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《 事件挖掘与解释性建模 》

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版权推荐

★聚焦事件挖掘核心技术,详解解释性模型的构建流程。
★由日立高级科学家与高校讲席教授联合撰写,作者团队兼具产业实践与学术研究背景。
★配套介绍EventMiner系统及哮喘风险管理等真实案例,内容可直接对标多元应用场景。

内容简介

  本书系统介绍了“事件挖掘”这一概念,旨在通过对关联数据的分析构建解释性模型。这类模型可作为预测分析与矫正干预措施的实施依据。其核心思路是通过迭代流程,构建一个能够以数据中结构化与时间序列模式的形式,阐释因果关系的模型。整个流程分为两个阶段:第一阶段是数据驱动的假设生成环节,需要对海量数据展开分析,筛选出具有高可信度的候选假设;第二阶段是假设验证环节,该环节需借助领域专家的专业知识与判断能力,对候选假设进行检验与修正。
  本书定位为事件挖掘领域的入门读物,适合数据爱好者与信息行业从业者阅读,尤其适合那些希望在各类应用场景中运用这种基于事件的数据分析技术的读者。书中向读者系统介绍了时序知识表示与推理框架,同时涵盖了时序数据挖掘与模式发现的相关内容,还探讨了事件挖掘系统的设计原则。为了将理论方法具象化,本书详细介绍了一款名为“事件挖掘器(EventMiner)”的系统,这是一个可用于构建解释性模型的计算框架。书中还包含两个案例研究,分别介绍了事件挖掘器在哮喘风险管理中的应用,以及一个用于客观自我感知的系统架构。本书可供相关领域研究者参考使用,助力他们挖掘多源异构大数据的价值,在医疗健康、生物数据分析、系统预测性维护、计算机网络以及商业智能等多元应用场景中,设计基于事件的解释性模型。

作者介绍

拉莱·贾拉利
  计算机科学家,拥有丰富的实践经验,擅长将先进的机器学习、深度学习与数据挖掘技术应用于医疗健康、工业分析等多个领域。她目前担任美国日立研发有限公司高级科学家,研究方向聚焦于事件驱动框架、大数据分析、医疗健康分析、自然语言理解以及情境感知移动系统。在日立任职期间,拉莱深度参与了多个客户共创项目,带领团队负责从科研探索到生产模型落地的全流程工作。加入日立之前,拉莱于加州大学欧文分校获得计算机科学博士学位,师从拉梅什·贾因教授,其博士论文聚焦于事件挖掘框架的设计与开发,也就是后续的事件挖掘器,论文着重强调了该框架的交互性,以及数据挖掘、事件处理与人机交互技术的有效融合。她的核心研究成果发表于国际多媒体与博览大会、美国计算机协会多媒体大会创新思想论坛以及国际多媒体检索大会等多个学术会议。

拉梅什·贾因
  企业家、科研学者与教育工作者,目前担任加州大学欧文分校信息与计算机科学学院唐纳德·布伦讲席教授。此前,他曾任职于密歇根大学、加州大学圣地亚哥分校、佐治亚理工学院等多所高校。他的研究领域十分广泛,涵盖控制系统(控制论)、计算机视觉、人工智能以及多媒体计算等方向。当前,他的研究热情集中于借助控制论原理解决健康问题,充分依托传感器、移动技术、信息处理、人工智能、计算机视觉与存储技术的发展成果。他是加州大学欧文分校未来健康研究所的创始所长。拉梅什·贾因拥有众多学术荣誉,是美国科学促进会、美国计算机协会、电气和电子工程师协会、美国人工智能促进会、国际模式识别协会以及国际光学工程学会的会士。

拉梅什·贾因
  参与创办了多家企业,在企业初创阶段负责运营管理,之后交由专业管理团队接手。他乐于迎接全新挑战,并擅长运用技术手段攻克难题。目前,他正致力于应对人类共同面临的重大挑战:如何健康长寿地生活。
事件挖掘与解释性建模 事件挖掘与解释性建模
事件挖掘与解释性建模
计算机理论  |  英语  |  160 页
★聚焦事件挖掘核心技术,详解解释性模型的构建流程。
★由日立高级科学家与高校讲席教授联合撰写,作者团队兼具产业实践与学术研究背景。
★配套介绍EventMiner系统及哮喘风险管理等真实案例,内容可直接对标多元应用场景。

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