Semantic Web Engineering in the Knowledge Society pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Cardoso, Jorge (EDT)/ Lytras, Miltiadis (EDT)

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:

价格:1701.00元

装帧:

isbn号码:9781605661124

丛书系列:

图书标签:

• Semantic Web
• Knowledge Engineering
• Knowledge Society
• Ontology
• Linked Data
• Reasoning
• Data Integration
• Web Technologies
• Artificial Intelligence
• Information Systems

《数据驱动的智能决策系统设计与实现》 本书旨在全面深入地探讨构建下一代企业级智能决策系统的理论基础、核心技术栈以及工程实践。在当前数据爆炸与人工智能技术飞速发展的时代背景下，如何有效地将海量、异构的数据转化为驱动业务增长的战略洞察，是每一位技术架构师和数据科学家面临的核心挑战。本书聚焦于“数据驱动”这一核心理念，系统性地讲解从数据采集、治理、建模到最终决策支持的全生命周期管理。 --- 第一部分：智能决策系统的基础范式与架构演进 本部分为读者奠定坚实的理论基础，剖析现代智能决策系统的演进历程，并介绍支撑其运行的哲学基础和技术范式。 第一章：决策科学与信息系统的交汇 本章首先回顾了传统的运筹学、决策分析理论，并将其与现代信息技术的发展相结合。我们将探讨“理性人”决策模型在复杂、非结构化信息环境下的局限性，引出对启发式、适应性决策机制的需求。重点分析了决策质量（Accuracy, Timeliness, Explainability）的量化指标体系，以及如何通过系统设计优化这些指标。 第二章：现代决策系统的技术栈概览 深入解析支撑现代决策系统的核心技术层级，包括： 1. 数据基础设施层： 涵盖分布式存储（如Hadoop/S3兼容存储）、流处理引擎（如Kafka/Flink）和高性能分析数据库（如ClickHouse/Snowflake）。强调数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的融合架构——数据湖仓一体（Lakehouse）的设计原则。 2. 数据处理与治理层： 讨论数据血缘追踪、元数据管理（Metadata Management）的自动化工具链，以及数据质量（Data Quality）的持续监控机制。 3. 模型构建与训练层： 介绍机器学习（ML）与深度学习（DL）框架的部署模式，特别是联邦学习（Federated Learning）和迁移学习（Transfer Learning）在数据隐私保护和模型泛化能力提升中的应用。 4. 决策服务与可视化层： 聚焦于低延迟的模型服务（Model Serving）API设计，以及交互式商业智能（BI）工具与定制化决策仪表盘的集成策略。 第三章：从数据到洞察：流程驱动的转换模型 本章详细阐述了一个成熟的决策流程模型。该模型不再是线性的瀑布流，而是高度迭代和反馈驱动的闭环系统。我们将引入“数据飞轮”（Data Flywheel）的概念，描述数据、模型、反馈、再训练如何形成持续优化的循环。重点探讨A/B测试、多臂老虎机（Multi-Armed Bandit）等在线学习策略在决策系统中的应用，以实现实时策略调整。 --- 第二部分：核心技术深度剖析 本部分聚焦于构建高效、可信赖的智能决策系统所需掌握的关键技术细节。 第四章：大规模异构数据的高效集成与语义映射 在企业环境中，数据分散在CRM、ERP、日志系统乃至外部API中。本章讲解如何使用ETL/ELT工具链进行高效的数据集成。更重要的是，本书将深入探讨知识图谱（Knowledge Graph, KG）技术在数据语义统一中的作用。通过构建领域本体（Ontology）和实例数据，实现不同数据源之间的语义对齐（Semantic Alignment），为后续的复杂推理打下坚实基础。强调图数据库（Graph Database）的查询优化技术，如Cypher或Gremlin的高级用法。 第五章：可解释性人工智能（XAI）与决策的透明度 在金融、医疗和关键运营领域，模型的“黑箱”是不可接受的。本章系统介绍XAI的主要方法论： 1. 局部解释技术： LIME、SHAP值的原理、计算效率及其在特征重要性评估中的应用。 2. 全局解释技术： 如特征依赖图（Feature Importance Plots）和代理模型（Surrogate Models）的构建。 3. 因果推断（Causal Inference）： 超越相关性，探讨使用Do-Calculus、倾向得分匹配（Propensity Score Matching）等方法来量化决策对结果的真实影响，增强决策的科学性。 第六章：流式数据处理与实时决策引擎 现代业务要求决策反应速度达到毫秒级。本章侧重于实时决策系统的架构设计： 1. 事件驱动架构（EDA）： 如何利用消息队列实现系统组件的解耦。 2. 窗口化聚合与状态管理： Flink或Spark Streaming中复杂的滚动窗口、跳跃窗口的定义与实现，以及如何维护分布式状态（Stateful Processing）。 3. 低延迟模型部署： 使用ONNX或TensorRT优化模型推理速度，并部署在边缘计算节点或专用加速器上，确保实时决策的响应时间达标。 --- 第三部分：工程实践与治理框架 构建系统只是第一步，确保其稳定、合规、持续改进才是成功的关键。 第七章：机器学习运营（MLOps）的最佳实践 将模型从实验室推向生产环境需要严格的工程流程。本章详细介绍MLOps的完整生命周期管理： 1. 自动化管道（Pipeline）： 使用Kubeflow、MLflow等工具编排数据准备、特征工程、模型训练、验证和部署的全过程。 2. 模型版本控制与追踪： 如何管理数以百计的模型变体及其关联的数据集和超参数。 3. 模型漂移（Model Drift）监控： 建立自动告警机制，检测生产环境中数据分布或性能指标的变化，并触发再训练流程。 第八章：决策系统的安全、合规与伦理考量 在数据驱动的决策中，隐私保护和算法公平性至关重要。 1. 数据隐私技术： 差分隐私（Differential Privacy）在数据聚合和模型训练中的应用，以及安全多方计算（MPC）在联合决策场景下的潜力。 2. 算法偏见（Bias）检测与缓解： 如何利用公平性指标（如Demographic Parity, Equal Opportunity）评估模型对不同群体的潜在歧视，并采用后处理、重加权等技术进行修正。 3. 监管框架适应性： 探讨GDPR、CCPA等法规对决策系统设计提出的具体要求，例如“被遗忘权”如何影响历史数据管理。 第九章：构建自适应的企业级决策平台 本书的最终目标是指导读者构建一个能够自我优化、快速迭代的企业级决策平台。本章提供了一个端到端的蓝图，涵盖技术选型、团队协作模式、以及如何通过业务流程自动化（BPA）将智能决策嵌入到日常运营的每一个环节。重点讨论微服务架构在决策引擎组件化中的优势，以及如何通过API网关实现灵活的策略切换和灰度发布。 --- 《数据驱动的智能决策系统设计与实现》 不仅是技术手册，更是一本面向未来业务转型的战略指南。它要求读者具备扎实的软件工程背景，并对数据科学有深入的理解，旨在培养能够驾驭复杂数据生态，设计并部署具备高可靠性、高透明度的新一代智能系统的工程专家。本书通过大量的案例分析和可操作的代码示例，确保理论知识能够迅速转化为实际生产力。

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