Artificial Intelligence in Databases and Information Systems (Ds-3) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:North-Holland

作者:Robert A. Meersman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1990-05

价格:USD 160.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444886453

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 数据库
• 信息系统
• 数据挖掘
• 机器学习
• 知识发现
• 数据管理
• 智能系统
• Ds-3
• 人工智能应用

人工智能在数据库和信息系统中的应用（Ds-3） 随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，如何有效地存储、管理、检索和分析海量数据成为关键挑战。人工智能（AI）的崛起为解决这些难题提供了全新的视角和强大的工具。本书《人工智能在数据库和信息系统中的应用（Ds-3）》深入探讨了人工智能技术如何赋能数据库和信息系统，驱动其智能化转型，从而提升数据处理效率、优化决策能力，并最终实现更深层次的信息价值挖掘。 本书并非简单罗列AI技术在数据库领域的应用，而是旨在构建一个清晰的知识体系，阐释AI原理如何与数据库理论和实践深度融合，揭示其背后的机制和潜在的突破。我们将从基础概念入手，逐步深入到高级应用和前沿研究，为读者提供一个全面、系统且具有前瞻性的认知框架。 第一部分：人工智能基础与数据库的交汇 在本书的开篇，我们将首先梳理与数据库和信息系统息息相关的人工智能基础概念。这包括但不限于： 机器学习的核心思想： 介绍监督学习、无监督学习、强化学习等基本范式，以及它们在数据模式识别、预测分析中的作用。我们将重点关注那些能够直接应用于数据管理和分析的算法，例如分类、回归、聚类等。 深度学习的演进： 探讨神经网络的基本结构，如感知机、多层感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。理解深度学习如何处理复杂的数据结构，为文本、图像、时序数据分析在信息系统中的应用奠定基础。 知识图谱与推理： 阐述知识图谱的概念、构建方法及其在信息组织、语义搜索和智能问答中的关键作用。我们将探讨如何利用推理引擎从知识图谱中提取隐含信息，提升信息系统的智能化水平。 自然语言处理（NLP）的基本技术： 介绍词法分析、句法分析、语义理解等核心技术，以及它们在理解和处理用户查询、文本数据中的应用。 在掌握了AI的基础理论后，我们将深入探讨AI与传统数据库的结合点： AI驱动的数据建模与设计： 探讨如何利用机器学习技术自动发现数据之间的关联，辅助数据库模式的设计和优化，从而提高数据存储效率和查询性能。 智能数据预处理与清洗： 介绍AI在处理缺失值、异常值、数据重复等问题上的能力，以及如何通过自动化手段提升数据质量，为后续分析打下坚实基础。 AI在数据库查询优化中的应用： 分析AI如何学习查询执行计划的性能，预测最优的执行策略，从而显著提升查询响应速度，特别是在处理复杂和大规模查询时。 第二部分：智能数据库的构建与实践 本部分将聚焦于如何构建和利用具备智能特性的数据库系统，并详细介绍AI在信息系统中的具体应用场景： 智能索引与缓存策略： 探讨如何利用机器学习算法动态调整索引结构和缓存策略，根据数据的访问模式和查询负载进行自适应优化，最大化数据访问效率。 AI赋能的数据库安全： 介绍AI在异常检测、入侵预防、访问控制等方面的应用，如何利用机器学习模型识别潜在的安全威胁，保护数据免受非法访问和破坏。 数据库的自动化管理与运维： 探讨AI在资源调度、性能监控、故障预测与诊断等方面的作用，实现数据库系统的自适应和自主管理，降低运维成本。 自然语言接口与智能问答系统： 讲解如何构建基于NLP的自然语言接口，使用户能够通过日常语言与数据库进行交互，实现更便捷的数据访问和信息查询。 AI在数据仓库与商业智能（BI）中的协同： 阐述AI如何增强数据仓库的数据集成、ETL过程以及BI工具的数据分析和可视化能力，帮助企业从数据中获得更深层次的洞察。 机器学习模型在信息系统中的集成与管理： 探讨如何将机器学习模型无缝集成到信息系统中，实现模型的训练、部署、监控和更新，构建端到端的数据智能解决方案。 面向特定应用的信息系统智能化： 结合实际案例，如智能推荐系统、金融风控系统、医疗信息管理系统等，详细解析AI在这些特定信息系统中的应用模式和技术挑战。 第三部分：前沿探索与未来展望 在本书的最后部分，我们将放眼未来，探讨人工智能在数据库和信息系统领域的前沿研究方向和发展趋势： 联邦学习与隐私保护数据分析： 介绍联邦学习如何实现在不共享原始数据的情况下进行模型训练，满足日益严格的数据隐私法规要求。 可解释AI（XAI）在数据库领域的挑战与机遇： 探讨如何使AI驱动的数据库决策过程更加透明和可理解，增强用户对AI系统的信任。 AI与图数据库的深度融合： 深入研究AI技术如何赋能图数据库，在复杂关系挖掘、社交网络分析、知识图谱推理等方面发挥更大作用。 AI驱动的自动化数据发现与知识工程： 展望AI如何实现对海量非结构化数据的主动发现、理解和结构化，构建更丰富、更智能的知识库。 AI对数据库架构的颠覆性影响： 讨论AI可能带来的新型数据库架构，例如完全自适应的数据库系统，以及其对未来数据基础设施的深远影响。 通过对以上各个层面的深入剖析，《人工智能在数据库和信息系统中的应用（Ds-3）》旨在为研究人员、工程师、学生以及对数据智能化感兴趣的各界人士提供一份宝贵的参考。本书强调理论与实践相结合，鼓励读者在理解核心概念的基础上，积极探索AI技术在各自领域中的创新应用，共同推动数据库和信息系统迈向更加智能、高效、可信的未来。

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