数据科学前沿技术导论

本书是“新一代人工智能 系列教材”之一，全面、详 细地介绍数据科学的基本问 题、前沿技术及应用系统。 本书共分为11章。第1章 概述数据科学，介绍数据科 学的现有技术与工具；第2 章介绍数据治理，包括实体 对齐、数据融合和数据清洗 ；第3章介绍数据定价，包 括数据定价机制和模型定价 机制；第4章至第7章介绍面 向不同数据类型（地理空间 数据、度量空间数据、缺失 数据和图数据）的管理技术 ，数据管理旨在根据不同的 数据特征，进行建模、存储 、索引和查询，服务上层应 用；第8章介绍数据查询结 果可用性分析技术，旨在通 过可用性分析提供用户与查 询之间的交互，提升查询结 果质量；第9章和第10章介 绍数据库技术和人工智能技 术的融合，包括数据库支持 的AI（DB4AI）技术和AI赋 能的数据库（AI4DB）技术 ，旨在通过两者的融合实现 大数据智能，以高效智能地 处理大数据；第11章介绍当 前新型数据库管理系统。 本书适合作为高等学校 人工智能、大数据等专业本 科生、研究生的教材或教学 参考书，也可供相关领域的 科研人员、工程技术人员和 管理人员参考阅读。

第1章 引言 1.1 数据科学概述 1.1.1 大数据的内涵与特征 1.1.2 数据科学的发展历史 1.1.3 数据科学的定义 1.2 数据预处理 1.2.1 数据质量 1.2.2 数据转换 1.2.3 数据归约 1.2.4 数据清洗 1.2.5 数据集成 1.3 数据计算 1.3.1 计算模式的发展 1.3.2 云计算 1.4 数据管理 1.4.1 传统数据管理技术与系统 1.4.2 新型数据管理技术与系统 1.5 技术与工具 1.6 本书内容组织 1.7 本章小结 参考文献 第2章 数据治理 2.1 数据治理概述 2.1.1 基本概念 2.1.2 典型应用 2.2 实体解析 2.2.1 实体解析概述 2.2.2 关系数据实体解析 2.2.3 图数据实体解析 2.3 数据融合 2.3.1 数据融合概述 2.3.2 关系数据融合 2.3.3 知识融合 2.4 数据清洗 2.4.1 数据清洗概述 2.4.2 关系数据清洗 2.4.3 图数据清洗 2.5 小结与展望 2.6 术语表 2.7 习题 参考文献 第3章 数据定价 3.1 数据定价概述 3.2 数据定价机制 3.2.1 数据定价机制概述 3.2.2 基于数据特性定价 3.2.3 基于价格推断定价 3.2.4 基于数据效用定价 3.3 模型定价机制 3.3.1 基本概念 3.3.2 基于模型精度定价 3.3.3 基于差分隐私定价 3.3.4 训练数据激励机制 3.4 小结与展望 3.5 术语表 3.6 习题 参考文献 第4章 地理空间数据管理 4.1 地理空间数据管理概述 4.1.1 空间数据管理基本概念 4.1.2 轨迹数据管理基本概念 4.2 空间数据管理 4.2.1 空间数据索引 4.2.2 空间数据区域查询 4.2.3 空间数据k最近邻查询 4.2.4 空间数据Skyline查询 …… 第5章 度量空间数据管理 第6章 缺失数据管理 第7章 图数据管理 第8章 数据查询结果可用性分析 第9章 数据库支持的A技术 第10章 AI赋能的数据库技术 第11章 新型数据库管理系统