Proceedings of the 3rd International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:AAAI Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-08

价格:USD 75.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781577350279

丛书系列:

图书标签:

知识发现
数据挖掘
国际会议
机器学习
人工智能
数据分析
KDD
数据库
计算机科学
信息技术

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

知识挖掘与数据管理的前沿探索：新视角与实践案例本书导读：本书汇集了全球顶尖学者和行业专家在知识发现、数据挖掘、机器学习、大数据分析以及相关交叉领域的前沿研究成果和创新应用实践。它并非聚焦于某一特定的会议记录，而是全面、深入地探讨了当代数据科学领域所面临的核心挑战、新兴技术范式以及未来发展趋势。本书旨在为研究人员、数据科学家、软件工程师以及对数据驱动决策感兴趣的专业人士提供一个广阔的知识平台，激发新的研究灵感，并指导实际工程项目的实施。第一部分：理论基础与算法演进本部分聚焦于知识发现和数据挖掘领域的核心理论基石及其最新发展。我们首先回顾了经典统计学习理论在处理海量、异构数据时的局限性，并引入了概率图模型（Probabilistic Graphical Models）在表示复杂依赖关系中的最新进展。重点探讨了贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）在因果推断和不确定性量化方面的深化应用。随后，我们深入解析了深度学习（Deep Learning）架构的演变及其在特征工程中的革命性作用。内容涵盖了从改进的卷积神经网络（CNNs）在复杂图像和时间序列分析中的精细化结构，到循环神经网络（RNNs）及Transformer模型在自然语言理解（NLU）和序列预测中的最新变体。特别地，本书探讨了自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）如何有效利用无标签数据进行高效预训练，极大地降低了对昂贵人工标注的依赖，这对于大规模知识图谱的构建具有里程碑意义。在算法效率方面，本书详细分析了非凸优化算法（Non-Convex Optimization）的收敛性保证和实用技巧，包括各种动量方法（如AdamW、LookAhead）的改进，以及在分布式和联邦学习环境下的优化策略。同时，对集合学习（Ensemble Methods）进行了再评估，不仅仅停留在Bagging和Boosting，而是侧重于异构模型集成（Heterogeneous Model Fusion）和基于元学习的集成权重优化。第二部分：大数据环境下的挑战与新型数据处理范式随着数据规模的爆炸性增长，传统数据处理的瓶颈日益突出。本部分专门探讨了在大数据背景下，如何高效、可靠地进行数据管理和知识提取。我们详细介绍了流数据挖掘（Stream Data Mining）的最新技术，包括基于滑动窗口的增量学习算法，以及在内存受限环境下保持模型准确性的草图（Sketching）和摘要（Summarization）技术。内容涵盖了如何实时监测网络流量异常、金融市场波动或传感器网络中的突发事件。在数据质量和可信度方面，本书提出了数据溯源（Data Provenance）和数据完整性验证的新框架。针对数据偏差（Bias）和公平性（Fairness）问题，引入了可解释性度量（Explainability Metrics），并探讨了在数据预处理阶段如何应用去偏置技术（Debiasing Techniques），确保后续挖掘结果的公正性。此外，图数据挖掘（Graph Data Mining）被赋予了重要篇幅。本书介绍了先进的图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs），如Graph Attention Networks (GATs) 和 Message Passing Neural Networks (MPNNs) 在社交网络分析、推荐系统和生物信息学中的深度应用，重点关注了如何处理大规模、动态变化图结构上的信息传播和社群发现。第三部分：知识表示、推理与应用实践本部分将理论和算法转化为实际的知识系统和应用案例。知识表示（Knowledge Representation）是核心议题之一。我们探讨了知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）的构建、嵌入（Embedding）方法（如TransE、RotatE的改进）以及如何利用深度学习模型进行实体关系预测和事实核查。本书强调了符号推理（Symbolic Reasoning）与神经推理（Neural Reasoning）相结合的混合模型，以提升复杂问答系统（Complex Question Answering Systems）的性能。在机器学习的可解释性（XAI）方面，本书提供了超越LIME和SHAP的更精细的分析工具。内容包括基于因果图的特征归因、模型决策路径的可视化技术，以及如何设计对领域专家友好的解释界面，以增强用户对AI决策的信任。实际应用案例涵盖了多个关键领域：医疗健康：基于电子病历（EHR）的疾病早期预警模型，以及个性化治疗方案的推荐系统设计。金融科技（FinTech）：结合时间序列分析和网络分析的复杂欺诈检测网络，以及高频交易中的市场微观结构建模。智能制造：基于物联网（IoT）传感器数据的设备故障预测与剩余寿命估计（RUL），以及质量控制中的视觉缺陷检测优化。第四部分：新兴前沿与未来方向最后，本书展望了知识发现与数据挖掘领域的未来图景。我们深入探讨了联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私前提下实现跨机构协作的最新挑战和解决方案，包括安全聚合协议和模型漂移的应对。同时，对因果推断（Causal Inference）在非实验性数据中的应用进行了专题讨论，强调如何从相关性中提炼出可靠的干预效应。此外，本书也关注了领域适应性（Domain Adaptation）和小样本学习（Few-Shot Learning），研究如何在数据稀疏或领域迁移频繁的环境中快速部署高性能模型，为资源受限或快速迭代的行业应用提供了理论支撑。总结：本书内容丰富、视角多元，汇聚了当前数据科学领域多个核心分支的最新研究成果。它不仅是对现有技术的系统性梳理，更是对未来创新方向的深刻洞察，是数据挖掘领域从业者和学术研究人员不可或缺的参考指南。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

整体来看，这本书给我的印象是“用力过猛而收效甚微”。它似乎试图涵盖数据挖掘和知识发现的方方面面，从理论基础到实际应用，从机器学习到可视化技术，但最终却像一个饥饿的人试图一次性吞下所有食物一样，消化不良且营养失衡。对于一个希望通过它来快速掌握某一特定细分领域（比如时间序列分析或因果推断）的专业人士来说，这本书提供的价值非常低效，因为它把精力分散在了太多不深不透的议题上。它更像是一份匆忙拼凑的“万事通”指南，而不是一份聚焦深入、提供真知灼见的专业会议实录。我原本期待的是能找到几篇能够启发我未来研究方向的重磅论文，结果翻阅下来，大多数内容都停留在“了解一下”的层面，缺乏那种能够让人眼前一亮、彻底改变思路的突破性成果。这本书更适合那些对整个领域做最粗浅的、蜻蜓点水般的初次接触，但对于任何有实际研究需求的人来说，可能需要去寻找更具针对性和深度的专业书籍或顶会论文集。

评分☆☆☆☆☆

我花费了大量精力试图去理解其中几篇关于高维数据降维技术的论文，但这些文章的写作水平参差不齐到了一个令人咋舌的地步。有些作者似乎对自己的创新点缺乏清晰的认识，论述过程充满了模糊不清的数学符号和跳跃性的假设，完全没有提供足够的实验对比来支撑其方法的优越性。我不得不反复查阅其他经典文献来补充理解那些作者遗漏的关键背景知识。更糟糕的是，某些文章引用的参考文献列表极其陈旧，甚至遗漏了近两三年内该领域内最核心的几篇突破性工作，这让我不禁对这些研究的“前沿性”产生了严重的怀疑。一个国际会议的汇编，理应代表了领域内的最新和最佳实践，但这本书中的部分内容，充其量只能算作是几年前的学术练习。我感觉自己像是在逆向工程一份过时的技术报告，而不是在探索未来的数据科学方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的英文表达和学术规范方面存在着大量难以忽视的问题，这对于一个致力于国际交流的出版物来说是致命的缺陷。我遇到的很多句子结构都显得非常笨拙和累赘，明显是“翻译腔”过重，有些地方甚至出现了不符合标准学术用语的表达，使得原本可能很有趣的研究发现被晦涩的语言所掩盖。例如，某些核心术语在不同的文章中竟然出现了不一致的中文转译（假设这本是会议录的中文版，或者其英文本身就有这种混乱），这无疑会给跨文化交流带来极大的困扰。此外，图表的标注和图例说明也常常是草草了事，很多图表甚至缺失了必要的单位或坐标轴的描述，使得数据可视化失去了其应有的信息传达能力。这种对语言严谨性的漠视，使得读者在解读论文的细微差别时，需要耗费额外的精力去猜测作者的真实意图，严重影响了信息的有效获取。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量简直是一场灾难，我刚拿到手的时候就有一种很不好的预感。封面那种廉价的塑封感，摸上去油腻腻的，完全不像是一本国际会议的正式出版物该有的样子。更别提内页的排版了，字体大小不一，行距忽宽忽窄，有的地方甚至出现了严重的套印不准，导致一些图表上的文字都模糊不清，阅读体验极其糟糕。我试图从中寻找一些关于数据挖掘最新进展的深刻见解，但每次翻开书页，那种粗糙的触感和视觉上的混乱感总会让我分心。很多重要的公式和算法推导部分，因为印刷质量问题，很多细节都难以辨认，这对于一个需要深入研究技术细节的读者来说，简直是无法忍受的折磨。我甚至怀疑出版方在制作过程中是否进行过任何基本的质量控制。如果说内容是书籍的灵魂，那么这本“会议实录”的载体本身，就已经让灵魂蒙上了一层厚厚的灰尘，使得任何有价值的信息都难以被清晰地传递出来。我花了不少时间去适应这种低劣的物理形态，但最终还是因为无法忍受而放弃了深度阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织结构松散得令人发指，完全看不出任何逻辑上的连贯性。不同主题之间的过渡生硬得像是由完全不相干的论文拼凑而成，仿佛编辑只是简单地按照收到的稿件顺序进行了堆砌，而没有进行任何主题上的梳理或分类。我原本期望能看到一个清晰的技术路线图，从基础理论到高级应用，能够引导读者循序渐进地理解知识发现与数据挖掘领域的全景。然而，现实是，前一页还在讨论复杂的图神经网络结构，后一页立马就跳到了一个关于市场篮子分析的非常基础的应用案例，两者之间缺乏任何必要的桥梁或解释。这种跳跃性使得初学者完全无法建立起知识体系，而对于资深研究者而言，查找特定领域的内容也变得异常困难，因为你永远不知道下一篇文章会落在哪个“犄角旮旯”。这种缺乏整体规划的编排，极大地削弱了会议论文集作为系统性知识载体的价值，更像是一个临时收集起来的杂烩。

评分☆☆☆☆☆