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☆☆☆☆☆

出版者:1 edition (2002年8月1日)

作者:Barry Eaglestone

出品人:

页数:198

译者:

出版时间:2002-12

价格:406.80元

装帧:平装

isbn号码:9783540439059

丛书系列:

图书标签:

数据库
数据管理
数据挖掘
信息检索
大数据
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数据库系统
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This book constitutes the refereed proceedings of the 19th British National Conference on Databases, BNCOD 2002, held in Sheffield, UK, in July 2002.The 10 revised full papers and 9 posters presented together with one invited paper were carefully reviewed and selected for inclusion in the volume. The book offers topical sections on query processing, data warehousing and data mining, quality and integrity, and web and distributed databases.

数字时代的信息架构与高效检索图书简介在数据洪流席卷一切的今天，如何有效地组织、管理和检索海量信息，已成为衡量个人与组织效能的关键指标。本书聚焦于信息架构的精妙设计、知识图谱的构建实践，以及面向复杂查询的检索优化策略，旨在为读者提供一套系统、深入且极具操作性的信息管理方法论。我们不探讨特定数据库系统的技术细节或底层存储结构，而是将视角提升至信息本身的形态、关系与用户交互层面。第一部分：信息建模与知识的语义化重构本部分深入剖析了信息从原始数据形态向可被机器理解、对人类友好的结构化知识转化的过程。我们摒弃了传统关系型数据库的固定表结构束缚，转而探索更灵活、更贴近现实世界复杂性的建模范式。 1.1 实体、关系与属性的灵活映射：传统的建模方法往往在面对动态变化的需求和高度关联的实体时显得力不从心。本书强调“以语义驱动建模”，详细阐述了如何识别核心业务领域中的关键实体（Entities），定义它们之间微妙的关系（Relationships），并为这些关系和实体赋予精确的语义标签（Semantics）。我们将探讨如何使用本体论（Ontology）的原则来指导建模过程，确保信息模型不仅能反映当前需求，还能具备高度的可扩展性以适应未来知识的增长。例如，在处理复杂的供应链数据时，如何区分“供应者A对产品B的承诺”与“供应者A已向产品B交付的实际数量”之间的语义差异，并将其准确映射到模型中。 1.2 知识图谱的构建与路径发现：知识图谱（Knowledge Graphs, KG）是当前信息组织的前沿阵地。本书将详尽介绍从异构数据源中提取结构化信息，并将其统一纳入图结构中的全流程。这包括但不限于自然语言处理（NLP）在实体识别和关系抽取中的应用，以及如何处理数据清洗和对齐（Data Alignment）过程中出现的冲突和冗余。我们特别关注“路径发现”的艺术——如何利用图结构高效地挖掘出人类直觉难以察觉的关联路径。这些路径不仅仅是简单的A到B的连接，而是包含特定约束条件（如时间、信任度、重复次数）的多跳推理链条。书中会通过实际案例演示，如何利用这些路径来解决复杂的商业决策问题，例如识别潜在的欺诈网络或发现未被满足的市场需求点。 1.3 非结构化信息的结构化提炼：大量宝贵的知识潜藏于文档、报告、邮件和网页文本中。本章集中讨论如何利用高级文本分析技术，将这些非结构化信息转化为可被检索和分析的结构化片段。重点讨论的主题包括：主题模型（Topic Modeling）的应用，用于发现文档集中的潜在主题群；观点抽取（Opinion Mining）的最新进展，用以量化文本中表达的态度和倾向；以及如何构建“文档指纹”机制，以实现对信息源的有效溯源和去重。这部分内容的最终目标是，让文本信息不再是孤立的“信息孤岛”，而是能无缝融入整体知识体系的有效组成部分。第二部分：高级检索机制与人机交互优化信息只有易于被检索到，其价值才能最大化。本部分将目光转向用户如何与复杂的知识结构进行交互，重点关注超越传统关键词匹配的下一代检索技术。 2.1 向量空间模型与语义检索：传统的倒排索引（Inverted Index）擅长精确匹配，但在处理“近似”或“意图”查询时表现不佳。本书深入介绍了向量空间模型（Vector Space Models）的核心原理，特别是词嵌入（Word Embeddings）和句子嵌入（Sentence Embeddings）如何将文本内容映射到高维连续空间。我们详细解释了如何利用余弦相似度（Cosine Similarity）等度量标准，实现真正的语义检索——即用户输入一个查询，系统返回在概念上最接近的文档，即使两者在词汇上完全不相干。此外，书中还探讨了如何结合结构化知识图谱的优势与向量空间的泛化能力，形成混合检索（Hybrid Retrieval）框架，以平衡精确度和召回率。 2.2 面向意图的交互式查询构建：现代用户很少给出教科书式的精确查询。本书强调“用户意图”是检索系统的核心驱动力。我们分析了多种提升交互体验的技术：约束驱动的渐进式过滤：如何在用户输入第一个关键词后，即时展示可供选择的上下文约束维度（如时间范围、作者群体、置信度阈值），引导用户逐步缩小搜索空间。多模态反馈机制：探讨系统如何利用可视化方式（如小型的知识子图、关键实体关系热力图）向用户反馈当前的检索结果集结构，帮助用户调整查询策略。上下文敏感的重排序（Re-ranking）：在初次检索得到大量结果后，如何利用用户在当前会话中的历史点击、停留时间等隐式反馈，对结果列表进行动态的、个性化的重排序，确保最相关的内容始终位于顶部。 2.3 复杂查询的优化与执行效率：当查询涉及到跨越多个知识维度、需要进行复杂的逻辑运算（如“找出在过去六个月内，由A公司生产的，且客户反馈正面评价多于负面评价的B类产品”）时，查询的执行效率至关重要。本章详细拆解了复杂查询的分解与优化过程。我们研究了如何将高阶逻辑查询转化为一系列可并行执行的子图遍历或向量距离计算任务。同时，书中也涵盖了查询缓存策略（Query Caching）的有效实施，特别是在知识图谱中，如何智能地判断哪些查询结果可以安全地被缓存，以及缓存的失效机制，以确保数据的新鲜度与响应速度的平衡。第三部分：信息治理与长期价值维护知识体系的构建并非一劳永逸。本部分关注如何确保信息资产的质量、可信度以及长期的可维护性。 3.1 数据源的可信度评估与加权：在信息爆炸的时代，信息的“信噪比”是衡量信息资产健康度的关键。本书提供了一套评估信息源可信度的多维度框架，包括源头权威性、信息的时效性、以及与其他高可信源的一致性。我们将讨论如何基于这些评估结果，为不同来源的信息赋予不同的权重因子，确保在进行最终的知识聚合或决策支持时，高可信度的信息能够发挥更大的影响力。 3.2 知识的生命周期管理与版本控制：知识是不断演化的。我们探讨了信息资产生命周期管理（Information Lifecycle Management）的实践，重点在于知识模型的版本控制。如何平稳地从旧的知识模型迁移到新的模型，同时保证历史查询的有效性和数据迁移的完整性，是核心挑战。书中详细介绍了“模式演化”（Schema Evolution）的策略，包括如何实现零停机时间的结构调整，以及如何为旧版本的数据维护兼容层。 3.3 隐私保护与合规性嵌入：在处理包含个人身份信息（PII）或敏感业务数据的信息系统时，隐私保护必须从设计之初就嵌入到信息架构中。本章讨论了数据脱敏（Data Masking）技术在不同信息层级的应用，如何使用差分隐私（Differential Privacy）技术在不牺牲分析价值的前提下保护个体数据的机密性，并确保整个信息检索和管理流程符合最新的数据治理法规要求。本书的读者群体不仅限于数据科学家和架构师，也面向需要深刻理解其机构信息资产的业务领导者、信息分析师以及所有致力于在数字信息迷宫中高效导航的专业人士。它提供的是一套思考问题的全新框架，而非某一工具的使用手册。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我刚刚结束了对《数据库进展 Advances in databases》的阅读，内心充满了对数据库技术未来发展的无限遐想。这本书的独特之处在于，它并没有简单地罗列现有的数据库技术，而是更侧重于探讨那些正在萌芽、即将改变我们对数据处理方式的新型理念和方法。我特别着迷于其中关于“持久化内存数据库”（Persistent Memory Databases）的章节，它如何突破传统内存的易失性限制，实现更高效、更可靠的数据持久化，这对于金融交易、实时分析等对延迟和可靠性要求极高的场景意义重大。书中对于如何充分利用持久化内存的带宽和低延迟特性，优化数据结构和访问模式的讨论，给了我极大的启发。此外，书中关于“多模态数据库”的探讨也让我眼前一亮。在一个日益复杂的数据环境中，单一的数据模型已经无法满足所有需求，而多模态数据库如何能够同时支持结构化、半结构化和非结构化数据，并提供统一的查询接口，这正是解决当前数据孤岛问题的关键。这本书不仅仅是技术堆砌，它更像是一位智者，引导我思考“为什么”和“未来会怎样”。它让我认识到，数据库技术的发展并非线性，而是充满了颠覆性的创新，而《数据库进展 Advances in databases》正是窥探这些颠覆性创新的最佳指南。

评分☆☆☆☆☆

当我终于翻开《数据库进展 Advances in databases》这本书时，心中涌起的是一种既期待又略带忐忑的情绪。这本书的名字本身就预示着一种深度和广度，它并非面向那些只想知道如何“增删改查”的初学者，而是直指数据库领域最前沿的研究成果和技术革新。我深知，要想真正理解其中的内容，需要扎实的理论基础和丰富的实践经验。在阅读的初期，我被其中严谨的学术风格和大量的专业术语所吸引。作者们显然是这个领域的佼佼者，他们用精炼的语言描绘了数据库技术演进的宏伟画卷。从分布式数据库的最新架构优化，到内存数据库的性能瓶颈突破，再到云原生数据库的设计理念，每一个章节都仿佛打开了一扇通往新世界的大门。我尤其关注的是其中关于新型数据模型探索的部分，比如对图数据库、时序数据库在特定场景下的应用潜力分析，这为我理解不同类型数据库的优势和劣势提供了全新的视角。虽然有些章节的数学公式和算法推导让我一度陷入沉思，但正是这种挑战，激发了我更深入地去探究其背后的原理。这本书就像一位博学的导师，它不会直接告诉你答案，而是引导你去思考，去发现，去解决问题。它让我意识到，数据库技术的发展远未停止，未来充满了无限的可能性，而《数据库进展 Advances in databases》正是窥探这些可能性的绝佳窗口。

评分☆☆☆☆☆

《数据库进展 Advances in databases》这本书，让我对数据库的理解上升到了一个新的高度。它不再是简单的技术手册，而更像是一次对数据库技术未来发展方向的宏大预演。我被书中对于“实时数据处理”和“流式计算”的深入探讨所吸引。在当今信息爆炸的时代，能够快速、准确地处理实时生成的数据，已经成为许多业务的核心竞争力。书中介绍的各种流处理引擎，以及它们在不同场景下的优劣势，为我理解如何构建高效的实时数据分析平台提供了坚实的基础。同时，我也对书中关于“数据库即服务”（DBaaS）的演进方向产生了浓厚的兴趣。云原生数据库的设计理念，如何通过自动化、弹性伸缩、多租户隔离等特性，降低数据库的管理成本，提升资源利用率，这正是当前业界所急需的解决方案。虽然书中涉及的一些概念，例如函数式编程范式在数据库查询语言中的应用，对我来说是全新的，但作者们通过生动的例子和详实的图示，将复杂的理论化繁为简，让我得以窥探到数据库的未来发展趋势。这本书让我看到了数据库技术在人工智能、物联网、大数据等领域融合的无限可能，它不仅仅是技术的更新，更是思维的革新。

评分☆☆☆☆☆

《数据库进展 Advances in databases》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的启迪。它不是一本可以轻松“读完”的书，更像是一本需要“啃”的书。每一次翻阅，都像是在探索一个未知的迷宫，需要耐心、细致，以及时不时停下来思考的勇气。书中对于如何处理海量数据、如何保证数据一致性、如何在分布式环境下实现高可用性等核心问题，都进行了深入的剖析。我尤其欣赏作者们在探讨不同数据库技术时的客观性，他们既指出了各项技术的优势，也毫不避讳地揭示了其局限性，这使得读者能够更全面地认识到每种技术在不同应用场景下的适用性。例如，在关于新一代事务处理系统的讨论中，作者们详细阐述了多版本并发控制（MVCC）的演进以及如何在现代硬件架构下进一步提升其性能，这让我对数据库的底层机制有了更深的理解。同时，书中也触及了人工智能在数据库优化方面的应用，比如如何利用机器学习来预测查询性能、自动调优参数等，这让我看到了数据库技术与新兴技术的融合所带来的巨大潜力。这本书的价值在于，它鼓励我们跳出固有的思维模式，去拥抱变化，去探索那些看似遥不可及的技术前沿。它让我明白，在数据库领域，永远都有新的挑战和机遇在等待着我们去发掘。

评分☆☆☆☆☆

我最近沉浸在《数据库进展 Advances in databases》的海洋里，这本书带给我的震撼是难以言喻的。它仿佛是一本数据库技术的“百科全书”，但又不仅仅局限于知识的罗列，而是充满了前瞻性的洞察和深刻的分析。书中对数据存储技术的演变，从传统的磁盘存储到内存加速，再到对新型存储介质（如NVMe SSD）的优化利用，都进行了详尽的阐述。我尤其对其中关于数据压缩算法的研究着迷，理解不同的压缩策略如何影响查询性能和存储空间，这对于成本敏感的数据库部署至关重要。此外，本书对数据安全与隐私保护的探讨也令我印象深刻。在数据泄露事件频发的当下，书中关于差分隐私、同态加密等前沿技术在数据库中的应用前景，为我提供了宝贵的参考。它让我意识到，在追求高性能的同时，如何保障用户数据的安全和隐私，已经成为数据库设计中不可或缺的一环。尽管书中某些章节的技术细节极其复杂，甚至需要反复查阅相关资料才能理解，但正是这种挑战，让我对数据库技术的深度和复杂性有了更清晰的认识。这本书就像一位严谨的科学期刊，它所呈现的每一个观点，都经过了深思熟虑和严谨论证，足以引发读者对整个数据库生态系统的深刻反思。

评分☆☆☆☆☆