數據科學與工程實戰 王昌棟 賴劍煌 9787030805843 【台灣高等教育出版社】

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書名：數據科學與工程實戰
ISBN：9787030805843
出版社：科學
著編譯者：王昌棟 賴劍煌
頁數：237
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1724304
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內容簡介

本書是一本全面介紹數據科學理論與實踐的綜合性教材，旨在向讀者展示如何在多樣化的數據環境中應用數據科學技術以解決複雜的實際問題。本書的主要內容分為以下兩部分：第一部分（第1、2章）主要介紹數據科學與工程的背景、定義、原則和基本概念，以及數據科學基礎理論；第二部分（第3～7章）介紹高級應用和案例研究，旨在幫助讀者建立數據科學與工程的基礎知識，並在每個實踐章節中，按照背景介紹和場景分析、數據工程基礎實踐、高階算法研究及實戰的脈絡，為讀者提供一個循序漸進的學習框架、實踐指南和解決問題的方法。 書中案例包括知識圖譜構建與挖掘、文本檢測、多模態數據分析和推薦系統等，通過案例分析與實際操作示例，理論與實踐緊密結合，幫助讀者更好地理解和掌握數據科學的實際運用。 本書可作為普通高等學校計算機相關專業高年級本科生、研究生的教材，也可供相關領域專業人員（如數據挖掘工程師）等參考使用。

目錄

第一章 緒論
1 1 數據科學與工程背景
1 1 1 數據科學與工程的形成
1 1 2 數據科學與工程的概述
1 1 3 與其他相關領域的關係
1 1 4 數據科學與工程的重要性
1 2 數據科學與工程的工具和技術
1 2 1 常用工具和技術
1 2 2 本書用到的工具和技術導覽
1 3 數據科學與工程面臨的挑戰
1 3 1 數據隱私和安全
1 3 2 道德、倫理與法律問題
1 3 3 數據質量和治理
小結
第2章 數據科學基礎理論
2 1 數字圖像處理
2 1 1 數字圖像概述
2 1 2 圖像的類型
2 1 3 數字圖像的基本概念
2 1 4 數字圖像處理主要研究內容
2 2 知識圖譜
2 2 1 知識圖譜的背景
2 2 2 知識圖譜的概念
2 2 3 知識圖譜的分類
2 2 4 常見的知識圖譜技術
2 3 數據聚類算法
2 3 1 聚類分析的概念
2 3 2 聚類分析的度量
2 3 3 聚類的分類
2 3 4 聚類算法實戰：DBSCAN算法
2 4 文本分析算法
2 4 1 文本的定義
2 4 2 文本的作用
2 4 3 文本隨式
2 4 4 常見的文本分析技術
2 5 時間序列分析算法
2 5 1 時間序列
2 5 2 平穩性
2 5 3 時間序列的常用模型
2 6 多模態數據分析算法
2 6 1 多模態數據分析的定義
2 6 2 經典的多模態任務
2 7 推薦算法
2 7 1 推薦系統概述
2 7 2 推薦算法的思想原理
2 7 3 相似性度量方法
2 7 4 推薦算法分類
小結
習題
第3章 知識圖譜構建與挖掘實踐
3 1 知識圖譜與構建背景知識
3 1 1 知識圖譜背景知識
3 1 2 數據預處理
3 1 3 知識圖譜構建
3 1 4 專利大數據實踐處理流程
3 1 5 專利大數據介紹及建模
3 2 知識圖譜構建與挖掘的優化技術
3 2 1 知識增強與知識融合
3 2 2 面向文本數據的知識圖譜處理技術
3 2 3 知識圖譜的表徵學習
3 2 4 知識圖譜的可解釋應用
3 3 知識圖譜感知的專利成果聚類模型開發實踐
3 3 1 知識圖譜感知專利聚類算法
3 3 2 系統評測與驗證
3 3 3 工程實踐
3 3 4 演示系統
小結
習題
第4章 文本檢測實踐
4 1 互聯網文本檢測背景知識
4 1 1 互聯網平颱風控場景
4 1 2 垃圾文本檢測處理流程
4 1 3 垃圾文本檢測數據介紹及建模
4 2 基於字元相似性網絡的垃圾文本檢測優化技術
4 2 1 字形相似性
4 2 2 韓相似性
4 2 3 字元相似性網絡
4 3 基於字元相似性網絡的對抗垃圾文本檢測模型實踐示範
4 3 1 對抗垃圾文本檢測算法
4 3 2 系統評測與驗證
4 3 3 演不系統
小結
習題
第5章 多模態數據分析實踐
5 1 多模態數據分析背景知識
5 1 1 常見數據模態及其特徵
5 1 2 不同模態數據分析方法異同
5 2 醫療大數據分析背景知識
5 2 1 醫學場景介紹
5 2 2 醫療大數據特點及建模
5 2 3 醫學數據分析算法
5 2 4 數據預處理工具介紹
5 3 基於多模態數據融合的智慧醫療診斷模型開發
5 3 1 多模態數據預處理
5 3 2 多模態數據融合模型設計與開發
5 3 3 系統評測與分析
小結
習題
第6章 推薦系統實踐
6 1 推薦系統的背景知識
6 1 1 推薦絲概述
6 1 2 推薦系統架構
6 1 3 推薦系統數據介紹及建模
6 2 推薦系統的優化技術
6 2 1 雙向推薦系統
6 2 2 基於知識圖譜的推薦系統
6 2 3 可解釋推薦系統
6 3 基於知識圖譜的可解釋人崗智能匹配實踐
6 3 1 基於知識圖譜的可解釋雙向推薦算法
6 3 2 系統評測與驗證
6 3 3 工程實踐
6 3 4 演示系統
小結
習題
第7章 工程實踐的簡要回顧及擴展
7 1 四個工程實踐的簡要回顧
7 2 數據工程實踐擴展
7 2 1 技術角度的擴展
7 2 2 應用領域角度的擴展
7 2 3 跨領域技術應用
7 2 4 數據融合技術應用
參考文獻
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