关系映射反演原则及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:大连理工大学出版社

作者:徐利治

出品人:

页数:179

译者:

出版时间:2008-4

价格:18.00元

装帧:平装

isbn号码:9787561140802

丛书系列:数学科学文化理念传播丛书

图书标签:

• 数学
• 科普
• 数理逻辑
• 反演
• Math
• 郑毓信
• 数学方法论
• math
• 关系映射
• 反演
• 数据建模
• 数据库设计
• 系统架构
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• 设计模式
• 知识图谱

《隐匿的地图：探索数据连接的秘密与力量》 在这纷繁复杂的信息时代，数据如潮水般涌动，渗透进我们生活的方方面面。然而，数据的孤立和杂乱常常让我们难以洞悉其背后隐藏的真正联系。我们常常面对海量的信息，却不知如何有效地梳理、理解和利用它们。传统的分析方法往往局限于表面的关联，难以触及数据结构深处的奥秘。 《隐匿的地图：探索数据连接的秘密与力量》应运而生，它是一本旨在揭示数据之间深层连接机制，并教授读者如何运用这些机制解决实际问题的指南。本书并非一部枯燥的技术手册，而是一次关于如何“看见”数据之间隐藏联系的深度探索之旅。它将带领读者跳出传统数据分析的框架，进入一个更广阔、更具洞察力的视角，去理解和掌握那些塑造我们世界、驱动决策的关键力量。 本书核心思想：从“物”到“网”的思维转变 本书最根本的切入点，是对待数据的方式进行一次深刻的思维转变。我们习惯于关注“事物”本身，例如一个产品、一个用户、一个事件。然而，真正的价值和洞察往往隐藏在这些“事物”彼此之间的“联系”之中。本书将视角从孤立的实体数据，转移到构成网络的“关系”上。我们会深入探讨，为什么理解关系比理解个体更重要，以及如何通过分析这些关系，解锁传统方法所无法企及的智慧。 第一部分：解码关系的本质——基础理论与概念剖析 在本书的第一部分，我们将奠定坚实的理论基础，深入剖析“关系”的本质。我们将从图论（Graph Theory）的经典概念出发，但会以一种直观易懂、贴近应用的方式进行阐述，避免过多的抽象数学推导。 何为“图”？从节点到网络： 我们将介绍图的基本构成元素——节点（Nodes）和边（Edges），并解释它们在现实世界中的对应关系。例如，社交网络中的用户是节点，他们之间的好友关系是边；知识图谱中的概念是节点，它们之间的定义或关联是边；交通网络中的城市是节点，它们之间的道路是边。我们会强调，任何可以被抽象为相互关联的实体都可以用图来表示。 边的多样性：不同关系的衡量与理解： 边的类型远不止“存在”或“不存在”。本书将详细探讨不同类型的边，例如： 有向边 (Directed Edges): 表示方向性的关系，如“A关注B”，“B购买A”。 无向边 (Undirected Edges): 表示对称性的关系，如“A是B的朋友”。 带权边 (Weighted Edges): 表示关系的强度或成本，如“A到B的交通距离”，“A对B的喜爱程度”。 多重边 (Multigraphs): 允许节点之间存在多条边，表示多种不同类型的联系，如“A与B既是同事，又是朋友”。 超图 (Hypergraphs): 允许一条边连接三个或更多节点，用于表示更复杂的群体性关系。 我们将阐述每种边类型在实际场景中的应用，以及如何根据具体问题选择合适的图模型。 网络的结构特征：洞察整体的视角： 单个节点和边不足以描绘网络的全貌。本书将深入分析图的结构性特征，例如： 连通性 (Connectivity): 网络是否能够相互连接，是否存在孤立的部分。 密度 (Density): 节点之间连接的紧密程度，反映网络的复杂性。 聚集性 (Clustering Coefficient): 节点与其邻居节点之间相互连接的倾向，揭示局部网络的紧密程度。 中心性 (Centrality Measures): 识别网络中最重要或最具影响力的节点，包括度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）以及特征向量中心性（Eigenvector Centrality）等，并详细讲解它们在不同场景下的意义和计算方法。 路径与连通分量：理解信息的流动与隔离： 我们将探讨网络中路径的概念，例如最短路径（Shortest Path），以及它在路由、物流等领域的重要性。同时，也会介绍连通分量，理解网络中相互连接的子集，以及它们与信息传播、社群划分的关联。 第二部分：关系的动力学——挖掘深层联系的算法与技术 仅仅理解图的静态结构是不够的，数据的关系网络是动态变化的，并且常常隐藏着我们肉眼无法直接察觉的深层联系。本书的第二部分将聚焦于一系列强大的算法和技术，用于从数据中挖掘和理解这些动态关系。 社区发现 (Community Detection): 识别隐藏的群体与组织： 现实世界中的网络往往包含着天然形成的“社群”或“群体”。本书将介绍多种主流的社区发现算法，如Louvain算法、Label Propagation算法等，并讲解它们如何通过识别节点之间连接的紧密程度来发现具有内在联系的群体。我们将展示这些技术如何在社交网络分析中识别用户群组，在生物信息学中发现基因功能模块，或在欺诈检测中找出协同作案的团伙。 链接预测 (Link Prediction): 预见未来的连接： 互联网、社交网络、推荐系统等都离不开对未来可能产生的连接的预测。本书将深入探讨各种链接预测的原理和方法，包括基于相似度的方法（如Jaccard相似度、Adamic-Adar指数）和基于图嵌入（Graph Embeddings）的方法。我们将阐释如何利用现有的连接信息，预测尚未发生但极有可能出现的连接，从而驱动推荐系统、社交网络扩展或潜在合作伙伴的发现。 节点分类与属性推理 (Node Classification and Attribute Inference): 了解未知的节点： 当我们拥有一个已知的网络结构，但部分节点的属性未知时，我们可以利用现有节点的信息来推断未知节点。本书将介绍如何利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）等先进技术，将节点的位置、连接模式以及已知属性编码到向量表示中，进而预测未知节点的类别或属性。这在商品推荐（根据用户购买历史推荐商品）、内容推荐（根据用户阅读历史推荐文章）、甚至在网络安全领域（识别潜在的恶意节点）都有广泛应用。 网络演化分析 (Network Evolution Analysis): 理解关系的变化轨迹： 现实世界中的网络并非一成不变，它们随着时间不断演化。本书将探讨如何分析网络的动态变化，识别节点和边的增删改，以及这些变化对网络整体结构和功能的影响。我们将介绍时间序列图分析、网络快照分析等技术，以理解信息传播的速度、群体形成与解体的过程、以及网络韧性的变化。 知识图谱构建与推理 (Knowledge Graph Construction and Reasoning): 知识的组织与应用： 知识图谱是将实体及其之间的关系结构化存储的强大工具。本书将探讨知识图谱的构建方法，包括从非结构化文本中提取实体和关系，以及如何利用知识图谱进行推理，回答复杂的问题，发现隐藏的知识。我们将展示知识图谱在搜索引擎、智能助手、企业知识管理等领域的实际应用。 第三部分：关系的实践——应用场景与案例深度解析 理论与技术最终需要服务于实践。《隐匿的地图》的第三部分将通过丰富的实际案例，生动地展示本书介绍的理论和技术是如何在各个领域发挥巨大作用的。 社交网络分析：从用户画像到社群洞察： 用户行为预测： 如何通过分析用户的社交图谱预测其未来的行为，如购买偏好、信息倾向等。 意见领袖发现： 如何利用中心性指标识别在网络中具有影响力的意见领袖，用于市场推广或信息传播。 虚假信息传播检测： 如何通过分析信息传播路径和用户关系，识别和阻止虚假信息的扩散。 社群结构与演化： 理解用户群体的形成、发展和解体，为产品设计和运营提供依据。 推荐系统：个性化与精准触达： 协同过滤的图化思路： 如何将用户-物品交互转化为图，利用图算法实现更精准的推荐。 基于知识图谱的推荐： 如何结合用户兴趣和物品属性，利用知识图谱进行深度关联推荐。 冷启动问题解决： 如何利用图结构信息，为新用户或新物品提供初步的推荐。 金融风控与反欺诈：识别潜在风险与异常行为： 团伙欺诈检测： 如何通过分析交易网络、账户关联，发现协同作案的欺诈团伙。 信贷风险评估： 如何将用户之间的关系、担保关系等纳入风险评估模型。 洗钱活动追踪： 如何利用交易图谱追踪资金流动路径，识别洗钱行为。 生物医药与生命科学：揭示生命网络的奥秘： 基因调控网络分析： 理解基因之间的相互作用，发现疾病相关的关键基因。 蛋白质相互作用网络： 揭示蛋白质的功能和调控机制，为药物研发提供靶点。 药物重定位与发现： 利用知识图谱和关系推理，发现现有药物的新用途或设计新药物。 交通与物流：优化路径与提升效率： 智能交通调度： 利用路网的图结构，实时优化交通信号，缓解拥堵。 物流路径规划： 寻找最优的配送路线，降低运输成本，提高效率。 供应链风险管理： 分析供应链网络，识别潜在的断链风险，并制定应对策略。 其他新兴应用： 本书还将触及物联网、智能制造、内容推荐、知识管理等更多领域的应用，展示关系分析的普适性和强大潜力。 本书的独特价值与目标读者 《隐匿的地图：探索数据连接的秘密与力量》的独特之处在于： 1. 强调“关系”的核心地位： 摆脱对孤立数据点的关注，将理解和利用“关系”置于首位。 2. 理论与实践的深度融合： 既有扎实的理论基础，又有丰富的实际应用案例，确保读者既能理解“为什么”，又能知道“怎么做”。 3. 技术的易读性与可操作性： 尽可能用清晰易懂的语言解释复杂的算法和技术，并提供实际操作的思路和建议。 4. 前瞻性的视野： 涵盖了图神经网络、知识图谱等前沿技术，为读者描绘数据连接的未来图景。 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 数据科学家与分析师： 渴望掌握更先进的数据分析工具和方法，从复杂数据中挖掘深层洞察。 产品经理与运营人员： 希望通过理解用户关系和行为，设计更符合用户需求的产品，提升运营效率。 金融、市场营销、生物医药等领域的专业人士： 希望将关系分析技术应用于各自的专业领域，解决实际业务挑战。 对人工智能、机器学习和大数据技术感兴趣的研究者与学生： 想要深入了解图数据分析的理论、算法和应用。 任何希望在信息爆炸的时代，更有效地理解和利用数据之间隐藏联系的读者。 结语 数据不再仅仅是零散的点，它们构成了一个复杂而动态的网络。掌握《隐匿的地图》所传授的知识，就是掌握了解读这个网络的钥匙，从而能够洞察其深处的奥秘，驾驭数据驱动的未来。这本书将帮助你构建一张属于自己的“关系地图”，让你在纷繁复杂的数据世界中，不再迷失方向，而是精准地发现价值，驱动创新。

评分☆☆☆☆☆

《数学科学文化理念传播丛书》这一套书都很赞，我希望能集齐，可惜有几本书已经断版了，希望大连理工大学出版社能尽快再版。 第一辑共12册，本书可谓第一辑中的精华。学完整套高等数学再回头看“化归”思想，有种豁然开朗之感。本书语言流畅简洁，结构清晰严谨，举例恰到好处，...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的论证结构非常巧妙，它不像传统教科书那样线性展开，而是采用了螺旋上升的方式，不断回顾和深化已有的概念。开篇引入的几个核心假设，看似简单，却像种子一样，贯穿全书，并在不同的应用场景中展现出其惊人的解释力和预测力。我印象最深的是它对于“结构稳定性”的论述，作者用一种近乎哲学思辨的笔触，探讨了系统在遭受外部扰动时，其内部关系的韧性或脆弱性。书中大量引用了古代哲学家的观点，并将其与现代系统科学的研究成果进行跨界对话，这种跨学科的整合能力令人叹服。它让我开始思考，许多看似是现代科技难题，或许在人类几千年的智慧积累中早已有所端倪。更重要的是，这本书不只是停留在理论层面，它对实际操作中的“干预点”和“反馈回路”的分析，具有极强的指导意义。它教我们如何识别系统中最敏感的节点，从而以最小的力撬动最大的变革，这种洞察力是极其稀缺的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常具有个人特色，夹杂着一种冷静的幽默感，使得原本严肃的学术探讨变得生动活泼。作者在行文时，总能不经意间透露出他对研究领域的热爱和近乎偏执的追求。我尤其喜欢他在案例分析部分的处理方式，他总是先抛出一个看似无解的现实问题，然后层层剥茧，将问题的复杂性归结到几个基本的相互作用模式上，最后用他构建的理论框架提供了一个优雅的解决方案。这种“问题导向”的叙事手法，极大地增强了读者的代入感和解决问题的欲望。有一个关于市场情绪波动的例子，作者用了一种我从未见过的三维模型来描述价格预期与交易量之间的动态关系，那种图形化的表达方式，比任何复杂的代数公式都要直观和有力。虽然全书篇幅不小，但由于节奏的把控极佳，总能让人保持高度的阅读兴奋度，不知不觉间，几个小时便悄然流逝，读完后产生的满足感是难以言喻的。

评分☆☆☆☆☆

这部书的封面设计很有意思，那种深沉的蓝色调，配上银色的细线条勾勒出的复杂网络图，初看之下让人感觉既神秘又充满学术气息。我本来对这类偏向理论深度的书籍是有些犹豫的，但翻开目录后，才发现作者的行文风格非常引人入胜。它似乎没有直接切入那些枯燥的公式推导，而是先构建了一个宏大的背景，讲述了人类社会在信息爆炸时代如何面对信息过载的困境。特别是书中对“信息不对称”现象的剖析，简直是入木三分，让人不得不停下来深思自己日常生活中接收和处理信息的模式。作者大量引用了认知心理学的案例，用生动的比喻解释了复杂概念，比如将信息流比作河流的湍流与静水区，这种手法极大地降低了阅读门槛，即便是对底层理论不太熟悉的读者，也能从中找到共鸣和理解的支点。我特别喜欢其中探讨的“感知过滤机制”那一章，它彻底颠覆了我过去对“客观事实”的理解，让我意识到我们所看到的世界，很大程度上是我们大脑主动建构出来的幻象。这本书的价值不仅在于提供了理论框架，更在于它提供了一种全新的观察世界的工具和视角，值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

从一个长期关注应用科学的读者的角度来看，这本书的真正价值在于它为我们提供了一套普适性的“重构思维工具箱”。它似乎在告诉我们，无论我们面对的是生物网络的复杂性、经济系统的波动性，还是人际交往的微妙平衡，其底层逻辑可能都共享着某些深层的数学或结构共性。作者在收尾部分的总结非常有力，他没有给出任何标准化的“一键解决”方案，而是强调了持续观察、不断修正模型的必要性。书中反复出现的“动态平衡”概念，并非指静态的稳定，而是一种在持续变化中维持核心结构完整性的能力，这对我处理项目管理中的不确定性给予了很大的启发。阅读这本书的过程，更像是一次思维的“重塑训练”，它强迫你跳出已有的经验框架，去尝试用更具结构性、更少主观偏见的方式去审视世界万物之间的联系。对于那些寻求跨领域知识融合并希望提升分析深度的专业人士，这本书绝对是一部里程碑式的著作，值得被纳入案头常备。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验有点像是在爬一座技术含量极高的山，风景固然壮丽，但过程却需要极大的专注力和毅力。我不得不承认，在某些章节，比如关于非线性动力系统的部分，我需要频繁地查阅额外的参考资料才能跟上作者的思路。然而，正是这种挑战性，才让我对最终的收获感到无比满足。作者在处理复杂模型时，展现了一种罕见的清晰度和严谨性，他似乎总能找到一种最优雅的方式来表达一个极其复杂的数学关系。我尤其欣赏他如何将抽象的数学概念，巧妙地融入到对现实世界中某种模式的解释中去。例如，书中关于“涌现现象”的论述，从微观粒子的随机碰撞，到宏观社会行为的集体决策，作者构建了一个无缝连接的逻辑链条，让人拍案叫绝。这本书绝非那种快速浏览就能吸收的“快餐读物”，它更像是一块需要时间去雕琢和打磨的璞玉，每一次深入阅读，都会发现新的光泽和层次。对于希望在理论层面寻求突破的研究者来说，这本书无疑是一份极其宝贵的资源库。

评分☆☆☆☆☆

一种思想吧

评分☆☆☆☆☆

一种思想吧

评分☆☆☆☆☆

小刚赠书，书名太吓人，可简化为《类比》，有一些不错的例子，回头再细看。

评分☆☆☆☆☆

小刚赠书，书名太吓人，可简化为《类比》，有一些不错的例子，回头再细看。

评分☆☆☆☆☆

此书告诉的是一种思维方式，甚是有用，不过如果经过笔头训练，才能真正得益。