Heterogeneous Objects Modelling and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pasko, Alexander (EDT)/ Adzhiev, Valery (EDT)/ Comninos, Peter (EDT)

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:

价格:611.00元

装帧:

isbn号码:9783540684411

丛书系列:

图书标签:

• 异构对象
• 建模
• 应用
• 数据建模
• 知识表示
• 人工智能
• 数据库
• 信息系统
• 机器学习
• 模式识别

现代数据管理与知识工程：理论基础与前沿实践 内容提要： 本书聚焦于当前信息科学领域最为关键和富有挑战性的议题之一：如何构建、管理和有效利用大规模、多样化、异构数据源中的知识。随着物联网、社交媒体、生物信息学以及大规模科学模拟的爆炸性发展，传统的关系型数据库范式已难以全面支撑现实世界复杂系统的建模需求。本书旨在提供一套系统化、跨学科的理论框架和实用的工程方法论，用以解决现代数据管理和知识工程中的核心难题。 本书结构严谨，内容涵盖了从底层数据模型理论到上层应用系统构建的完整链条。全书分为五个核心部分，共十七章，循序渐进地引导读者深入理解异构环境下的数据处理精髓。 第一部分：异构数据源的表征与集成基础 本部分奠定了理解异构环境的基础。我们首先探讨了不同数据范式（如关系型、面向对象、文档型、图数据库）的内在特性、优势与局限性。重点分析了数据模型的不一致性——包括模式不匹配（Schema Mismatch）、语义漂移（Semantic Drift）和事实冲突（Fact Conflict）——如何成为数据集成的主要障碍。 我们引入了本体论（Ontology）作为描述共享概念和构建语义桥梁的核心工具。详细介绍了描述逻辑（Description Logics, DL）的形式化基础，以及如何利用OWL（Web Ontology Language）构建高质量的知识图谱骨架。此外，本书深入探讨了数据清洗、实体解析（Entity Resolution）和记录链接（Record Linkage）在异构数据融合中的关键技术，强调了基于概率模型和机器学习方法的实体匹配策略的有效性。 第二部分：面向复杂性的数据模型理论 本部分深入探究超越传统关系代数的先进数据模型。我们着重分析了图数据模型（Graph Data Models）的理论基础，包括其对复杂关系和网络结构的天然支持能力。详细讨论了属性图模型（Property Graph Model）的数学定义、查询语言（如Cypher的演进）以及其在社交网络分析和推荐系统中的应用。 更进一步，本书探讨了半结构化数据（如XML和JSON）的演化及其在现代API驱动架构中的地位。我们引入了“嵌套”和“演化”的概念，讨论了如何设计灵活的数据结构来适应不断变化的数据结构，并对比了面向对象数据库的历史发展与当前NoSQL文档数据库的实践差异。本部分也涵盖了多模数据库（Multi-Model Databases）的架构设计，旨在在一个统一的持久化层支持多种数据访问范式。 第三部分：知识表示与推理机制 知识工程的核心在于推理。本部分详细阐述了知识表示形式的多样性及其对应的推理算法。除了传统的一阶逻辑（First-Order Logic, FOL）在知识建模中的应用，本书大量篇幅关注于描述逻辑（DL）推理机（Reasoners）的工作原理，包括Tableau算法和基于积极性的推理（Forward Chaining）与被动性推理（Backward Chaining）的比较。 我们探讨了如何处理不确定性和概率性知识。内容涉及概率逻辑编程（Probabilistic Logic Programming, PLP）和贝叶斯网络（Bayesian Networks）在知识推理中的集成应用，特别是在需要处理噪音数据和不完整信息的场景（如医学诊断、风险评估）。此外，本书还对规则引擎（Rule Engines）和复杂事件处理（Complex Event Processing, CEP）进行了深入剖析，展示了它们如何驱动实时的、基于规则的决策支持系统。 第四部分：大规模异构数据的管理与查询优化 将理论模型应用于实际大规模数据集，需要强大的系统支撑和高效的查询优化策略。本部分关注于分布式环境下的数据存储和查询执行。我们详细分析了NewSQL数据库的优势，以及如何利用事务性保证在大规模系统中实现数据一致性。 在查询优化方面，本书超越了传统关系代数查询优化器的静态规划，转向考虑数据分布、模型异构性（如跨越图和文档存储的联合查询）的动态优化策略。深入探讨了联邦查询（Federated Query）和数据虚拟化技术，阐明了如何构建一个统一的查询接口，透明地访问并整合分散在不同技术栈中的数据。本部分还涉及对时序数据（Time-Series Data）和空间数据（Spatial Data）的特殊索引结构和查询优化技巧。 第五部分：前沿应用与未来挑战 最后一部分将理论和技术应用于具体的、具有挑战性的应用领域，并展望了未来研究方向。我们分析了知识图谱（Knowledge Graphs）在企业级知识管理中的实际部署案例，特别是如何利用图嵌入（Graph Embeddings）技术进行知识发现和链接预测。 本书还专门讨论了语义数据在物联网（IoT）环境中的作用，探讨了如何利用语义描述来管理海量、高动态性的传感器数据流，并确保数据在不同设备和平台间的互操作性。最后，本书探讨了可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）与知识表示的交叉领域，强调了清晰的、基于逻辑的知识模型如何提升深度学习模型的透明度和可信赖性。 本书面向计算机科学、信息系统、数据科学等专业的研究生、高级工程师以及对构建复杂知识驱动系统感兴趣的专业人士。要求读者具备扎实的离散数学和数据库基础知识。 关键词： 异构数据集成，本体论工程，知识图谱，描述逻辑，图数据库，语义推理，数据虚拟化，复杂数据模型。

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