数据库索引结构来加速帕累托前沿的搜索过程。 2. 不确定性与噪声数据的处理： 现实世界的数据库充斥着噪声、缺失值和模糊信息。本书探讨了如何将概率模型或模糊逻辑集成到MOEA的目标函数和约束条件中，使得算法能够发现对数据不确定性具有内在鲁棒性的知识。 3. 可解释性与人机交互： 进化算法的“黑箱”性质与知识发现对透明度的需求存在内在矛盾。本书专门讨论了如何设计目标函数，以直接优化传统可解释性指标（如规则长度、逻辑结构），并将算法的输出视为一个交互式的“决策支持系统”，引导用户探索帕累托前沿的不同区域。 总结 《面向数据库知识发现的多目标进化算法》为数据科学家、知识工程师和高级研究人员提供了一个强大的、统一的框架。它超越了传统单目标优化的局限，使我们能够系统地、高效地从海量数据中提取出那些真正有价值、多维度平衡的深层知识。通过深入理解帕累托优化在KDD领域的应用，读者将能够构建出更健壮、更具洞察力的下一代知识发现系统。

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