非结构化数据处理技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈燕，李桃迎，张金松 著

图书标签:

• 非结构化数据
• 数据处理
• 文本分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 自然语言处理
• 大数据
• 信息提取
• 知识图谱
• 人工智能

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030531889

版次：31

商品编码：12263325

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

页数：352

字数：450000

正文语种：中文

内容简介

《非结构化数据处理技术及应用》系统详细地阐述了非结构化数据的处理方法与技术。通过对非结构化数据特点的分析，从非结构化数据的基础知识和理论、开源工具及应用举例、数据预处理、预测模型研究、网页数据的采集、非关系型数据库存储、结构化大数据分析平台、电商个性化推荐系统的应用、网购评语情感挖掘、全文检索技术、基于主题的检索系统等不同角度给出了结构化与非结构化数据的分析、挖掘与应用内容。

目录

目录
基础知识篇
第1章 非结构化数据的基础知识 3
1.1 大数据的基本概念 3
1.2 非结构化数据的基本概念 11
1.3 非结构化数据研究的必要性 12
1.4 非结构化数据挖掘的研究领域 13
第2章 非结构化数据挖掘的基础理论 18
2.1 数据挖掘 18
2.2 数据挖掘与其他技术的关系 29
2.3 图像挖掘 33
2.4 视频挖掘 34
第3章 非结构化数据挖掘的开源工具及应用举例 37
3.1 WEKA 37
3.2 R语言简介 49
结构化数据挖掘技术篇
第4章 数据预处理技术 61
4.1 数据预处理 62
4.2 数据清理 63
4.3 数据集成和融合 66
4.4 数据变换 67
4.5 数据归约 70
第5章 预测模型研究与应用 75
5.1 预测模型的基础理论 75
5.2 回归分析预测模型 77
5.3 趋势外推预测模型 92
5.4 时间序列预测模型 99
5.5 基于神经网络的预测模型 111
5.6 马尔可夫预测模型 124
第6章 网页数据的采集技术 129
6.1 网站信息采集相关技术研究 129
6.2 基于爬虫的网站信息采集技术整合设计 138
6.3 基于爬虫的网站信息采集技术整合实现 155
第7章 非关系型数据库存储技术 168
7.1 非关系型数据库系统发展的必然性 168
7.2 非关系型数据库理论 174
7.3 非关系型数据库的使用范例 180
非结构化数据挖掘方法及应用篇
第8章 非结构化大数据的分析平台 193
8.1 HDFS海量存储 195
8.2 Map Reduce 200
8.3 Spark 207
第9章 电商个性化推荐系统的应用 211
9.1 国内外研究现状 211
9.2 电子商务个性化推荐系统理论与技术介绍 212
9.3 基于协同过滤的个性化推荐算法研究与优化 226
9.4 基于移动平台的电商个性化推荐系统设计与实现 243
第10章 网购评语情感挖掘的应用 272
10.1 国内外研究现状 272
10.2 情感挖掘理论知识基础 275
10.3 改进情感倾向模型的建立 291
10.4 改进情感倾向模型的应用验证 300
10.5 基于情感挖掘的预测分析应用 315
参考文献 329
附录一 肯定性和否定性参考词组问卷调查 340
附录二 特殊程度词的影响程度问卷调查 341

精彩书摘

　　决策树技术主要是指针对给定的一组样本数据，根据其对应的规则，最终选取相应的一组动作。决策树方法是利用训练集生成一个测试函数，根据不同的取值建立树的分支；在每个分支子集中重复建立下层节点和分支。这样便生成一棵决策树，然后对决策树进行剪枝处理，最后把决策树转化为规则。决策树方法主要用于分类挖掘，是利用信息论中的互信息（mutualinformation，MI）（信息增益）寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，从而建立决策树的一个节点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支，最后在每个分支子集中再重复建立树的下层节点和分支的过程（马秀红等，2004）。国际上最早、也是最有影响的决策树方法是在1975年由Quinlan提出的ID3方法。ID3是基于信息熵的决策树分类算法，根据属性集的取值选择实例的类别，要解决的核心问题是在决策树中各层节点上选择属性。用信息增益率作为属性选择的标准，使得在每个非叶节点测试时，能获得关于被测试例子最大的类别信息。使用该属性将例子集分成子集后，系统的熵值最小，使得该非叶子节点到其对应的后代叶子节点的平均路径最短，从而使得所生成的决策树的平均深度较小，进一步提高分类的速度和准确率（高静等，2008）。
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《数据洪流中的智慧之眼：解构非结构化数据的奥秘与实践》 在这个信息爆炸的时代，我们被海量的数据所包围。然而，并非所有数据都井井有条，以数据库表格的形式呈现。电子邮件、社交媒体帖子、语音记录、视频片段、图像文件、网页内容……这些充斥在我们生活中的信息，绝大多数是以“非结构化”的形式存在的。它们没有预定义的模型，没有固定的格式，这使得传统的结构化数据处理方法难以企图，更不用说从中挖掘出有价值的洞察。 《数据洪流中的智慧之眼：解构非结构化数据的奥秘与实践》一书，正是应运而生，旨在为读者打开一扇理解和驾驭非结构化数据的大门。本书并非直接探讨“非结构化数据处理技术及应用”这一主题，而是从更宏观、更基础的层面，引领读者深入探究数据世界的本质，理解信息如何在不同的载体中存在，以及我们如何才能透过纷繁复杂的表象，洞察数据背后隐藏的价值。 第一篇：数据的根基——理解信息与载体 在着手处理任何数据之前，扎实理解“信息”本身的定义和其存在的“载体”至关重要。本篇内容将带领读者回溯信息的本源，探讨信息如何从抽象的概念转化为可感知、可记录的形态。我们将深入剖析不同信息载体的特性，例如： 文本信息： 不仅仅是字符的堆砌，而是承载着思想、观点、情感和意图的载体。我们将讨论文本的多样性，从简单的报告到复杂的文学作品，再到日常的对话，理解其内在的结构（虽然是非预设的）和潜在的语义。 图像信息： 像素的集合，却能描绘出千姿百态的世界。本书将探讨图像的构成原理，分析不同类型的图像（如照片、图表、手绘图）所蕴含的信息，以及它们在现实世界中的应用。 音频信息： 声波的振动，转化为我们感知世界的听觉窗口。我们将了解音频的录制、编码和传输过程，并分析语音、音乐、环境声音等不同音频类型所包含的信息维度。 视频信息： 动态的画面与声音的结合，为我们呈现更为丰富和立体的现实。本书将解析视频的帧率、分辨率、编码格式等技术细节，以及视频内容所能传达的故事、情感和行为。 多媒体信息的融合： 现实世界中的信息往往是多模态的，文本、图像、音频、视频相互交织。我们将探讨如何理解这种多模态信息的复杂交互，以及它们如何共同构建一个完整的场景或叙事。 通过对这些基础信息的深入理解，读者将能够更好地认识到非结构化数据的丰富性和复杂性，为后续的学习打下坚实的基础。 第二篇：数据流动的轨迹——信息在网络中的传播与演变 信息并非静止的，它们在数字世界中以各种形式流动、传播、汇聚和演变。本篇将聚焦于信息在网络空间中的动态轨迹，从宏观到微观，揭示信息传播的规律与机制。 互联网的崛起与信息爆炸： 互联网如何改变了信息的生产、传播和消费模式？我们将回顾互联网发展的历程，分析其如何催生出前所未有的海量非结构化数据，以及这些数据如何以指数级增长。 社交媒体的生态： 社交媒体平台已成为信息传播的重要节点。本书将分析社交媒体用户生成内容的特点，包括短文本、图片、视频的发布、互动和传播路径，以及信息如何在社交网络中快速扩散或衰减。 搜索引擎的索引与检索： 搜索引擎是访问互联网信息的重要入口。我们将探讨搜索引擎如何对海量网页信息进行抓取、索引和排序，以及其背后的基本原理（不深入技术细节）。 信息在不同媒介间的转换： 信息如何在书籍、报纸、广播、电视、互联网等不同媒介之间流转？本书将分析媒介的特性对信息传播方式和内容的影响，以及信息的形态如何随之发生变化。 数据的生命周期： 信息从产生到消亡，经历着一个完整的生命周期。我们将探讨信息的生成、存储、共享、利用、归档甚至删除等各个环节，理解信息流动的整体过程。 对信息流动轨迹的理解，能够帮助读者把握非结构化数据的生成环境和传播规律，从而更有效地追踪和获取所需信息。 第三篇：洞察的火花——从海量信息中提取有价值的见解 理解信息的本质和流动轨迹，最终目的是为了从中提取有价值的见解。本篇将引导读者思考如何“看见”非结构化数据背后隐藏的模式、趋势和意义。 “看见”的挑战： 非结构化数据的无序性给“看见”带来了巨大的挑战。我们将讨论直觉、经验和技术工具在洞察过程中所扮演的角色。 关联的力量： 许多有价值的见解并非孤立存在，而是通过信息之间的关联显现出来。本书将探讨如何通过连接不同的信息片段，发现潜在的联系，例如用户行为与产品反馈之间的关联，或者事件发展与舆论情绪之间的关联。 趋势的预测： 通过分析海量数据的历史轨迹，我们可以尝试预测未来的趋势。我们将讨论如何从历史数据中识别模式，并推断其可能的发展方向，例如市场需求的变化、技术革新带来的影响等。 情感与情绪的解读： 文本、语音、图像中蕴含着丰富的情感信息。本书将探讨如何通过分析语言的语气、表情的细微变化、声音的语调等，去理解和解读信息背后所表达的情感和情绪。 异常的识别： 在海量信息中，异常的事件或数据点往往蕴含着重要的信息。我们将讨论如何通过对比、聚类等方式，识别出那些不符合常规的“异类”，从而发现潜在的问题或机会。 叙事的重构： 非结构化数据往往以碎片化的方式存在，通过对这些碎片信息的整合与重构，我们可以还原出完整的叙事，理解事件的来龙去脉，或者用户的真实需求。 本篇的重点在于培养读者的“洞察力”，引导他们学会从看似杂乱无章的数据中，发现那些闪耀着智慧之光的火花。 第四篇：实践的启示——在不同场景下的应用思考 尽管本书不直接深入具体的技术，但对这些基础理论的理解，能够为各种非结构化数据处理技术的应用提供深刻的启示。本篇将从更广泛的视角，探讨这些洞察如何在现实世界的各种场景中得到应用。 市场调研与用户洞察： 如何通过分析用户在社交媒体、论坛、评论区留下的言论，来理解用户需求、产品优缺点，甚至预测市场趋势？ 舆情分析与风险预警： 如何通过监测网络信息，及时发现公众情绪的变化，预警潜在的危机事件，并制定有效的应对策略？ 内容推荐与个性化服务： 如何通过理解用户的浏览历史、兴趣偏好，来为其推荐更符合其需求的内容或产品？ 科学研究与知识发现： 如何从大量的科研文献、报告、实验数据中，挖掘出新的科学规律，发现潜在的研究方向？ 法律与合规： 如何从海量的文本、邮件、聊天记录中，提取关键证据，确保合规性？ 创意与艺术： 如何从不同来源的图像、音乐、文本中，汲取灵感，进行内容创作？ 通过这些具体的应用场景的思考，读者将能够更深刻地体会到对非结构化数据进行理解和洞察的重要性，并能够将本书所学到的理念，灵活地应用于自己的工作和生活中。 《数据洪流中的智慧之眼：解构非结构化数据的奥秘与实践》是一本邀请读者一起探索数据世界的指南。它不提供现成的工具箱，而是为您磨砺一双能够穿透迷雾、洞察本质的“智慧之眼”。通过本书的学习，您将不再被海量信息的表面所迷惑，而是能够自信地驾驭数据，从中发现价值，创造可能。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读这本书时，最大的体会是它在“前沿性”和“深度”这两个维度上，都还有很大的提升空间。书中虽然涵盖了诸如大数据、人工智能等热门词汇，但仔细审视其内容，会发现很多技术点都停留在几年前的水平，对于近两年兴起的，比如Transformer模型在更多领域的突破性应用，或者更先进的图神经网络（GNN）在处理复杂关系型非结构化数据方面的进展，书中几乎没有提及。这使得这本书在面对当前快速发展的技术浪潮时，显得有些滞后。更令人遗憾的是，即便是在它所涵盖的技术点上，其深度也往往不够。例如，在讲解文本情感分析时，书中可能仅仅介绍了一些基于规则或者简单机器学习模型的方法，而对于当前主流的基于深度学习的端到端模型，或者更精细的情感强度、情感极性等多维度分析方法，则鲜有深入的探讨。同样，在多模态非结构化数据融合方面，书中对一些基础的融合方法做了介绍，但对于如何处理模态间的语义对齐、如何设计更有效的融合架构，以及如何评估融合效果，都显得较为表面化。总的来说，这本书更像是一本关于“过去”的非结构化数据处理技术概述，而对于“现在”和“未来”的发展趋势，则把握得不够。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的结构安排，我个人觉得有些跳跃，并没有形成一个非常顺畅的逻辑递进。它似乎试图在一个有限的篇幅内涵盖太多内容，导致某些章节的衔接显得有些生硬。例如，在介绍了基础的文本处理技术后，突然跳转到复杂的图像识别算法，中间缺乏足够的过渡和铺垫。这让我在阅读过程中，常常需要花费额外的精力去重新梳理知识点之间的联系。另外，书中对于一些新兴的技术，比如知识图谱的构建与应用，虽然有所提及，但似乎更多的是停留在概念层面，对于其在非结构化数据处理中的具体实践方法，例如如何从文本中自动抽取实体与关系、如何进行图谱的推理与问答等，并没有进行详细的阐述。同样，在数据预处理和清洗方面，虽然提到了去噪、去重等基本操作，但对于如何应对数据中的噪声、缺失值、不一致性等复杂情况，以及如何设计有效的预处理流程，也显得不够系统。整体而言，这本书的知识体系显得不够完整，在某些重要环节的处理上，留下了不少的空白，让读者在尝试构建一个完整的技术框架时，感到有些力不从心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，我本来是抱着极大的期待去翻阅的，毕竟“非结构化数据处理”这个话题本身就充满了吸引力，在当今数据爆炸的时代，如何有效地从海量、无序的信息中挖掘出有价值的洞察，是很多领域面临的挑战。然而，当我深入阅读后，却发现它在某些关键的理论基础和实际操作层面，似乎有所缺失，或者说，阐述得不够深入。例如，在讲解自然语言处理（NLP）的某些高级技术时，书中更多的是罗列了一些现有的算法和工具，却未能深入剖析其背后的数学原理和模型演进过程。我希望看到的，不仅仅是“怎么做”，而是“为什么这样做”，以及在不同场景下，不同算法的适用性和局限性。同样，在图像和视频处理的部分，虽然也提到了深度学习的一些常见模型，但对于模型的可解释性、鲁棒性等方面的讨论，也显得有些浅尝辄止。总的来说，这本书为读者提供了一个宏观的概览，但对于那些希望深入理解非结构化数据处理核心机制、掌握前沿算法细节的读者来说，可能还需要结合其他更专业的资料进行补充学习。希望未来的版本能够在这方面有所加强，提供更具深度和广度的内容，满足不同层次读者的需求。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它在“应用”这个层面，着墨过多，而“技术”本身的深度挖掘则相对有限。书中列举了大量的非结构化数据在金融、医疗、零售等行业的应用案例，这对于那些希望了解非结构化数据如何赋能各行各业的读者来说，无疑是很有价值的。每个案例的描述都比较生动，能够让人直观地感受到数据处理带来的实际效益。然而，当试图深入了解书中提到的那些“技术”细节时，却常常感到意犹未尽。例如，在介绍文本挖掘时，书中快速带过了TF-IDF、LDA等模型，但对于如何根据具体业务场景选择合适的模型、如何优化模型参数、以及如何处理中文语料特有的分词、同义词、歧义等问题，则缺乏细致的指导。同样，在多模态数据融合方面，虽然提到了几种融合策略，但对于如何评估融合效果、如何处理不同模态数据的异构性，也只是点到为止。这本书更像是一本“非结构化数据应用指南”，而非一本深入的“技术手册”。如果你是一个对非结构化数据处理的应用前景感兴趣的初学者，这本书或许能给你一些启发；但如果你是一个渴望掌握核心技术、能够独立解决实际问题的技术开发者，这本书可能需要你更多的实践和额外的学习来弥补其在技术深度上的不足。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到困惑的一点是，它在涉及一些核心算法和理论时，常常采用了一种“知其然，不知其所以然”的叙述方式。比如，在讲解深度学习模型（如CNN、RNN）用于图像或文本分类时，书中更多的是给出了模型的结构图和一些简单的实现代码示例，但对于模型背后所依赖的数学原理，比如反向传播算法是如何工作的，梯度下降是如何优化的，或者卷积神经网络是如何提取图像特征的，都一带而过，没有进行深入的推导和解释。这对于希望理解算法底层逻辑，从而能够根据实际需求进行模型改进和优化的读者来说，无疑是一个不小的障碍。同样，在介绍一些数据降维技术，如PCA、t-SNE时，书中也只是说明了它们的作用和应用场景，却没有详细阐述其数学推导过程和算法的优劣势分析。这使得读者在面对实际问题时，很难做到“举一反三”，只能生搬硬套书中的例子，而缺乏深层次的理解和灵活运用能力。如果这本书能够增加一些数学公式的推导，或者更深入地剖析算法的实现细节，我相信它的价值会大大提升。