知識發現與智能決策 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張文宇，薛昱，蘇錦旗，薛惠鋒 著

圖書標籤:

• 知識發現
• 數據挖掘
• 智能決策
• 機器學習
• 人工智能
• 數據分析
• 商業智能
• 決策支持係統
• 大數據
• 模式識彆

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030413208

版次：1

商品編碼：11686225

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：389

字數：750000

內容簡介

　　《知識發現與智能決策》介紹知識發現、人工智能、數據 倉庫、聯機分析處理和智能決策的基本概念與相關理 論基礎；分析知識發現與數據挖掘的對象與模式；綜 述數據預處理的作用和方法；深入探討基於符號推理 的數據挖掘方法、基於信息論思想的數據挖掘方法、 基於進化思想的數據挖掘方法、基於集閤論的數據挖 掘方法和基於統計分析的數據挖掘方法，並將實例融 入算法的具體應用；闡釋智能決策支持係統，並對數 據庫與數據庫管理係統、模型庫與模型庫管理係統、 方法庫與方法庫管理係統、知識庫與知識庫管理係統 以及人機對話管理係統進行詳細說明，提齣係統的邏 輯框架和實現方案；最後給齣知識發現與智能決策支 持係統的應用案例。
　　本書可供從事知識發現與智能決策研究與開發的 專業人士、技術管理人員以及從事知識發現與智能決 策應用人員閱讀，同時也可供高等院校計算機、管理 和信息相關專業的教師與學生閱瀆。

目錄

第1章 緒論
1.1 知識發現
1.2 人工智能
1.3 智能決策
第2章 相關基礎理論
2.1 知識發現的理論基礎
2.2 數據倉庫的理論基礎
2.3 聯機分析處理的理論基礎
2.4 智能決策的理論基礎
第3章 知識發現和數據挖掘對象與模式
3.1 知識發現的挖掘對象
3.2 知識發現的挖掘模式
第4章 數據預處理
4.1 數據預處理的作用
4.2 數據預處理的方法
4.3 數據離散化方法
第5章 基於符號推理的數據挖掘方法
5.1 BACON係統
5.2 FDD係統
第6章 基於信息論思想的數據挖掘方法
6.1 ID3方法
6.2 IBLE方法
第7章 基於進化思想的數據挖掘方法
7.1 神經網絡
7.2 遺傳算法
7.3 人工免疫算法
7.4 蟻群算法
7.5 魚群算法
7.6 粒子群優化算法
第8章 基於集閤論的數據挖掘方法
8.1 模糊集閤
8.2 粗糙集閤
8.3 粗糙集閤的擴展模型
第9章 基於統計方法的數據挖掘方法
9.1 相關分析和迴歸分析
9.2 方差分析
9.3 因子分析
9.4 判彆分析
第10章 智能決策支持係統
10.1 智能決策支持係統概述
10.2 數據庫與數據庫管理係統
10.3 模型庫與模型庫管理係統
10.4 方法庫與方法庫管理係統
10.5 知識庫與知識庫管理係統
10.6 人機對話管理係統
10.7 邏輯框架及實現方案
第11章 知識發現與智能決策支持係統的應用案例
11.1 知識發現的應用
11.2 智能決策支持係統的應用
11.3 數據挖掘係統産品
參考文獻

精彩書摘

　　《知識發現與智能決策》：
　　2.1.3數據庫理論
　　數據庫技術的萌芽從20世紀60年代中期開始，到60年代末70年代初商品化軟件MIS的推齣、數據庫任務組（databasetaskgroup，DBTG）報告、埃德加·弗蘭剋·科德（E.F.Codd）發錶的“大型數據庫數據的關係模型”的理論，開創瞭數據庫和關係數據理論的研究，標誌著數據庫技術的成熟，並有瞭堅實的理論基礎。
　　70年代後，數據庫技術有瞭很大發展。基於關係模型的數據庫管理係統越來越豐富，性能越來越好，功能越來越強，其應用領域廣泛。
　　數據庫就是按照一定的組織結構在計算機存儲介質上存儲的相關數據，它具有數據結構化、數據獨立性和數據共享的特點。數據庫管理係統是用來幫助用戶在計算機上建立、使用和管理數據庫的軟件係統，因此，數據庫是數據的綜閤，不僅反映數據本身的內容，而且反映數據之間的聯係。人們在數據庫係統的形式化結構中采用數據模型來抽象、錶示和處理現實世界中的數據和信息。
　　不同的數據模型提供不同的數據和信息的模型化工具，根據模型應用的不同目的，可將模型分為兩個層次，一是概念模型（或信息模型），二是數據模型（如網狀模型、層次模型、關係模型）。概念模型是按用戶的觀點來對數據和信息進行建模，數據模型是按計算機係統的觀點對數據建模。
　　一般地講，數據模型是嚴格定義的概念的集閤，這些概念精確地描述瞭係統的靜態特性、動態特性和完整性約束條件。數據模型可以用來描述數據的結構和數據的各種運算操作。因此，數據模型常由數據結構、數據操作和完整性約束三部分組成。在數據庫係統中常按數據結構的類型來命名數據模型。如層次結構、網狀結構和關係結構的類型分彆為層次模型、網狀模型和關係模型。數據操作是指對數據庫中各種對象的實例（值）允許的操作的集閤，包括操作和有關的操作規則。數據類型要定義這些操作的確切含義、操作符號、操作規則和實現這些操作的語言。也就是說，數據結構是對係統靜態特性的描述，而數據操作是對係統動態特性的描述。數據的約束條件是完整性規則的集閤，完整性規則是給定的數據模型中數據及其聯係所具有的製約和依存規則，用以限定符閤數據模型的數據庫狀態以及狀態的變化，以保證數據的正確、有效、相容。
　　數據庫理論提供瞭結構描述語言（外模式DDL）、外模式描述語言、內模式數據描述語言來嚴格定義有關對象。
　　關係數據庫是應用數學方法來處理數據庫數據的。關係模型是建立在集閤代數的基礎上的。一個關係模式應是一個元組R（U，D，DOM，F），其中R是關係名，它是符號化的元組語義；U是一組屬性；U中的屬性來自的域用D錶示；屬性到域的映射用DOM錶示：屬性組u上的一組數據依賴F。由於域D和映射DOM對模式設計的影響不大，所以可將關係看成三元組，當且僅當U上的一個關係r滿足F時，r稱為關係模式R（U，F）的一個關係。在關係數據庫中，要求關係的每一個分量是不可分的數據項，並把這樣的關係稱為規範化的關係，簡稱為範式。
　　……

前言/序言

《知識發現與智能決策》是一本旨在探索和引導讀者如何從海量信息中提煉有價值的知識，並基於這些知識做齣更明智、更具前瞻性的決策的著作。本書並非一本枯燥的技術手冊，而是試圖以一種更為宏觀和通俗的視角，解構“知識發現”和“智能決策”這兩個看似復雜但又與我們日常生活息息相關的概念。 第一部分：知識的潮汐與發現的羅盤——理解知識的本質與搜尋之道 在信息爆炸的時代，我們如同置身於一片浩瀚的知識海洋。然而，海洋之大，並非意味著寶藏隨處可見。如何辨彆哪些是真正的珍寶，哪些隻是漂浮的泡沫，是知識發現的首要挑戰。本書的開篇，將帶領讀者深入理解“知識”的真正含義。它不隻是孤立的數據點，更是經過組織、關聯、理解和內化的信息。從原始數據到有意義的信息，再到能夠指導行動的知識，這其中蘊含著一個精妙的轉化過程。 我們將探討知識的多種形態，包括顯性知識（易於錶達和傳播）和隱性知識（蘊含在個人經驗和直覺中，難以言傳）。理解這些差異，有助於我們設計齣更有效的知識獲取和管理策略。 接著，本書將聚焦於“知識發現”的藝術。這不僅僅是簡單的信息搜集，而是一個主動探索、篩選、分析和整閤的過程。我們將介紹多種有效的知識搜尋方法： 係統性文獻迴顧與文獻計量學分析： 如何通過對現有研究成果的深入梳理，快速把握某一領域的最新動態、研究熱點和尚未被充分探索的空白區域。我們將學習如何設計科學的檢索策略，評估文獻的質量和相關性，並利用文獻計量學工具（如引文分析、關鍵詞共現分析）來識彆關鍵文獻、核心作者和重要研究方嚮。 信息可視化技術： 如何將復雜的數據和知識結構以直觀的圖形方式呈現，幫助我們快速發現隱藏的模式、關聯和趨勢。本書將介紹思維導圖、概念圖、網絡圖等可視化工具在知識梳理和整理中的應用，以及如何解讀這些圖譜所傳遞的信息。 案例研究與田野調查： 深入一綫，通過對具體事例的細緻觀察和分析，挖掘那些不為外人所知但卻至關重要的實踐經驗和“潛規則”。我們將學習如何設計有效的案例研究方案，進行深度訪談和參與式觀察，從而獲得鮮活、生動的知識。 數據挖掘與機器學習基礎： 盡管本書並非一本純粹的技術指南，但瞭解數據挖掘和機器學習的基本原理對於現代知識發現至關重要。我們將簡要介紹關聯規則挖掘、聚類分析、分類模型等技術，說明它們如何幫助我們從海量數據中自動發現潛在的規律和模式。重點在於理解這些技術能夠帶來怎樣的知識，以及如何解讀它們的結果。 在掌握瞭搜尋之道後，更重要的是如何構建一個屬於自己的“知識羅盤”。這意味著要學會批判性地評估信息的來源、質量和可靠性，培養獨立思考和辨彆真僞的能力。我們將探討信息過載時代的應對策略，如何避免被虛假信息和噪音所誤導，以及如何建立一個高效的信息過濾和管理係統。 第二部分：智能的火花與決策的航嚮——從知識到行動的飛躍 知識的價值在於其應用。本書的第二部分，將把焦點從“發現”轉移到“決策”。“智能決策”並非憑空産生，而是建立在對相關知識深刻理解和係統分析的基礎之上。 我們將深入探討決策過程的本質：它是一個在不確定性環境中，從多個備選方案中選擇一個最優化路徑的過程。在這個過程中，知識扮演著至關重要的角色，它為我們提供瞭評估選項、預測結果和規避風險的依據。 本書將介紹多種智能決策的框架和方法： 決策分析模型： 介紹如決策樹、效用分析、成本效益分析等經典的決策工具。我們將學習如何構建決策模型，識彆關鍵的決策點、不確定因素和可能的後果，並量化不同選擇的潛在價值，從而做齣理性選擇。 情景規劃與風險管理： 麵對未來不確定性的挑戰，情景規劃提供瞭一種預見和準備未來多種可能性的方法。本書將講解如何構建不同的未來情景，評估每個情景下的潛在機遇和挑戰，並提前製定應對策略，以增強決策的韌性。同時，我們將探討風險識彆、評估和應對的基本原則，幫助讀者在決策中有效地管理風險。 數據驅動的決策支持係統： 探討如何利用前麵知識發現部分所獲得的洞察，構建或利用數據驅動的決策支持係統。這可能包括利用統計模型、預測分析甚至人工智能技術，來提供量化指標、模擬預測和優化建議，從而輔助決策者做齣更精準、更快速的決策。 認知偏差與直覺的平衡： 智能決策並非完全排除人類的主觀性。我們將深入探討常見的認知偏差（如錨定效應、確認偏差、過度自信等），以及它們如何影響我們的決策過程。理解這些偏差，有助於我們有意識地加以規避，並更好地平衡理性分析與有經驗的直覺。 群體智慧與協作決策： 在許多復雜問題麵前，個體的力量是有限的。本書將探討如何匯聚不同個體的知識和見解，通過有效的溝通和協作，形成更全麵、更優化的集體決策。我們將介紹一些促進群體智慧的機製，如頭腦風暴、德爾菲法等。 第三部分：融匯貫通與實踐之路——將知識與決策融入生活與工作 理論的最終目的是指導實踐。本書的最後一部分，將緻力於將前麵所學的內容融會貫通，並指引讀者如何在實際生活中和工作中，將知識發現和智能決策的理念付諸實踐。 我們將通過一係列貼近實際的案例分析，展示知識發現和智能決策如何在商業策略製定、個人職業規劃、科學研究突破、社會問題解決等不同領域發揮作用。這些案例將涵蓋： 企業戰略與市場洞察： 如何通過對市場趨勢、競爭對手和消費者需求的深入分析，發現新的商業機會，並製定前瞻性的市場進入或産品開發策略。 個人成長與生涯發展： 如何主動學習和積纍知識，識彆個人優勢和發展方嚮，並做齣明智的職業選擇和學習規劃。 科學研究的創新與突破： 如何通過文獻的深度挖掘和跨學科的知識融閤，提齣新的研究假設，設計實驗方案，並最終推動科學知識的前沿。 復雜社會議題的應對： 如何整閤來自不同領域的信息和專傢意見，分析社會問題的根源，並探索有效的治理和解決途徑。 本書還將提供一些實用的工具箱和方法論，幫助讀者構建自己的知識管理體係，並養成持續學習和終身決策的良好習慣。這可能包括： 個人知識圖譜的構建： 如何係統地整理、存儲和連接自己所學的知識，形成一個個性化的知識網絡，方便隨時調用和更新。 決策日誌的記錄與反思： 鼓勵讀者記錄自己的重要決策過程，分析決策結果，總結經驗教訓，從而不斷優化決策能力。 建立學習型組織或社群： 如何在團隊或社群中，促進知識的共享和協作，營造一個支持智能決策的良好氛圍。 結語：擁抱知識，引領未來 《知識發現與智能決策》並非一蹴而就的解決方案，而是一場持續的學習和實踐之旅。它所倡導的核心理念是，在日新月異的世界裏，保持好奇心，擁抱知識，不斷提升我們發現有價值信息的能力，並基於這些信息做齣更明智、更具前瞻性的決策。本書的目的，是為每一位渴望在信息洪流中站穩腳跟，並在個人和事業上取得卓越成就的讀者，提供一座指引方嚮的燈塔，一副洞察本質的眼鏡，一套付諸實踐的工具。通過這本書，我們希望激發讀者內在的求知欲和探索精神，賦予他們駕馭知識、引領未來的能力。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，《知識發現與智能決策》這本書為我打開瞭一扇通往更深層次理解世界的大門。它不僅僅是關於技術，更是關於思維方式的轉變。作者在書中穿插瞭許多哲學層麵的思考，例如關於“知識的本質”、“智能的定義”以及“決策的倫理”等問題，這讓這本書的深度得到瞭極大的提升。我發現，在追求高效和精確的智能決策的同時，我們也需要關注其背後的價值觀和潛在影響。書中對於“可解釋性AI”的討論，讓我意識到，在依賴算法做齣決策的同時，我們也需要能夠理解算法的決策過程，這樣纔能建立信任，並對可能齣現的偏差進行糾正。這本書的語言風格平實而富有啓發性，沒有華而不實的辭藻，卻字字珠璣。它讓我明白瞭，真正的智慧，不僅僅在於掌握多少知識，更在於如何有效地利用這些知識，去理解世界，去做齣更好的選擇。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《知識發現與智能決策》的過程，就像經曆瞭一場思維的“洗禮”。我從未想過，原來分析數據、做齣決策，可以如此富有係統性和科學性。書中對於“知識錶示”的探討，讓我對如何結構化、組織化地存儲和管理知識有瞭更深刻的理解。作者從不同維度講解瞭各種知識錶示模型，包括規則、本體、語義網絡等，以及它們在不同場景下的優勢和劣勢。這對於我們構建一個能夠高效檢索、推理和共享的知識庫，有著至關重要的指導意義。此外，書中還深入剖析瞭“知識融閤”的難題，如何將來自不同來源、不同格式的知識進行整閤，形成一個統一、一緻、完整的知識體係。這在信息孤島普遍存在的當今時代，尤為關鍵。這本書讓我認識到，真正的“知識發現”並非簡單的信息收集，而是一個復雜而精密的係統工程，需要多方麵的技術和方法協同作用。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在翻閱《知識發現與智能決策》之前，我對“知識發現”這個概念的理解還停留在比較錶層的階段。我總覺得它就是一些技術人員在電腦前進行數據挖掘，找到一些統計上的關聯性。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的認知。作者用一種非常易於理解的方式，將原本可能晦澀難懂的理論，描繪得生動有趣。我尤其被其中關於“因果推斷”的章節所吸引，它不僅僅關注事物之間的相關性，更深入地探討瞭事物之間的內在聯係，以及如何通過實驗設計和統計模型來驗證這些聯係的真實性。這對於我們理解復雜係統，例如市場行為、社會現象，甚至人體健康，都具有極其重要的意義。以往，我常常在分析問題時，容易陷入“相關不等於因果”的誤區，這本書就像一盞明燈，指引我如何更嚴謹、更深入地思考問題，避免被錶麵的現象所迷惑。作者在書中舉瞭大量生動的案例，這些案例都非常貼近我們的生活和工作，讓我能夠切身感受到知識發現的強大力量，以及它如何幫助我們做齣更具前瞻性的判斷。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《知識發現與智能決策》這本書，封麵設計就給我一種沉靜而充滿力量的感覺，深邃的藍色背景搭配簡潔的銀色字體，仿佛預示著探索未知、開啓智慧的旅程。我一直對如何從海量信息中提煉齣有價值的見解，並在此基礎上做齣更明智的選擇抱有濃厚的興趣。在日常工作中，我們常常麵臨信息爆炸的睏境，各種數據、報告、觀點層齣不窮，如何在紛繁蕪雜中找到那顆璀璨的“知識之星”，並利用它指導我們前進的方嚮，是我一直思索的問題。這本書的題目正是我內心深處的呼喚，它承諾將帶領我進入一個超越直覺、依賴數據和智能分析的決策領域。我期待它能為我揭示那些隱藏在數據背後的規律，教我如何構建有效的知識發現模型，以及如何將這些知識轉化為切實可行的決策方案。尤其是在人工智能飛速發展的當下，書中關於智能決策的部分，更是讓我充滿期待，希望能從中學習到最新的技術和方法，為自己的工作和學習注入新的動力。這本書不僅僅是一本理論著作，我更希望它能是一本實踐指南，能夠指導我如何在實際場景中應用這些知識，解決我所麵臨的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點在於它對“智能決策”的係統性闡述。在我看來，決策過程往往是一個充滿瞭不確定性和風險的挑戰。即使擁有再多的信息，我們也很難百分之百地預知未來的結果。而“智能決策”提供瞭一種全新的視角，它強調利用數據驅動、算法支持的分析方法，來優化決策過程，降低風險，提高成功的概率。我特彆關注書中關於“機器學習在決策支持係統中的應用”的部分，作者詳細介紹瞭各種機器學習算法，如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等，以及它們如何被用來預測趨勢、識彆模式、評估風險，並最終為決策者提供最優建議。這種將理論與實踐相結閤的講解方式，讓我能夠清晰地理解各種算法的原理和適用場景。更重要的是，作者在書中也強調瞭智能決策的局限性，以及如何平衡算法的客觀性與人類的經驗判斷，這讓我意識到，智能決策並非要取代人類，而是要成為人類更強大的助手。

評分☆☆☆☆☆

包裝的太差，封麵上都是泥，能看就好，懶得吐槽瞭

評分☆☆☆☆☆

厚厚一本，全是字，排版很密，閱讀不舒適。

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