異構信息網絡挖掘：原理和方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 孫藝洲 韓傢煒 著，段磊 譯

圖書標籤:

• 信息網絡
• 異構網絡
• 知識圖譜
• 數據挖掘
• 機器學習
• 網絡分析
• 圖數據庫
• 算法
• 人工智能
• 數據科學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111549956

版次：1

商品編碼：12202610

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據管理叢書

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

頁數：163

産品特色

內容簡介

本書介紹瞭異構信息網絡挖掘的原理和方法，包括基於排名的聚類與分類、基於元路徑的相似性搜索和挖掘、關係強度感知挖掘，以及若乾有前景的研究方嚮。本書是伊利諾伊大學香檳分校數據挖掘高級課程的參考教材，適閤作為數據挖掘方嚮的研究生教材，也適閤數據挖掘研究人員和專業技術人員參考。

作者簡介

　　YizhouSun擁有伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機係博士學位，師從著名數據挖掘科學傢JiaweiHan（韓傢煒）教授。目前是西北大學計算機和信息科學學院副教授。

　　JiaweiHan（韓傢煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係Bliss教授。由於在數據挖掘和數據庫係統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和奬勵，其中包括2004年ACMSIGKDD頒發的佳創新奬，2005年IEEEComputerSociety頒發的技術成就奬，2009年IEEE頒發的W.WallaceMcDowell奬。他是ACM和IEEE會士。

目錄

叢書前言
譯者序
摘要和關鍵詞
第1章引言
1��1異構信息網絡是什麼
1��2為什麼異構網絡挖掘是一項新的挑戰
1��3本書的內容組織
第一部分基於排名的聚類和分類
第2章基於排名的聚類
2��1概述
2��2RankClus算法
2��2��1排名函數
2��2��2從條件排名分布到新的聚類度量
2��2��3聚類中心和距離測量
2��2��4RankClus算法總結
2��2��5實驗結果
2��3NetClus算法
2��3��1排名函數
2��3��2NetClus算法框架
2��3��3網絡聚類中目標對象生成模型
2��3��4目標對象和屬性對象的後驗概率
2��3��5實驗結果
第3章異構信息網絡的分類
3��1概述
3��2GNetMine
3��2��1分類問題定義
3��2��2基於圖的正則化框架
3��3RankClass
3��3��1RankClass框架
3��3��2基於圖的排名
3��3��3調整網絡
3��3��4後驗概率計算
3��4實驗結果
3��4��1數據集
3��4��2準確性研究
3��4��3案例研究
第二部分基於元路徑的相似性搜索和挖掘
第4章基於元路徑的相似性搜索
4��1概述
4��2PathSim：基於元路徑的相似性度量
4��2��1網絡模式和元路徑
4��2��2基於元路徑的相似性框架
4��2��3PathSim：全新的相似性度量
4��3單一元路徑的在綫查詢處理
4��3��1單一元路徑的連接
4��3��2基準算法
4��3��3基於共同聚類的剪枝
4��4多重元路徑的組閤
4��5實驗結果
4��5��1有效性
4��5��2效率對比
4��5��3Flickr網絡的案例研究
第5章基於元路徑的關係預測
5��1概述
5��2基於元路徑的關係預測框架
5��2��1基於元路徑的拓撲特徵空間
5��2��2監督式關係預測框架
5��3閤著關係預測
5��3��1閤著關係預測模型
5��3��2實驗結果
5��4帶時間的關係預測
5��4��1麵嚮作者引用關係預測的基於元路徑的拓撲特徵
5��4��2關係建立時間預測模型
5��4��3實驗結果
第三部分關係強度感知挖掘
第6章不完全屬性的關係強度感知聚類
6��1概述
6��2關係強度感知聚類的問題定義
6��3聚類框架
6��3��1模型綜述
6��3��2屬性生成建模
6��3��3結構一緻性建模
6��3��4統一模型
6��4聚類算法
6��4��1聚類優化
6��4��2鏈接類型強度學習
6��4��3整閤：GenClus算法
6��5實驗結果
6��5��1數據集
6��5��2有效性研究
第7章通過元路徑選擇的用戶引導聚類
7��1概述
7��2用戶引導聚類的元路徑選擇問題
7��2��1元路徑選擇問題
7��2��2用戶引導的聚類
7��2��3問題定義
7��3概率模型
7��3��1關係生成建模
7��3��2用戶引導建模
7��3��3對元路徑選擇的質量權重建模
7��3��4統一模型
7��4學習算法
7��4��1給定元路徑權重優化聚類結果
7��4��2給定聚類結果優化元路徑權重
7��4��3PathSelClus算法
7��5實驗結果
7��5��1數據集
7��5��2有效性研究
7��5��3元路徑權重的案例研究
7��6討論
第8章研究前沿
參考文獻

前言/序言

　　叢書前言陳寅恪先生說：“一時代之學術，必有其新材料與新問題。取用此材料，以研求問題，則為此時代學術之新潮流。治學之士，得預於此潮流者，謂之預流（藉用佛教初果之名）。其未得預者，謂之未入流。”對今天的信息技術而言，“新材料”即為大數據，而“新問題”則是産生於“新材料”之上的新的應用需求。

　　當下大數據技術發展變化日新月異，大數據應用已經遍及工業和社會生活方方麵麵，原有的數據管理理論體係與大數據産業應用之前的差距日益加大，而工業界對於大數據人纔的需求卻極劇增加。大數據專業人纔的培養是新一輪科技較量的基礎，高等院校承擔著大數據人纔培養的重任。因此大數據相關課程將逐漸成為國內高校計算機相關專業的重要課程。近來越來越多的院校急切地開設大數據方麵的人纔培養計劃，以求占得“先機”。但縱觀大數據人纔培養課程體係尚不盡如人意，多是已有課程的“冷拼盤”，頂多是加點“調料”，原材料沒有新鮮感。現階段無論多麼新多麼好的人纔培養計劃，都隻能在六七十年代編寫的計算機知識體係上施教，無法把當下的大數據帶給我們的新思維方式和知識體係傳導給學生。

　　為此我們意識到，缺少基礎性工作和原始積纍，就難以培養符閤工業界需要的大數據復閤型和交叉型人纔。因此急需在思維和理念方麵進行轉變，為現有的課程和知識體係按大數據應用需求進行延展和補充，加入新的可以因材施教的知識模塊。每一位學者都有責任和義務去為此“增磚添瓦”。

　　在此背景下，我們策劃和組織瞭這套大數據管理叢書，希望能夠培養數據思維的理念，對原有數據管理知識體係進行完善和補充，麵嚮新的技術熱點，提齣新的知識體係/知識點，拉近教材體係與大數據應用的距離，為受教者應對現代技術帶來的大數據領域的新問題和挑戰，掃除障礙。現時要求學者編寫大部頭著作費時費力，不太現實。這使我們想到二十世紀八九十年代風靡一時的“五角叢書”，它短小精湛，題材豐富，選題新穎，恰到好處地迎閤瞭那個時代人們對新知識的渴望，因此成為瞭那個時代的共同記憶。所以我們受此啓發，選擇瞭這種更容易實現的“五角叢書”的形式，促使學者們力所能及地把各自工作中的積纍呈現給大傢，為大數據人纔培養的“大廈”增磚添瓦。我們相信，假以時日，這些小部頭的著作匯溪成河，必將對未來大數據人纔培養起到“基石”的作用。

　　叢書定位：麵嚮新形勢下的大數據技術發展對人纔培養提齣的挑戰，旨在為學術研究和人纔培養提供可供參考的“基石”。雖然是一些不起眼的“磚頭瓦塊”，但可以為大數據人纔培養積纍可用的新模塊（新素材），彌補原有知識體係與應用問題之前的鴻溝，力圖為現有的數據管理知識查漏補缺，聚少成多，最終形成適應大數據技術發展和人纔培養的知識體係和教材基礎。

　　叢書特點：叢書藉鑒Morgan&ClaypoolPublishers;齣版的SynthesisLecturesonDataManagement，特色在於選題新穎，短小精湛。選題新穎即麵嚮技術熱點，彌補現有知識體係的漏洞和不足（或延伸或補充），內容涵蓋大數據管理的理論、方法、技術等諸多方麵。短小精湛則不求係統性和完備性，但每本書要自成知識體係，重在闡述基本問題和方法，並輔以例題說明，便於施教。

　　叢書組織：叢書采用國際學術齣版通行的主編負責製，為此特邀中國人民大學孟小峰教授（email:xfmeng@ruc�眅du�眂n）擔任叢書主編，負責叢書的整體規劃和選題。責任編輯為機械工業齣版社華章分社姚蕾編輯（email:yaolei@hzbook�眂om）。

　　在此期望有誌於大數據人纔培養並具有豐富理論和實踐經驗的學者和專業人員能夠加入到這套書的編寫工作中來，共同為中國大數據研究和人纔培養貢獻自己的智慧和力量，共築屬於我們自己的“時代記憶”。歡迎讀者對我們的齣版工作提齣寶貴意見和建議。

　　叢書即將齣版書目大數據管理概論孟小峰主編2017年2月齣版異構信息網絡挖掘：原理和方法［美］孫藝洲（YizhouSun）韓傢煒(JiaweiHan)著；段磊硃敏唐常傑譯2017年1月齣版大規模元搜索引擎技術［美］孟衛一（WeiyiMeng）於德（ClementT�盰u）著；硃亮譯2017年1月大數據集成［美］董欣（XinLunaDong）戴夫士·斯裏瓦斯塔瓦（DiveshSrivastava）著;王鞦月杜治娟王碩譯2017年2月短文本數據理解王仲遠編著2017年2月個人數據管理李玉坤孟小峰編著2017年3月位置大數據隱私保護潘曉霍崢孟小峰編著2017年3月移動大數據挖掘連德富張富崢王英子袁晶謝幸編著2017年3月雲數據管理挑戰與機遇［美］迪衛艾肯特·阿格拉沃爾（DivyakantAgrawal）蘇迪皮托·達斯（SudiptoDas）阿姆魯·埃爾·阿巴迪（AmrElAbbadi）著；馬友忠等譯2017年3月流數據管理［加］盧卡斯·戈拉布（LukaszGolab）［德］M·塔納·顧茲敘（M�盩amer�Zzsu）著；禹曉輝譯2017年3月

《異構信息網絡挖掘：原理和方法》 內容簡介 在信息爆炸的時代，數據如同浩瀚的星辰，其價值愈發凸顯。然而，這些數據並非總是以單一、同質的形式存在。現實世界中，我們麵對的往往是復雜、多源、異構的信息集閤。這些信息網絡由不同類型的節點（如人、物品、地點、概念等）和不同類型的鏈接（如“朋友”、“購買”、“訪問”、“屬於”等）構成，它們之間交織錯綜，共同構建起龐大而精密的知識圖譜。理解並從這些異構信息網絡中提取有價值的洞見，已成為驅動科學研究、商業決策和技術創新的關鍵。 《異構信息網絡挖掘：原理和方法》一書，正是緻力於深入探討這一前沿領域。它係統地梳理瞭異構信息網絡挖掘的核心理論，並全麵介紹瞭當前主流和新興的研究方法。本書旨在為讀者構建一個清晰的認知框架，使其能夠理解異構信息網絡的本質，掌握挖掘其深層規律的工具與技術，最終實現從海量異構數據中提取高價值知識的目標。 第一部分：異構信息網絡的基石 本書的第一部分，將帶領讀者走進異構信息網絡的奇妙世界，為其打下堅實的基礎。 緒論：為何要挖掘異構信息網絡？ 信息過載與數據異構性的挑戰： 詳細闡述當前信息爆炸的現狀，分析傳統單類型數據挖掘方法的局限性，引齣異構信息網絡的普遍性與重要性。 異構信息網絡的定義與特徵： 清晰界定什麼是異構信息網絡，強調其多類型節點、多類型鏈接、多層次結構等關鍵特徵。通過生動形象的例子（如社交網絡、電子商務平颱、生物醫學網絡、交通網絡等）來闡釋這些特徵。 異構信息網絡挖掘的應用前景： 展望異構信息網絡挖掘在各個領域的廣泛應用，例如： 個性化推薦係統： 如何通過挖掘用戶-物品、物品-物品等異構關係，實現更精準的推薦。 知識圖譜構建與推理： 如何從海量異構文本、網頁中抽取實體和關係，構建知識圖譜，並進行常識推理。 欺詐檢測與異常行為分析： 如何通過分析用戶行為、交易記錄等異構信息，發現異常模式。 生物醫學研究： 如何整閤基因、蛋白質、疾病、藥物等異構數據，揭示疾病機理，發現新藥靶點。 輿情分析與社會科學研究： 如何分析用戶發布的內容、互動行為、地理位置等異構信息，理解社會現象。 本書的組織結構與閱讀指南： 概覽全書內容，為讀者提供清晰的學習路徑。 異構信息網絡的建模與錶示 圖論基礎： 迴顧圖論的基本概念，如節點、邊、度、路徑、連通性等，為後續的算法介紹奠定數學基礎。 異構信息網絡的類型與建模： 二部圖（Bipartite Graphs）： 介紹用戶-物品、學生-課程等二部圖的建模方式，及其在推薦、匹配等場景的應用。 多部圖（Multi-partite Graphs）： 進一步擴展到包含三個或以上節點類型的復雜網絡，如用戶-物品-商傢三部圖。 異構圖（Heterogeneous Graphs）： 強調異構信息網絡的核心特徵——不同類型的節點和邊，以及如何在數學上進行錶示，如使用多重圖（Multigraph）或定義節點和邊的屬性。 數據錶示方法： 鄰接矩陣與鄰接錶： 討論傳統圖數據錶示方法在異構信息網絡中的適用性與局限性。 麵嚮對象的錶示： 提齣更加靈活的建模方式，將不同類型的節點和邊視為對象，並賦予其屬性。 嵌入式錶示（Embeddings）： 引入將異構信息網絡中的節點、邊甚至子圖映射到低維嚮量空間的思想，為後續的機器學習算法奠定基礎。詳細介紹概念如節點嵌入（Node Embeddings）、邊嵌入（Edge Embeddings）等。 第二部分：異構信息網絡的挖掘原理 在理解瞭異構信息網絡的結構與錶示之後，本書的第二部分將深入探討挖掘其中的深層信息的關鍵原理。 基於相似度的挖掘技術 節點相似度計算： 基於路徑的相似度： 詳細介紹隨機遊走（Random Walk）、元路徑（Meta-path）等概念。 元路徑的定義與構建： 深入講解如何根據特定應用場景定義有意義的元路徑，以及元路徑在捕捉異構關係中的重要作用。例如，在用戶-物品網絡中，“用戶-購買-物品”或“用戶-喜歡-物品-類彆-物品”等元路徑。 元路徑實例： 通過具體案例，演示如何利用元路徑計算用戶與用戶、物品與物品、用戶與物品之間的相似度。 基於圖結構的相似度： 介紹Adamic-Adar、Jaccard係數等在異構網絡中的變體和適用性。 關係相似度計算： 探討如何衡量不同類型鏈接的相似性，例如，同類邊的相似度，或不同類型邊之間的某種映射關係。 子圖相似度計算： 介紹如何比較異構信息網絡中的子結構，用於模式發現和異常檢測。 基於機器學習的挖掘技術 特徵工程與特徵提取： 基於元路徑的特徵： 如何將元路徑上的節點序列轉化為可用的特徵嚮量。 基於網絡結構的特徵： 如節點的度、中心性（Degree Centrality, Betweenness Centrality, Eigenvector Centrality等）在異構網絡中的推廣和計算。 基於節點嵌入的特徵： 利用預訓練的節點嵌入嚮量作為節點的特徵錶示。 監督學習方法： 分類與迴歸： 如何利用異構信息網絡中的特徵預測節點類彆（如用戶興趣分類）或數值屬性（如物品價格預測）。 鏈接預測： 預測未知鏈接的形成概率，例如，預測用戶可能關注的社交關係，或物品可能被購買的傾嚮。 半監督與無監督學習方法： 聚類： 將相似的節點或子圖進行分組，發現潛在的社區結構或模式。 異常檢測： 識彆與整體模式不符的異常節點或鏈接。 降維： 將高維的異構信息網絡數據映射到低維空間，便於可視化和進一步分析。 基於深度學習的挖掘技術 圖神經網絡（GNNs）在異構信息網絡中的應用： 通用GNNs的局限性： 分析標準GNNs如何處理異構性問題。 異構圖神經網絡（Heterogeneous Graph Neural Networks, HGNNs）： 重點介紹專門為異構信息網絡設計的GNN模型，如Metapath-GNN、HAN（Heterogeneous Graph Attention Network）、R-GCN（Relational Graph Convolutional Networks）等。 消息傳遞機製的異構化： 詳細闡述不同類型的節點和邊在消息傳遞過程中如何被區分和處理。 注意力機製的應用： 講解如何利用注意力機製學習不同元路徑或不同類型鄰居的重要性。 圖嵌入技術（Graph Embeddings）的最新進展： 元路徑引導的圖嵌入： 結閤元路徑的思想，生成更具語義的節點嵌入。 基於對抗學習的圖嵌入： 利用生成對抗網絡（GANs）生成更具代錶性的圖嵌入。 多模態異構圖嵌入： 結閤文本、圖像等其他模態信息，提升圖嵌入的質量。 第三部分：異構信息網絡的挖掘方法與實踐 本書的第三部分將深入到具體的挖掘方法和實際應用，幫助讀者掌握解決實際問題的技巧。 核心挖掘任務與算法 節點分類與迴歸： 基於元路徑的分類器： 如元路徑聚閤（Meta-path Aggregation）。 基於圖捲積網絡的節點分類： 介紹HGNNs在節點分類任務上的錶現。 實踐案例： 如用戶興趣分類，文章主題分類。 鏈接預測： 基於相似度的鏈接預測： 如元路徑相似度分數。 基於機器學習的鏈接預測： 如使用邏輯迴歸、支持嚮量機等。 基於深度學習的鏈接預測： 如使用GNNs預測用戶-物品的購買鏈接。 實踐案例： 推薦係統中的物品推薦，社交網絡中的好友推薦。 社群檢測（Community Detection）： 考慮異構性的社群定義： 如何在異構網絡中定義“社群”的概念。 基於節點相似度的社群檢測： 如基於元路徑的聚類算法。 基於GNNs的社群檢測： 如利用節點嵌入進行聚類。 實踐案例： 發現社交網絡中的興趣群體，生物醫學網絡中的功能模塊。 知識圖譜補全（Knowledge Graph Completion）： 基於嵌入的知識圖譜補全： 如TransE、ComplEx等模型。 考慮異構關係的知識圖譜補全： 如何在多類型關係的網絡中進行補全。 實踐案例： 豐富企業知識圖譜，完善醫學知識圖譜。 異常檢測（Anomaly Detection）： 基於統計模型的異常檢測： 如Isolation Forest。 基於圖嵌入的異常檢測： 識彆嵌入空間中的離群點。 基於GNNs的異常檢測： 學習正常模式，識彆偏離模式的異常。 實踐案例： 金融欺詐檢測，網絡安全入侵檢測。 算法實現與工具 常用的數據結構與圖庫： 介紹適閤存儲和操作異構信息網絡的數據結構，以及常用的圖計算庫（如NetworkX, igraph, PyTorch Geometric, Deep Graph Library (DGL)等）。 開源框架與平颱： 介紹支持異構信息網絡挖掘的開源框架和平颱，以及如何在這些平颱上實現和部署算法。 案例研究與實戰演練： 通過多個實際應用場景，展示如何選擇閤適的挖掘方法，如何進行數據預處理、模型訓練、評估與調優。例如，針對不同數據集（如MovieLens、DBLP、YAGO等）進行全麵的實戰演練。 未來展望與挑戰 可解釋性： 如何提高異構信息網絡挖掘結果的可解釋性，使之更易於理解和信任。 實時性與可擴展性： 如何處理大規模、動態變化的異構信息網絡，實現高效的實時挖掘。 多模態融閤： 如何更有效地融閤文本、圖像、視頻等多模態信息，構建更全麵的異構信息網絡。 聯邦學習與隱私保護： 在保護用戶隱私的前提下，進行異構信息網絡挖掘。 新穎的挖掘任務： 探索異構信息網絡中尚未充分挖掘的潛在價值和新的應用方嚮。 《異構信息網絡挖掘：原理和方法》以其係統性的理論闡述、全麵的方法介紹和深入的實踐指導，將成為一本不可多得的參考書籍。無論您是希望深入理解數據挖掘前沿的學術研究者，還是尋求技術解決方案的行業從業者，亦或是渴望掌握新興數據處理技能的學生，本書都將是您探索異構信息網絡奧秘的得力助手。通過本書的學習，您將能夠更有效地駕馭復雜多變的信息洪流，從中發掘齣蘊藏的知識與價值，為您的研究和工作帶來突破性的進展。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的研究生，我的研究方嚮涉及到利用圖神經網絡進行多模態數據分析，而《異構信息網絡挖掘：原理和方法》這本書，可以說是我近期閱讀過的最貼閤我研究需求的學術專著瞭。我一直苦於找不到一本能夠全麵概括異構信息網絡在機器學習，特彆是深度學習領域應用的著作，而這本書恰恰滿足瞭我的這一需求。它不僅梳理瞭異構信息網絡的基本理論，更重要的是，它深入探討瞭如何將這些網絡結構與現代機器學習模型相結閤，例如如何構建異構圖的錶示學習，如何設計適用於異構圖的神經網絡架構，以及如何在異構圖上進行各種預測和推理任務。書中對這些前沿方法的介紹，引用瞭大量最新的研究成果，這對於我撰寫學術論文和跟進領域最新動態非常有幫助。而且，書中對各種方法的對比分析，使得我能夠更清晰地認識到不同方法的優勢和局限性，從而更好地選擇適閤我研究問題的模型。這本書的深度和廣度，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對技術原理有著強烈探索欲的愛好者，尤其對那些能夠揭示事物本質和內在規律的技術理論著迷。當我接觸到《異構信息網絡挖掘：原理和方法》這本書時，我立刻感受到瞭它背後所蘊含的深刻洞察力。它並沒有停留在對錶麵現象的描述，而是深入到異構信息網絡的核心，去剖析其運作的機製和內在的邏輯。我喜歡書中對不同挖掘任務的細緻劃分，以及對每種任務背後所依賴的理論基礎的詳細闡述。例如，在講解節點分類任務時，書中不僅介紹瞭各種基於圖嵌入的方法，還對其背後的數學原理進行瞭深入的推導，這讓我能夠真正理解為什麼這些方法有效，而不是僅僅停留在“怎麼用”的層麵。此外，書中對異構信息網絡中“度量”的深入探討，也讓我對網絡的連接性、重要性有瞭更深刻的理解，這對於理解復雜係統的運行規律至關重要。這本書讓我不僅僅是在學習一項技術，更是在學習一種思考和分析復雜世界的方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，可以說是一場及時雨，填補瞭我長久以來在理解和應用異構信息網絡方麵存在的知識空白。我一直對那些由不同類型節點和關係交織而成的復雜網絡充滿瞭好奇，但市麵上真正能夠係統講解其背後原理和實用方法的書籍卻屈指可數。當我翻開《異構信息網絡挖掘：原理和方法》時，立刻就被其嚴謹的邏輯和清晰的結構所吸引。作者並沒有直接拋齣晦澀難懂的算法，而是從最基礎的概念入手，循序漸進地構建起對異構信息網絡的認知框架。無論是對異構性的定義、不同類型節點和關係的錶示，還是對網絡結構特徵的度量，都進行瞭詳盡且易於理解的闡述。尤其讓我印象深刻的是，書中對現實世界中異構信息網絡應用的生動描繪，例如社交網絡中的用戶、內容、關係，以及電商平颱中的商品、用戶、評價等，這些貼近生活的例子，讓我能夠更直觀地感受到理論知識的應用價值。這本書不僅僅是技術手冊，更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步深入探索異構信息網絡的奇妙世界，為我後續深入學習和實踐打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對這本書抱持著一種謹慎的期待，畢竟“挖掘”這個詞本身就帶有一絲神秘和高深的色彩，我擔心它會過於偏重理論的抽象，而忽略瞭實際操作的指導。然而，這本書的實踐導嚮性完全打消瞭我的顧慮。作者在原理講解之後，緊密結閤瞭各種主流的挖掘方法，並且用大量的篇幅闡述瞭這些方法的適用場景、優缺點以及實現細節。我尤其喜歡書中對一些經典算法的剖析，例如基於路徑的方法、基於嵌入的方法等等，作者不僅給齣瞭算法的數學模型，還輔以清晰的僞代碼和圖示，使得原本復雜的算法邏輯變得清晰可見。更難能可貴的是，書中還探討瞭一些實際應用中的挑戰，如數據稀疏性、噪聲乾擾等，並提供瞭相應的解決策略，這對於我們這些在實際工作中麵臨類似問題的研究者和工程師來說，無疑是寶貴的經驗分享。讀這本書，我感覺就像是跟一位資深的導師在進行一對一的深度交流，他不僅傳授知識，更分享經驗，指導我如何將理論應用於解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域工作多年的從業者，我一直在思考如何更有效地處理和理解那些結構復雜、信息量龐大的異構數據集。市麵上充斥著各種關於數據挖掘的書籍，但大多聚焦於同質性網絡或簡單的關係型數據，對於真正意義上的“異構”網絡，係統性的講解少之又少。這本書的齣現，讓我眼前一亮。它不僅僅是介紹算法，更重要的是，它提供瞭理解異構信息網絡的思維方式和分析框架。書中對不同維度、不同粒度信息的整閤與分析，以及如何從錯綜復雜的關係中提取有價值的洞見，這些都極大地拓寬瞭我的視野。我尤其欣賞書中在案例分析部分，是如何將理論方法巧妙地應用於實際場景，例如在推薦係統、知識圖譜構建、金融風控等領域的應用，這些案例讓我看到瞭異構信息網絡挖掘的巨大潛力，也啓發瞭我如何將這些方法應用到我自己的工作中，去解決那些過去難以攻剋的難題。

評分☆☆☆☆☆

書本質量不錯，還沒看，物流給力

評分☆☆☆☆☆

很好的書，買迴來督促自己學習

評分☆☆☆☆☆

好書，快遞給力

評分☆☆☆☆☆

封麵印刷挺好，內部印刷一般，價格定位有些貴！

評分☆☆☆☆☆

內容還可以

評分☆☆☆☆☆

還行吧。書的質量一般般，內容感覺也是東拼西湊的。

評分☆☆☆☆☆

封麵印刷挺好，內部印刷一般，價格定位有些貴！

評分☆☆☆☆☆

京東服務好靠譜

評分☆☆☆☆☆

還沒看完之後就開始瞭！