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出版者:Elsevier Science Health Science div

作者:Abdelhak, Mervat, Ph.D./ Grostick, Sara/ Hanken, Mary Alice/ Jacobs, Ellen

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2007-3

价格:289.00元

装帧:Pap

isbn号码:9781416030041

丛书系列:

图书标签:

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现代信息科学与数据管理：理论与实践 本书旨在为信息科学、数据管理以及相关技术领域的研究人员、从业者和高级学生提供一个全面而深入的理论框架与实践指导。本书聚焦于信息生命周期的各个阶段，从信息采集、存储、处理到分析、安全与治理，探讨当前技术前沿和行业最佳实践。 --- 第一部分：信息科学基础与理论模型（Foundations of Information Science and Theoretical Models） 本部分将奠定信息科学的理论基石，介绍信息、数据和知识之间的复杂关系，并深入探讨支撑现代信息系统的核心模型。 第一章：信息、数据与知识的本体论 信息学的哲学基础： 探讨信息是如何被定义、度量和理解的。分析不同学科（如通信理论、认知科学）对“信息”概念的界定差异。 数据与知识的层次结构： 详细阐述 DIKW（数据-信息-知识-智慧）层次模型，并探讨在数字化转型背景下，如何有效实现从原始数据到可执行知识的转化。 结构化与非结构化数据范式： 区分不同类型数据的特征、挑战与适用场景。重点分析半结构化数据（如XML, JSON）在现代应用中的作用。 第二章：信息检索与组织理论 经典信息检索模型回顾： 深入分析布尔模型、向量空间模型（VSM）及其演进，特别是概率模型（如BM25）的数学原理与实际应用。 本体论工程与知识图谱： 介绍本体（Ontology）的构建方法、标准（如OWL, RDFS）以及其在语义互操作性中的关键作用。详细阐述知识图谱的构建流程、推理机制与评估指标。 信息组织的最佳实践： 探讨分类法、主题标引和元数据标准（如Dublin Core, METS）的设计原则，确保信息资源的可发现性与长期可访问性。 第三章：计算复杂性与信息处理效率 算法效率分析： 从信息处理的角度重新审视时间复杂度和空间复杂度（Big O 表示法），侧重于大规模数据集处理算法的性能瓶颈分析。 信息压缩理论： 介绍香农熵、无损压缩（如霍夫曼编码、LZW）和有损压缩（如JPEG, MPEG）背后的信息论原理及其在存储优化中的应用。 并行与分布式计算基础： 探讨 MapReduce 范式、Spark 架构等在处理 PB 级数据时的计算模型，以及负载均衡和容错机制的设计要点。 --- 第二部分：大数据架构与存储技术（Big Data Architectures and Storage Technologies） 本部分聚焦于现代数据基础设施的构建，涵盖从底层存储介质到高级数据处理框架的选择与优化。 第四章：现代数据库系统演进与选择 关系型数据库的局限性与扩展： 回顾 ACID 原则，并分析传统 RDBMS 在应对高并发写入和水平扩展方面的挑战。 NoSQL 数据库深度解析： 全面覆盖四种主要类型（键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库），详细对比 MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j 的内部工作原理、数据模型与适用场景。 事务处理的权衡： 介绍 CAP 定理与 BASE 理论，指导读者如何在一致性、可用性与分区容错性之间做出明智的技术决策。 第五章：分布式文件系统与云原生存储 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）实践： 深入讲解 NameNode/DataNode 架构、数据块的容错机制以及写入/读取流程，关注其对大文件存储的优化。 对象存储服务（OSS）与 S3 兼容性： 探讨对象存储的设计优势（无限扩展性、高持久性），以及其在数据湖和备份策略中的核心地位。 数据湖与数据仓库的集成： 比较传统数据仓库（EDW）与新兴数据湖架构的差异。重点介绍 Delta Lake, Apache Hudi, Iceberg 等事务性数据湖格式，如何将 ACID 属性引入大规模分析存储。 第六章：流处理与实时数据管道 流处理的理论基础： 区分批处理与流处理，理解事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time）的差异，以及窗口函数的应用。 主流流处理引擎对比： 详细剖析 Apache Kafka 作为消息队列的架构（Broker, Topic, Partition, Consumer Group）及其在构建高吞吐量管道中的作用。对比 Spark Streaming 和 Apache Flink 在延迟、状态管理和 Exactly-Once 语义实现上的技术差异。 数据摄取与 ETL/ELT 策略： 规划高效的数据采集策略，从 CDC（Change Data Capture）到批量的全量/增量加载，确保数据管道的可靠性与延迟满足 SLA 要求。 --- 第三部分：高级数据分析与智能决策（Advanced Analytics and Intelligent Decision Making） 本部分将目光投向数据的价值实现，探讨如何利用先进的计算方法从数据中提取洞察力，并构建支撑业务决策的智能系统。 第七章：机器学习模型的可解释性与稳健性 从模型到决策的鸿沟： 强调模型性能（如准确率）与模型可解释性（Explainability）同等重要性。 可解释性人工智能（XAI）技术： 深入介绍局部解释方法（LIME, SHAP 值）和全局解释技术。探讨如何利用这些工具来验证模型公平性、发现偏差，并满足监管要求。 模型验证与漂移监测： 讨论在生产环境中持续评估模型健康度的指标，包括数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的检测与自动化再训练流程。 第八章：大规模数据挖掘与模式识别 聚类算法的高维扩展： 探讨在大数据集上应用密度聚类（DBSCAN）和层次聚类时面临的计算挑战，以及近似算法的应用。 关联规则挖掘与序列模式分析： 深入分析 Apriori 算法的优化版本，并扩展到时间序列数据的模式发现，如用户行为路径分析。 图数据挖掘在复杂网络中的应用： 介绍 PageRank 算法的变体及其在社交网络分析、推荐系统中的核心地位，并讨论大规模图数据库的查询优化。 第九章：数据治理、隐私与合规性框架 数据治理的战略视角： 建立清晰的数据治理框架，包括数据所有权、质量标准、元数据管理和数据生命周期策略。 数据隐私保护技术： 详细阐述差分隐私（Differential Privacy）的数学原理和实现，以及联邦学习（Federated Learning）在保护数据分散性和隐私性方面的优势。 数据安全与访问控制： 探讨基于属性的访问控制（ABAC）与基于角色的访问控制（RBAC）在复杂信息环境中的应用。讨论数据脱敏、加密技术（如同态加密的初步概念）在合规性方面的要求。 --- 第四部分：信息系统的未来趋势与挑战（Future Trends and System Challenges） 本部分展望信息科学领域的最新动态，分析新兴技术对数据管理和信息服务的深远影响。 第十章：边缘计算与物联网（IoT）数据管理 分布式智能的兴起： 分析将计算能力推向数据源头的必要性，以及边缘计算在低延迟决策场景（如工业自动化、自动驾驶）中的作用。 海量传感器数据处理： 探讨如何设计高效的物联网数据摄取模型，并应对时间序列数据的存储、索引和实时聚合的挑战。 边缘与云端的协同： 设计混合架构，实现数据过滤、预处理在边缘侧完成，而复杂分析和长期存储在云端进行的优化策略。 第十一章：人机交互与沉浸式信息体验 信息可视化的高级原则： 不仅仅是图表，而是深入探讨如何利用叙事性可视化（Data Storytelling）来增强决策者的理解。分析认知负荷理论在界面设计中的应用。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）中的信息呈现： 探讨如何在三维空间中高效组织和导航复杂信息集，以及空间计算对传统信息检索范式的颠覆。 对话式界面与自然语言处理（NLP）的集成： 分析如何通过先进的 LLM 技术构建能够理解复杂查询、提供情境化回答的智能信息助手。 第十二章：信息系统的伦理责任与可持续发展 计算的能源足迹： 探讨大规模数据中心和 AI 训练对环境的影响，并引入绿色计算和能效优化（如量化感知计算）的实践。 算法的社会影响： 深入分析数据偏见（Bias）如何在信息系统中固化和放大社会不平等。强调构建“负责任的 AI”所需的审计机制和透明度承诺。 长期数字保存的挑战： 探讨技术过时（Obsolescence）对数字资产可访问性的威胁，以及制定面向长期的信息迁移和格式转换策略的重要性。 --- 本书的每一章都辅以深入的案例分析和前沿研究综述，旨在培养读者从理论高度把握信息系统设计的全局观，并具备将先进技术转化为实际解决方案的能力。

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