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This book constitutes the refereed proceedings of the 12th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2001, held in Munich, Germany in September 2001. The 93 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 175 submissions. The papers are organized in topical sections on advanced databases, information retrieval, digital libraries, user interfaces, multimedia databases, workflow aspects, active databases, spatial databases, distributed databases, web aspects, knowledge management aspects, datawarehouses, hypermedia, indexing, object-oriented databases, database queries, and transaction processing.
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我必须得说，这本书的论述风格非常具有说服力，它不像某些学术著作那样冷冰冰，而是带着一种成熟的、历经沉淀的行业洞察力。作者在探讨系统集成与应用部署时，表现出了对现实世界复杂性的深刻理解。例如，书中讨论了将一个老式的关系型数据库系统与一个新兴的基于知识的推理引擎进行接口集成时，所必须面对的数据格式转换、时间同步和错误日志记录的挑战。他并没有回避这些“脏活累活”，反而详细分析了不同中间件的优缺点，以及在异构系统间建立可靠通信管道的关键技术。这种对系统架构层面深入思考的描述，远远超出了基础数据库管理的范畴。这本书似乎在潜台词里告诉我：现代应用开发的核心挑战，不是写出第一行代码，而是如何让不同技术栈、不同设计哲学的部分完美协作。对于项目经理或者系统架构师而言，这种跨领域的系统集成视角尤其宝贵，它帮助我从更宏观的角度审视技术选型。
评分我花费了大量时间研究了关于“专家系统”那几个章节，坦白讲，这部分内容对我来说是全新的挑战，但作者的讲解方式简直是化腐朽为神奇。他没有把专家系统描绘成科幻小说里那种无所不能的AI，而是将其置于一个非常务实的商业智能框架内进行阐述。书里花了很大的篇幅来介绍“知识工程”的流程，从领域专家的知识获取、知识表示（尤其是规则库和框架的构建），到推理机的设计，每一步的难点和陷阱都掰开了揉碎了讲。我尤其喜欢他对“不确定性推理”的处理，在实际决策场景中，信息往往是不完整的，作者介绍的贝叶斯网络和模糊逻辑的应用案例，让我看到了如何用一种更接近人类直觉的方式去处理这些模糊信息，而不是强行要求数据必须是绝对精确的。这本书里提供的不仅仅是理论，还有很多关于如何构建知识获取访谈大纲的实用建议，这对于一个想跨界进入决策支持系统开发的人来说，简直是无价之宝。读完这一部分，我感觉自己对那种能够模仿人类专家进行诊断或建议的软件系统，有了一个清晰的、可操作的理解，不再是雾里看花。
评分这本书的编排结构非常注重理论与实践的平衡，这一点值得称赞。通常，技术书籍要么过于偏重理论的严谨性，读起来枯燥乏味，要么就是堆砌代码示例，缺乏对底层逻辑的深入剖析。而这本《Database and Expert Systems Applications》恰好找到了那个甜点。在讲述完复杂的数据库事务管理和并发控制理论之后，作者紧接着就引入了一个关于高并发交易系统的模拟案例，详细展示了如何应用两阶段锁定协议和时间戳排序算法来确保数据一致性。这种“讲完理论，马上实战检验”的模式，极大地巩固了我的理解。此外，书后附带的若干练习题和项目思路，都具有相当的深度，它们不是那种简单的填空或选择，而是需要你综合运用数据库设计、查询优化和初步的规则推理知识来解决一个微型业务问题。对于那些自学的读者，这本书提供了非常扎实的自我检测路径，确保你不是停留在“看过”的层面，而是真正掌握了“会做”。
评分这本书，说实话，拿到手的时候就觉得分量十足，沉甸甸的，不像现在很多轻飘飘的纸质书。我本来是对数据库技术有些接触的，但更多停留在应用层面，对于背后的理论和“专家系统”这个听起来有点高深的领域，一直有点好奇又有点畏惧。翻开第一章，作者的切入点就相当接地气，他没有直接抛出一堆复杂的数学公式，而是从我们日常工作中遇到的数据管理痛点入手。比如，怎么才能让一个庞大、混乱的企业数据仓库变得真正“智能”，能自己找出关联，而不是仅仅提供一个查询的接口。书里对数据模型的构建过程描述得非常细腻，那种从需求分析到概念模型再到逻辑模型的每一步推敲，读起来就像跟着一位经验丰富的老工程师在一步步解决实际问题。特别让我印象深刻的是关于“关系完整性”的讨论，它不仅仅是罗列规则，而是结合了多个行业案例，展示了规则一旦被破坏，系统会产生多么严重的后果，这比教科书上的干巴巴定义要深刻得多，让人对数据治理的重要性有了更直观的认识。整体感觉，这本书更像是一本实战指南，而非纯粹的理论参考，对于想从“会用”数据库迈向“善用”数据库的人来说，是非常有价值的。
评分这本书最让我感到惊喜的是它对未来趋势的展望部分，它并没有止步于介绍已有的成熟技术，而是将笔锋投向了数据挖掘和知识发现的前沿。虽然书名侧重于“数据库”和“专家系统”，但其中关于如何利用已有的结构化和半结构化数据，通过复杂的模式匹配和机器学习算法，来自动化地“发现”新的业务规则和隐藏知识的论述，简直是神来之笔。作者用一种非常清晰的逻辑链条，展示了传统决策支持系统如何演进到今天我们所说的预测分析模型。特别是关于“知识表示多样性”的讨论，他不仅仅停留于SQL或规则语句，还触及了图数据库在复杂关联分析中的潜力，这让我意识到，我需要更新我的技术栈视野了。这本书成功地架起了一座桥梁，将经典的数据管理理论与当前最热门的智能决策辅助技术连接了起来，读完后让人感觉不仅对过去的技术有了扎实的理解，同时也对未来几年技术发展的方向有了清晰的预判，是一本极具前瞻性和实用性的著作。
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