非結構化數據處理技術及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳燕，李桃迎，張金鬆 著

圖書標籤:

• 非結構化數據
• 數據處理
• 文本分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 自然語言處理
• 大數據
• 信息提取
• 知識圖譜
• 人工智能

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030531889

版次：31

商品編碼：12263325

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

頁數：352

字數：450000

正文語種：中文

內容簡介

《非結構化數據處理技術及應用》係統詳細地闡述瞭非結構化數據的處理方法與技術。通過對非結構化數據特點的分析，從非結構化數據的基礎知識和理論、開源工具及應用舉例、數據預處理、預測模型研究、網頁數據的采集、非關係型數據庫存儲、結構化大數據分析平颱、電商個性化推薦係統的應用、網購評語情感挖掘、全文檢索技術、基於主題的檢索係統等不同角度給齣瞭結構化與非結構化數據的分析、挖掘與應用內容。

目錄

目錄
基礎知識篇
第1章 非結構化數據的基礎知識 3
1.1 大數據的基本概念 3
1.2 非結構化數據的基本概念 11
1.3 非結構化數據研究的必要性 12
1.4 非結構化數據挖掘的研究領域 13
第2章 非結構化數據挖掘的基礎理論 18
2.1 數據挖掘 18
2.2 數據挖掘與其他技術的關係 29
2.3 圖像挖掘 33
2.4 視頻挖掘 34
第3章 非結構化數據挖掘的開源工具及應用舉例 37
3.1 WEKA 37
3.2 R語言簡介 49
結構化數據挖掘技術篇
第4章 數據預處理技術 61
4.1 數據預處理 62
4.2 數據清理 63
4.3 數據集成和融閤 66
4.4 數據變換 67
4.5 數據歸約 70
第5章 預測模型研究與應用 75
5.1 預測模型的基礎理論 75
5.2 迴歸分析預測模型 77
5.3 趨勢外推預測模型 92
5.4 時間序列預測模型 99
5.5 基於神經網絡的預測模型 111
5.6 馬爾可夫預測模型 124
第6章 網頁數據的采集技術 129
6.1 網站信息采集相關技術研究 129
6.2 基於爬蟲的網站信息采集技術整閤設計 138
6.3 基於爬蟲的網站信息采集技術整閤實現 155
第7章 非關係型數據庫存儲技術 168
7.1 非關係型數據庫係統發展的必然性 168
7.2 非關係型數據庫理論 174
7.3 非關係型數據庫的使用範例 180
非結構化數據挖掘方法及應用篇
第8章 非結構化大數據的分析平颱 193
8.1 HDFS海量存儲 195
8.2 Map Reduce 200
8.3 Spark 207
第9章 電商個性化推薦係統的應用 211
9.1 國內外研究現狀 211
9.2 電子商務個性化推薦係統理論與技術介紹 212
9.3 基於協同過濾的個性化推薦算法研究與優化 226
9.4 基於移動平颱的電商個性化推薦係統設計與實現 243
第10章 網購評語情感挖掘的應用 272
10.1 國內外研究現狀 272
10.2 情感挖掘理論知識基礎 275
10.3 改進情感傾嚮模型的建立 291
10.4 改進情感傾嚮模型的應用驗證 300
10.5 基於情感挖掘的預測分析應用 315
參考文獻 329
附錄一 肯定性和否定性參考詞組問捲調查 340
附錄二 特殊程度詞的影響程度問捲調查 341

精彩書摘

　　決策樹技術主要是指針對給定的一組樣本數據，根據其對應的規則，最終選取相應的一組動作。決策樹方法是利用訓練集生成一個測試函數，根據不同的取值建立樹的分支；在每個分支子集中重復建立下層節點和分支。這樣便生成一棵決策樹，然後對決策樹進行剪枝處理，最後把決策樹轉化為規則。決策樹方法主要用於分類挖掘，是利用信息論中的互信息（mutualinformation，MI）（信息增益）尋找數據庫中具有最大信息量的屬性字段，從而建立決策樹的一個節點，再根據該屬性字段的不同取值建立樹的分支，最後在每個分支子集中再重復建立樹的下層節點和分支的過程（馬秀紅等，2004）。國際上最早、也是最有影響的決策樹方法是在1975年由Quinlan提齣的ID3方法。ID3是基於信息熵的決策樹分類算法，根據屬性集的取值選擇實例的類彆，要解決的核心問題是在決策樹中各層節點上選擇屬性。用信息增益率作為屬性選擇的標準，使得在每個非葉節點測試時，能獲得關於被測試例子最大的類彆信息。使用該屬性將例子集分成子集後，係統的熵值最小，使得該非葉子節點到其對應的後代葉子節點的平均路徑最短，從而使得所生成的決策樹的平均深度較小，進一步提高分類的速度和準確率（高靜等，2008）。
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《數據洪流中的智慧之眼：解構非結構化數據的奧秘與實踐》 在這個信息爆炸的時代，我們被海量的數據所包圍。然而，並非所有數據都井井有條，以數據庫錶格的形式呈現。電子郵件、社交媒體帖子、語音記錄、視頻片段、圖像文件、網頁內容……這些充斥在我們生活中的信息，絕大多數是以“非結構化”的形式存在的。它們沒有預定義的模型，沒有固定的格式，這使得傳統的結構化數據處理方法難以企圖，更不用說從中挖掘齣有價值的洞察。 《數據洪流中的智慧之眼：解構非結構化數據的奧秘與實踐》一書，正是應運而生，旨在為讀者打開一扇理解和駕馭非結構化數據的大門。本書並非直接探討“非結構化數據處理技術及應用”這一主題，而是從更宏觀、更基礎的層麵，引領讀者深入探究數據世界的本質，理解信息如何在不同的載體中存在，以及我們如何纔能透過紛繁復雜的錶象，洞察數據背後隱藏的價值。 第一篇：數據的根基——理解信息與載體 在著手處理任何數據之前，紮實理解“信息”本身的定義和其存在的“載體”至關重要。本篇內容將帶領讀者迴溯信息的本源，探討信息如何從抽象的概念轉化為可感知、可記錄的形態。我們將深入剖析不同信息載體的特性，例如： 文本信息： 不僅僅是字符的堆砌，而是承載著思想、觀點、情感和意圖的載體。我們將討論文本的多樣性，從簡單的報告到復雜的文學作品，再到日常的對話，理解其內在的結構（雖然是非預設的）和潛在的語義。 圖像信息： 像素的集閤，卻能描繪齣韆姿百態的世界。本書將探討圖像的構成原理，分析不同類型的圖像（如照片、圖錶、手繪圖）所蘊含的信息，以及它們在現實世界中的應用。 音頻信息： 聲波的振動，轉化為我們感知世界的聽覺窗口。我們將瞭解音頻的錄製、編碼和傳輸過程，並分析語音、音樂、環境聲音等不同音頻類型所包含的信息維度。 視頻信息： 動態的畫麵與聲音的結閤，為我們呈現更為豐富和立體的現實。本書將解析視頻的幀率、分辨率、編碼格式等技術細節，以及視頻內容所能傳達的故事、情感和行為。 多媒體信息的融閤： 現實世界中的信息往往是多模態的，文本、圖像、音頻、視頻相互交織。我們將探討如何理解這種多模態信息的復雜交互，以及它們如何共同構建一個完整的場景或敘事。 通過對這些基礎信息的深入理解，讀者將能夠更好地認識到非結構化數據的豐富性和復雜性，為後續的學習打下堅實的基礎。 第二篇：數據流動的軌跡——信息在網絡中的傳播與演變 信息並非靜止的，它們在數字世界中以各種形式流動、傳播、匯聚和演變。本篇將聚焦於信息在網絡空間中的動態軌跡，從宏觀到微觀，揭示信息傳播的規律與機製。 互聯網的崛起與信息爆炸： 互聯網如何改變瞭信息的生産、傳播和消費模式？我們將迴顧互聯網發展的曆程，分析其如何催生齣前所未有的海量非結構化數據，以及這些數據如何以指數級增長。 社交媒體的生態： 社交媒體平颱已成為信息傳播的重要節點。本書將分析社交媒體用戶生成內容的特點，包括短文本、圖片、視頻的發布、互動和傳播路徑，以及信息如何在社交網絡中快速擴散或衰減。 搜索引擎的索引與檢索： 搜索引擎是訪問互聯網信息的重要入口。我們將探討搜索引擎如何對海量網頁信息進行抓取、索引和排序，以及其背後的基本原理（不深入技術細節）。 信息在不同媒介間的轉換： 信息如何在書籍、報紙、廣播、電視、互聯網等不同媒介之間流轉？本書將分析媒介的特性對信息傳播方式和內容的影響，以及信息的形態如何隨之發生變化。 數據的生命周期： 信息從産生到消亡，經曆著一個完整的生命周期。我們將探討信息的生成、存儲、共享、利用、歸檔甚至刪除等各個環節，理解信息流動的整體過程。 對信息流動軌跡的理解，能夠幫助讀者把握非結構化數據的生成環境和傳播規律，從而更有效地追蹤和獲取所需信息。 第三篇：洞察的火花——從海量信息中提取有價值的見解 理解信息的本質和流動軌跡，最終目的是為瞭從中提取有價值的見解。本篇將引導讀者思考如何“看見”非結構化數據背後隱藏的模式、趨勢和意義。 “看見”的挑戰： 非結構化數據的無序性給“看見”帶來瞭巨大的挑戰。我們將討論直覺、經驗和技術工具在洞察過程中所扮演的角色。 關聯的力量： 許多有價值的見解並非孤立存在，而是通過信息之間的關聯顯現齣來。本書將探討如何通過連接不同的信息片段，發現潛在的聯係，例如用戶行為與産品反饋之間的關聯，或者事件發展與輿論情緒之間的關聯。 趨勢的預測： 通過分析海量數據的曆史軌跡，我們可以嘗試預測未來的趨勢。我們將討論如何從曆史數據中識彆模式，並推斷其可能的發展方嚮，例如市場需求的變化、技術革新帶來的影響等。 情感與情緒的解讀： 文本、語音、圖像中蘊含著豐富的情感信息。本書將探討如何通過分析語言的語氣、錶情的細微變化、聲音的語調等，去理解和解讀信息背後所錶達的情感和情緒。 異常的識彆： 在海量信息中，異常的事件或數據點往往蘊含著重要的信息。我們將討論如何通過對比、聚類等方式，識彆齣那些不符閤常規的“異類”，從而發現潛在的問題或機會。 敘事的重構： 非結構化數據往往以碎片化的方式存在，通過對這些碎片信息的整閤與重構，我們可以還原齣完整的敘事，理解事件的來龍去脈，或者用戶的真實需求。 本篇的重點在於培養讀者的“洞察力”，引導他們學會從看似雜亂無章的數據中，發現那些閃耀著智慧之光的火花。 第四篇：實踐的啓示——在不同場景下的應用思考 盡管本書不直接深入具體的技術，但對這些基礎理論的理解，能夠為各種非結構化數據處理技術的應用提供深刻的啓示。本篇將從更廣泛的視角，探討這些洞察如何在現實世界的各種場景中得到應用。 市場調研與用戶洞察： 如何通過分析用戶在社交媒體、論壇、評論區留下的言論，來理解用戶需求、産品優缺點，甚至預測市場趨勢？ 輿情分析與風險預警： 如何通過監測網絡信息，及時發現公眾情緒的變化，預警潛在的危機事件，並製定有效的應對策略？ 內容推薦與個性化服務： 如何通過理解用戶的瀏覽曆史、興趣偏好，來為其推薦更符閤其需求的內容或産品？ 科學研究與知識發現： 如何從大量的科研文獻、報告、實驗數據中，挖掘齣新的科學規律，發現潛在的研究方嚮？ 法律與閤規： 如何從海量的文本、郵件、聊天記錄中，提取關鍵證據，確保閤規性？ 創意與藝術： 如何從不同來源的圖像、音樂、文本中，汲取靈感，進行內容創作？ 通過這些具體的應用場景的思考，讀者將能夠更深刻地體會到對非結構化數據進行理解和洞察的重要性，並能夠將本書所學到的理念，靈活地應用於自己的工作和生活中。 《數據洪流中的智慧之眼：解構非結構化數據的奧秘與實踐》是一本邀請讀者一起探索數據世界的指南。它不提供現成的工具箱，而是為您磨礪一雙能夠穿透迷霧、洞察本質的“智慧之眼”。通過本書的學習，您將不再被海量信息的錶麵所迷惑，而是能夠自信地駕馭數據，從中發現價值，創造可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到睏惑的一點是，它在涉及一些核心算法和理論時，常常采用瞭一種“知其然，不知其所以然”的敘述方式。比如，在講解深度學習模型（如CNN、RNN）用於圖像或文本分類時，書中更多的是給齣瞭模型的結構圖和一些簡單的實現代碼示例，但對於模型背後所依賴的數學原理，比如反嚮傳播算法是如何工作的，梯度下降是如何優化的，或者捲積神經網絡是如何提取圖像特徵的，都一帶而過，沒有進行深入的推導和解釋。這對於希望理解算法底層邏輯，從而能夠根據實際需求進行模型改進和優化的讀者來說，無疑是一個不小的障礙。同樣，在介紹一些數據降維技術，如PCA、t-SNE時，書中也隻是說明瞭它們的作用和應用場景，卻沒有詳細闡述其數學推導過程和算法的優劣勢分析。這使得讀者在麵對實際問題時，很難做到“舉一反三”，隻能生搬硬套書中的例子，而缺乏深層次的理解和靈活運用能力。如果這本書能夠增加一些數學公式的推導，或者更深入地剖析算法的實現細節，我相信它的價值會大大提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，我本來是抱著極大的期待去翻閱的，畢竟“非結構化數據處理”這個話題本身就充滿瞭吸引力，在當今數據爆炸的時代，如何有效地從海量、無序的信息中挖掘齣有價值的洞察，是很多領域麵臨的挑戰。然而，當我深入閱讀後，卻發現它在某些關鍵的理論基礎和實際操作層麵，似乎有所缺失，或者說，闡述得不夠深入。例如，在講解自然語言處理（NLP）的某些高級技術時，書中更多的是羅列瞭一些現有的算法和工具，卻未能深入剖析其背後的數學原理和模型演進過程。我希望看到的，不僅僅是“怎麼做”，而是“為什麼這樣做”，以及在不同場景下，不同算法的適用性和局限性。同樣，在圖像和視頻處理的部分，雖然也提到瞭深度學習的一些常見模型，但對於模型的可解釋性、魯棒性等方麵的討論，也顯得有些淺嘗輒止。總的來說，這本書為讀者提供瞭一個宏觀的概覽，但對於那些希望深入理解非結構化數據處理核心機製、掌握前沿算法細節的讀者來說，可能還需要結閤其他更專業的資料進行補充學習。希望未來的版本能夠在這方麵有所加強，提供更具深度和廣度的內容，滿足不同層次讀者的需求。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的結構安排，我個人覺得有些跳躍，並沒有形成一個非常順暢的邏輯遞進。它似乎試圖在一個有限的篇幅內涵蓋太多內容，導緻某些章節的銜接顯得有些生硬。例如，在介紹瞭基礎的文本處理技術後，突然跳轉到復雜的圖像識彆算法，中間缺乏足夠的過渡和鋪墊。這讓我在閱讀過程中，常常需要花費額外的精力去重新梳理知識點之間的聯係。另外，書中對於一些新興的技術，比如知識圖譜的構建與應用，雖然有所提及，但似乎更多的是停留在概念層麵，對於其在非結構化數據處理中的具體實踐方法，例如如何從文本中自動抽取實體與關係、如何進行圖譜的推理與問答等，並沒有進行詳細的闡述。同樣，在數據預處理和清洗方麵，雖然提到瞭去噪、去重等基本操作，但對於如何應對數據中的噪聲、缺失值、不一緻性等復雜情況，以及如何設計有效的預處理流程，也顯得不夠係統。整體而言，這本書的知識體係顯得不夠完整，在某些重要環節的處理上，留下瞭不少的空白，讓讀者在嘗試構建一個完整的技術框架時，感到有些力不從心。

評分☆☆☆☆☆

我在閱讀這本書時，最大的體會是它在“前沿性”和“深度”這兩個維度上，都還有很大的提升空間。書中雖然涵蓋瞭諸如大數據、人工智能等熱門詞匯，但仔細審視其內容，會發現很多技術點都停留在幾年前的水平，對於近兩年興起的，比如Transformer模型在更多領域的突破性應用，或者更先進的圖神經網絡（GNN）在處理復雜關係型非結構化數據方麵的進展，書中幾乎沒有提及。這使得這本書在麵對當前快速發展的技術浪潮時，顯得有些滯後。更令人遺憾的是，即便是在它所涵蓋的技術點上，其深度也往往不夠。例如，在講解文本情感分析時，書中可能僅僅介紹瞭一些基於規則或者簡單機器學習模型的方法，而對於當前主流的基於深度學習的端到端模型，或者更精細的情感強度、情感極性等多維度分析方法，則鮮有深入的探討。同樣，在多模態非結構化數據融閤方麵，書中對一些基礎的融閤方法做瞭介紹，但對於如何處理模態間的語義對齊、如何設計更有效的融閤架構，以及如何評估融閤效果，都顯得較為錶麵化。總的來說，這本書更像是一本關於“過去”的非結構化數據處理技術概述，而對於“現在”和“未來”的發展趨勢，則把握得不夠。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是它在“應用”這個層麵，著墨過多，而“技術”本身的深度挖掘則相對有限。書中列舉瞭大量的非結構化數據在金融、醫療、零售等行業的應用案例，這對於那些希望瞭解非結構化數據如何賦能各行各業的讀者來說，無疑是很有價值的。每個案例的描述都比較生動，能夠讓人直觀地感受到數據處理帶來的實際效益。然而，當試圖深入瞭解書中提到的那些“技術”細節時，卻常常感到意猶未盡。例如，在介紹文本挖掘時，書中快速帶過瞭TF-IDF、LDA等模型，但對於如何根據具體業務場景選擇閤適的模型、如何優化模型參數、以及如何處理中文語料特有的分詞、同義詞、歧義等問題，則缺乏細緻的指導。同樣，在多模態數據融閤方麵，雖然提到瞭幾種融閤策略，但對於如何評估融閤效果、如何處理不同模態數據的異構性，也隻是點到為止。這本書更像是一本“非結構化數據應用指南”，而非一本深入的“技術手冊”。如果你是一個對非結構化數據處理的應用前景感興趣的初學者，這本書或許能給你一些啓發；但如果你是一個渴望掌握核心技術、能夠獨立解決實際問題的技術開發者，這本書可能需要你更多的實踐和額外的學習來彌補其在技術深度上的不足。