Complex Data Warehousing and Knowledge Discovery for Advanced Retrieval Development pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Nguyen, Tho Manh

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:

价格:1570.00元

装帧:

isbn号码:9781605667485

丛书系列:

图书标签:

• 数据仓库
• 知识发现
• 高级检索
• 复杂数据
• 数据挖掘
• 商业智能
• 数据分析
• 数据库
• 信息检索
• 机器学习

智能信息检索的基石：数据仓库与知识发现的深度融合 本书并非探讨“Complex Data Warehousing and Knowledge Discovery for Advanced Retrieval Development”这一特定领域，而是另辟蹊径，深入剖析信息检索领域中两大核心支撑技术——数据仓库和知识发现——各自独立的演进历程、关键理论以及在现代信息系统构建中的核心作用。通过对这两项技术分支的详尽阐述，本书旨在为读者构建一个扎实的基础框架，从而理解并独立开发各类高级信息检索应用。 第一部分：数据仓库的构建与优化 数据仓库作为企业级决策支持系统的核心，其构建过程涉及多个关键环节。本书将从数据仓库的基本概念、架构模型（如星型模型、雪花模型）以及主流的数据集成技术（ETL/ELT）入手，系统性地介绍如何从海量、异构的业务系统中抽取、转换和加载数据，构建一个统一、可靠的数据源。 数据建模与设计： 深入探讨维度建模和事实建模的原则，指导读者如何根据业务需求设计高效的数据仓库模式。我们将分析不同维度类型（如退化维度、缓慢变化维度）的处理策略，以及度量值的粒度定义，确保数据的准确性和可分析性。 ETL/ELT流程详解： 详细阐述数据抽取、转换和加载的各个阶段。在抽取阶段，我们将讨论不同的抽取方法（全量、增量）以及数据源的连接方式。在转换阶段，将重点讲解数据清洗、去重、标准化、聚合以及业务规则的应用。在加载阶段，将涵盖批量加载、实时加载等策略，并讨论数据一致性校验和错误处理机制。 性能优化与管理： 数据仓库的性能直接影响到其可用性。本书将深入研究数据仓库的性能优化技术，包括索引策略（位图索引、B树索引）、分区技术、物化视图的应用，以及查询优化器的原理。同时，也将涵盖数据仓库的日常管理、备份恢复、安全策略以及容量规划等主题。 数据质量保障： 强调数据质量在数据仓库中的至关重要性。我们将探讨数据质量问题的识别、度量、监控和改进方法，包括数据剖析、数据验证规则的定义、数据质量报告的生成以及持续改进的数据质量流程。 第二部分：知识发现的理论与实践 知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）是从数据中提取有价值、非显而易见的模式和知识的过程。本书将详细介绍KDD的整体流程，包括数据预处理、模式识别、模式评估和知识表示等关键步骤。 数据预处理： 强调高质量的知识发现离不开高质量的数据。本部分将深入探讨数据预处理技术，如缺失值处理（插补、删除）、异常值检测与处理、数据平滑、数据离散化（分箱、熵划分）以及特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）。 关联规则挖掘： 深入讲解关联规则挖掘算法，如Apriori算法及其改进算法（FP-growth）。我们将详细阐述支持度、置信度、提升度等评价指标，并讨论如何生成有意义的关联规则，例如商品购物篮分析、用户行为模式挖掘等应用场景。 分类与预测： 介绍主流的分类与预测算法，包括决策树（ID3, C4.5, CART）、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）以及逻辑回归。本书将重点讲解这些算法的原理、优缺点、适用场景，并提供模型训练、评估（准确率、召回率、F1分数、AUC）和调优的实践指导。 聚类分析： 探讨无监督学习中的聚类技术，包括划分聚类（K-Means）、层次聚类（AGNES, DIANA）和基于密度的聚类（DBSCAN）。我们将分析不同聚类算法的原理、优缺点，并讲解如何选择合适的聚类数量（如肘部法则、轮廓系数），以及对聚类结果进行评估和解释。 异常检测： 介绍各种异常检测技术，包括基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法以及基于机器学习的方法。我们将讨论如何识别欺诈交易、网络入侵、设备故障等异常情况，并提供实际应用的案例。 文本挖掘与情感分析： 随着非结构化数据的爆炸式增长，文本挖掘成为知识发现的重要分支。本书将介绍文本预处理技术（分词、去停用词、词干提取）、特征表示（TF-IDF, Word Embeddings）以及文本分类、主题模型（LDA）和情感分析的应用。 通过对数据仓库构建、管理和优化，以及知识发现各阶段理论与实践的深入剖析，本书旨在为读者打下坚实的基础，使其能够独立思考和设计适用于特定领域的高级信息检索系统，从而在海量数据中发掘出真正有价值的信息和洞察。本书力求以清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的案例，帮助读者掌握构建智能信息检索系统的核心技能。

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