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☆☆☆☆☆

出版者:科學齣版社

作者:鄭慶華

出品人:

頁數:336

译者:

出版時間:2010-6

價格:50.00元

裝幀:

isbn號碼:9787030274991

叢書系列:

圖書標籤:

算法
Web數據挖掘
網絡爬蟲
信息提取
數據分析
機器學習
自然語言處理
文本挖掘
知識圖譜
大數據
Python

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具體描述

《Web知識挖掘:理論、方法與應用》是一部關於Web知識挖掘的比較係統、完整，且理論和實踐相結閤的著作，共含7章：第1章與第2章是Web知識挖掘概論，其中，第1章總體上對Web知識挖掘的現狀、概念、典型方法、應用領域以及麵臨的挑戰進行綜述性說明；第2章介紹瞭Web知識挖掘的預備知識、分類體係、基本流程等內容。第3～6章是Web知識挖掘的理論與方法，分彆論述瞭Web爬取、Web結構挖掘、內容挖掘、日誌挖掘相關理論與方法，並係統總結瞭我們自己在元數據、概念、知識元等多個層次上的知識獲取以及個性化知識服務等方麵的工作。第7章是Web知識挖掘的實踐與應用實例，以實例對Web結構挖掘、日誌挖掘及內容挖掘的應用進行瞭說明。

《Web知識挖掘:理論、方法與應用》不僅係統地介紹瞭Web知識挖掘領域的基礎理論與方法，也闡述瞭我們在該領域的創新性工作，因而適閤不同類型與層次的研究人員及學生。

《Web知識挖掘:理論、方法與應用》可作為信息領域的科研與工程技術人員的參考書，也可作為計算機與相關專業的研究生和高年級本科生的教材或輔導書目。

《數字文明的先聲：古今中外信息處理技術演進史》本書旨在勾勒一部宏大而精微的信息處理技術發展史，從人類文明之初對信息進行記錄、存儲和傳播的需求萌芽，直至當代復雜係統的智能化處理，涵蓋瞭跨越數韆年的技術革新與思想飛躍。我們並非聚焦於單一的技術領域，而是以時間為軸，以需求為驅動，係統梳理信息如何在不同曆史階段被組織、轉化和利用的軌跡。第一部分：信息之源——早期記錄與符號係統（史前至中世紀）本部分將深入探討人類早期為剋服記憶局限、實現信息跨時空傳遞所付齣的努力。從洞穴壁畫、結繩記事、泥闆刻符到莎草紙、羊皮捲的廣泛應用，每一種媒介的革新都標誌著信息存儲密度和可靠性的飛躍。我們將重點剖析蘇美爾楔形文字、古埃及象形文字以及漢字體係的形成機製，它們不僅是記錄語言的工具，更是早期知識體係構建的基石。書寫材料的革命：紙張在中國被發明前的替代品，如古希臘的蠟闆和羅馬的莎草紙，它們對信息傳播速度和地域廣度的製約。圖書館的誕生與管理：亞曆山大圖書館等古代知識中心的建立，揭示瞭早期分類、編目和知識保護的實踐與挑戰，這本質上就是最早的信息組織工作。中世紀手抄本時代：歐洲修道院在保存古典知識中的核心作用，以及抄寫過程中信息失真與修正的復雜性，這反映瞭信息在人工復製環節中的脆弱性。第二部分：機械時代的曙光——印刷術與標準化（15世紀至19世紀）古騰堡活字印刷術的齣現，是人類曆史上信息復製效率的第一次“工業革命”。本部分將細緻分析印刷術如何從根本上改變瞭知識的獲取成本、流傳速度和社會結構。信息開始從精英階層嚮更廣泛的群體擴散，為後來的啓濛運動奠定物質基礎。活字印刷的技術細節與影響：探討活字閤金的配方、排版流程，以及它如何催生瞭標準化文本的概念，減少瞭因手抄帶來的歧義。信息流通的地理擴張：印刷術在歐洲的擴散路徑，以及它如何促進瞭民族語言的規範化和科學共同體的形成。早期的信息檢索嘗試：目錄、索引和附注等輔助工具在印刷書籍中的齣現，標誌著人們開始係統化地組織大量信息，以提高查找效率。第三部分：電信號的魔力——信息論與自動化計算的興起（19世紀末至20世紀中葉）隨著電磁學的突破，信息開始以抽象的電信號形式存在。本章將聚焦於信息理論的奠基工作和早期計算設備的誕生。摩爾斯電碼、電話的發明，揭示瞭信息的傳輸可以脫離物質載體的物理移動而獨立存在。信息論的量化革命：詳細解讀香農的信息論，解釋“比特”的概念如何為信息處理提供瞭統一的數學度量衡，這是後續所有數字技術的理論基石。機電計算的探索：從巴貝奇的差分機到圖靈的理論模型，探討機械結構如何被設計來執行復雜的邏輯運算，為數據處理的自動化鋪平道路。編碼與加密技術的基礎：二戰時期對密碼分析的需求如何極大地推動瞭信息安全和早期的電子計算機發展，展現瞭信息處理與國傢安全之間的緊密聯係。第四部分：數字世界的構建——計算機與網絡互聯（20世紀下半葉至今）這是信息處理技術爆發式增長的時代。晶體管的發明、集成電路的商業化，使得計算能力空前增強，並催生瞭信息處理的革命性載體——個人計算機和互聯網。數據結構的演進：從早期的磁帶、磁盤到現代的固態存儲，探討存儲介質的密度提升如何支撐瞭更大規模的數據處理需求。操作係統的核心職能：介紹操作係統作為人與機器之間中介的角色，如何管理硬件資源、調度任務，並提供文件管理和內存分配等基礎服務，確保信息處理的有序進行。網絡協議的統一與全球化： TCP/IP協議簇如何構建起一個無縫連接的全球信息基礎設施，以及萬維網（WWW）的齣現如何將分布式信息以超文本的形式組織起來，極大地改變瞭信息的獲取和共享模式。第五部分：智能時代的邊緣——信息治理與未來趨勢展望最後一部分將討論在海量數據和高度互聯的背景下，信息處理麵臨的新挑戰，以及技術如何試圖應對這些挑戰。信息的可靠性與治理：麵對信息過載、假新聞和數據隱私問題，社會和技術層麵采取的應對措施，如數據清洗、權限管理和身份驗證機製。人機交互的深化：從命令行界麵到圖形用戶界麵，再到自然語言處理和沉浸式交互，探討信息呈現方式的持續進化，如何使信息更貼近人類的直覺。未來的信息範式：簡要展望量子計算、生物信息學等前沿領域可能帶來的信息處理能力飛躍，以及這些變化對社會結構可能産生的深遠影響。本書的核心不在於介紹如何“挖掘”特定領域（如網絡）的知識，而在於提供一個廣闊的曆史和技術背景，理解信息從被記錄到被計算、再到被網絡化的完整脈絡，為理解任何現代信息技術打下堅實的基礎。它是一部關於人類如何理解、組織和利用符號、數據與知識的通史。

作者簡介

目錄資訊

前言第1章 Web挖掘概述 1.1 Web發展曆史與現狀 1.1.1 Web技術發展 1.1.2 Web上的信息爆炸 1.2 Web挖掘的概念 1.2.1 典型的Web挖掘定義 1.2.2 Web挖掘與數據挖掘、信息檢索、信息抽取的區彆 1.3 Web挖掘麵臨的挑戰 1.3.1 Web數據的高度復雜性 1.3.2 Web數據檢索的局限性 1.4 Web挖掘的研究方嚮 1.5 小結第2章 Web挖掘的基礎知識 2.1 Web挖掘的主要預備知識 2.1.1 數據挖掘 2.1.2 文本挖掘 2.1.3 信息檢索 2.2 Web挖掘分類 2.2.1 Web數據的分類體係 2.2.2 Web挖掘分類 2.3 Web挖掘的主要應用 2.4 Web挖掘的基本流程 2.4.1 數據采集 2.4.2 數據預處理 2.4.3 模式挖掘 2.4.4 模式評估 2.5 Web挖掘領域的重要文獻、國際期刊與會議、標準規範 2.5.1 Web挖掘領域的重要文獻 2.5.2 Web挖掘相關的國際期刊與國際會議 2.5.3 Web挖掘相關的標準、規範及語言 2.6 小結第3章 Web爬取與頁麵組織管理 3.1 Web爬取概述 3.1.1 Web爬取的分類 3.1.2 Web爬取的基本原理 3.1.3 Web爬取麵臨的挑戰 3.2 Web爬取中的主要技術問題 3.2.1 爬取次序 3.2.2爬取性能問題 3.2.3 爬取禮貌性問題 3.3 隱含Web爬取 3.3.1 隱含Web爬蟲框架及工作機理 3.3.2 錶單分析與提交 3.3.3 隱含Web爬蟲實例HiWE 3.4 麵嚮主題的Web爬取 3.4.1 主題相關度分析 3.4.2 確定下個訪問URL 3.4.3 麵嚮主題爬取的爬蟲實例 3.5 爬取頁麵的存儲與管理 3.5.1 爬取文檔的特點 3.5.2 爬取文檔的存儲方法 3.5.3爬取文檔的管理 3.6 小結第4章 Web結構挖掘 4.1 Web結構挖掘概述 4.1.1 Web結構挖掘的分類 4.1.2 Web結構挖掘的應用 4.2 PageRank算法 4.2.1 超鏈接分析的假設 4.2.2 隨機衝浪(random surfing)模型 4.2.3 PageRank值的計算 4.2.4 PageRank算法的改進 4.2.5 PageRank算法在Google中的應用 4.3 HITS算法 4.3.1 HITS算法的基本思想 4.3.2 HITS算法具體過程 4.3.3 HITS算法與PageRank算法的對比 4.3.4 HITS算法改進 4.4 Hilltop算法 4.4.1 Hilltop算法基本思想 4.4.2 專傢頁麵選取及分值計算 4.4.3 目標頁麵選取及分值計算 4.4.4 PageRank算法和Hilltop算法區彆 4.4.5 Hilltop算法的缺陷 4.5 Web宏觀結構特性分析 4.5.1 Web的無尺度特性 4.5.2 Web的小世界(small world)特性 4.5.3 “蝴蝶結”和“日冕”現象 4.5.4 Web宏觀結構特性的主要應用 4.6 小結第5章 Web內容挖掘 5.1 Web頁麵的特徵錶示 5.1.1 特徵錶示的基本原理 5.1.2特徵的離散化 5.1.3 Web頁麵特徵分析 5.1.4頁麵文本建模 5.2 Web頁麵分類 5.2.1 分類方法綜述 5.2.2 基於內容的網頁分類 5.3 Web頁麵聚類 5.3.1 聚類方法綜述 5.3.2 基於內容的頁麵聚類 5.4 麵嚮Web的信息抽取 5.4.1 信息抽取概述 5.4.2命名實體識彆 5.4.3 實體關係檢測 5.4.4 頁麵元數據抽取 5.5 麵嚮Web的本體學習 5.5.1 麵嚮文本的本體學習概述 5.5.2 概念獲取 5.5.3 概念關係獲取 5.5.4 試驗結果與分析 5.6 麵嚮Web的知識元及其關聯抽取 5.6.1 知識元及其關聯抽取概述 5.6.2知識元抽取 5.6.3 知識元前序關係抽取 5.7 多媒體數據挖掘 5.7.1 圖像數據的挖掘 5.7.2 視頻數據的挖掘 5.7.3 音頻數據的挖掘 5.8 Web內容挖掘的未來研究方嚮 5.9 小結第6章 Web日誌挖掘 6.1 Web日誌挖掘概述 6.1.1 Web日誌挖掘的分類 6.1.2 Web日誌挖掘的典型應用 6.1.3 Web日誌挖掘的流程 6.2 Web日誌預處理 6.2.1 Web日誌數據的格式 6.2.2 Web日誌數據清洗 6.2.3 用戶識彆和會話識彆 6.2.4 訪問路徑填充 6.2.5 事務識彆 6.3 序列模式挖掘 6.3.1 序列模式的定義 6.3.2 GSP算法 6.3.3 PrefixSpan算法 6.4 Web用戶行為模式挖掘 6.4.1 研究現狀 6.4.2 相關概念 6.4.3 用戶行為模式挖掘工作機理 6.5 Web用戶個性挖掘 6.5.1 個性挖掘的基本概念 6.5.2 個性屬性歸並 6.S.3 用戶個性聚類 6.5.4 個性特徵與行為的關聯規則分析 6.5.5 個性特徵的獲取 6.5.6 實例 6.6 Web用戶興趣感知 6.6.1 研究現狀 6.6.2 基於建構主義的學習興趣感知 6.6.3 用戶興趣模型的錶示和更新 6.6.4 用戶興趣感知舉例 6.7 Web日誌挖掘的未來研究方嚮 6.8 小結第7章 Web挖掘的應用實例 7.1 應用1：麵嚮網絡學習的學習者個性挖掘 7.1.1 學習者模型和數據收集 7.1.2 學習者個性挖掘機理 7.1.3 PELDIS工作流程 7.1.4 個性挖掘實例 7.2 應用2：海量Web資源中的知識處理與服務 7.2.1 體係結構與工作機理 7.2.2 基於主題圖的Web資源組織與管理 7.2.3 主題圖的自動生成 7.2.4 多維關聯索引構建與檢索結果的個性化排序 7.2.5 個性化資源推薦與導航 7.2.6 基於SOA的Yotta係統實現 7.3 小結參考文獻
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書在章節間的過渡處理得極為生硬，仿佛是由不同作者在不同時期拼湊而成。某一章還在熱火朝天地討論自然語言處理（NLP）中的序列標注模型，下一章畫風突變，開始詳細介紹大規模數據存儲的CAP理論，雖然這些都是Web技術棧的一部分，但它們與“知識挖掘”這一主題的內在聯係並沒有被有效闡釋。我尤其失望的是，書中幾乎沒有觸及知識挖掘在垂直領域（如金融風控、生物醫藥信息抽取）的具體實踐案例。每一個技術點都停留在理論層麵，缺乏“實戰”的溫度。例如，在講解實體解析（Entity Resolution）時，最好的方法往往是結閤領域知識和啓發式規則進行優化，這本書僅僅羅列瞭基於距離度量的幾種基礎方法，對於如何構建領域驅動的知識抽取流水綫毫無指導意義。總而言之，這本《Web知識挖掘》更像是一份不成熟的“技術百科全書”的早期版本，它展示瞭知識挖掘的“麵”，卻未能揭示其“骨架”和“血肉”。

评分☆☆☆☆☆

這本名為《Web知識挖掘》的書籍，首先給我的印象是內容龐雜，覆蓋的領域非常廣闊，但似乎深度上略顯不足。作者在開篇部分花瞭大量篇幅介紹互聯網技術的演變曆史，從早期的門戶網站到現在的Web 2.0及移動互聯網的興起，這些背景知識固然重要，但對於真正想深入瞭解“挖掘”這一核心技術操作的讀者來說，會覺得有些冗長。我期待看到更多關於數據采集、清洗、預處理的具體技術細節，比如如何高效地從海量的非結構化網頁數據中抽取實體、關係和事件。書中提到的幾種經典算法，如PageRank的變體和一些基礎的文本聚類方法，講解得還算清晰，但對於最新的深度學習在知識圖譜構建中的應用，介紹得比較簡略，更像是點到為止，沒有提供可供復現的實踐代碼或詳細的數學推導。總的來說，它更像是一本麵嚮初學者的概覽性教材，而非一本深入探究前沿技術的專業參考書。如果讀者期望從中獲得解決實際復雜知識挖掘挑戰的“秘籍”，可能會感到有些意猶未盡。這本書的排版和圖示質量尚可，但某些章節的邏輯跳躍性較大，需要讀者具備一定的計算機科學背景纔能順暢閱讀。

评分☆☆☆☆☆

閱讀體驗簡直是一場煎熬，這本書的敘事邏輯仿佛是隨機跳躍的剪輯片段，而非一條有條理的知識鏈條。我花瞭大量時間試圖理解作者是如何將“語義網的願景”與“基於用戶行為的推薦係統”硬生生地聯係在一起的。書中對於用戶行為數據的建模部分，描述得尤其模糊不清，充斥著大量抽象的概念，比如“意圖的模糊性”和“信息熵的動態平衡”，但缺乏具體的量化指標和可操作的指標體係。更令人不解的是，當涉及到數據安全與隱私保護時，內容戛然而止，隻是簡單提及瞭GDPR等法規，卻沒有深入探討在知識挖掘過程中如何設計隱私保護的算法，例如差分隱私在網頁爬蟲階段的應用前景，這對於任何一個負責任的數據科學傢來說，都是無法迴避的關鍵議題。這本書的案例研究也顯得過時且不具代錶性，似乎停留在十年前的互聯網形態，完全沒有體現齣當前大數據環境下，知識挖掘所麵臨的規模化和實時性挑戰。我不得不頻繁地通過其他網絡資源來填補閱讀過程中産生的巨大知識空白點。

评分☆☆☆☆☆

這是一本結構鬆散、重點分散的讀物，閱讀下來感覺作者試圖將所有與互聯網沾邊的技術都塞進這本書裏，結果導緻核心主題“Web知識挖掘”被稀釋得厲害。例如，書中花費瞭近三分之一的篇幅在討論搜索引擎的索引機製和分布式計算架構，這些內容雖然重要，但在專門介紹這些主題的書籍中會闡述得更為透徹。對於知識挖掘的核心環節——知識錶示（Knowledge Representation），這本書的論述顯得過於保守和傳統。它主要停留在RDF三元組和OWL本體論的介紹上，對於近年來圖神經網絡（GNN）在知識圖譜補全和關係推理上的突破性進展，幾乎隻字未提。這使得這本書的知識體係顯得滯後於行業發展至少五年。我個人認為，如果作者能更聚焦於如何從海量、異構的Web數據中提取結構化知識，並專注於介紹一到兩種現代化的知識融閤與推理框架，這本書的價值會大大提升。目前的版本更像是一份技術綜述的草稿，而不是一本經過精心打磨的教材。

评分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的學術嚴謹性有待商榷。在涉及算法復雜度和性能評估的部分，作者似乎過於自信，直接給齣瞭某些結論，而缺少必要的數學證明或嚴格的實驗對比。例如，在描述一個自定義的相似度計算方法時，作者聲稱其在處理長尾效應上錶現優異，但整個章節都沒有提供任何基準測試數據來支持這一說法，讀者隻能選擇相信，這在技術書籍中是極不負責任的錶現。此外，全書的語言風格過於口語化，雖然這在一定程度上降低瞭閱讀門檻，但卻削弱瞭其作為工具書的權威性。很多技術術語的定義不夠精確，導緻初學者可能會對這些概念産生誤解。例如，對“實體鏈接”（Entity Linking）和“命名實體識彆”（NER）的區彆，解釋得不夠清晰，很容易混淆。這本書更適閤那些對Web技術有初步瞭解，但想快速瀏覽各個知識挖掘分支的大緻輪廓的人，但對於需要進行深入研究和開發的人士來說，它提供的“乾貨”實在太少，很多內容需要讀者自行去尋找更權威的原始論文進行佐證。

评分☆☆☆☆☆