Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2004: 8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Pisa, Italy, September 20-24, 2004. Proceedings

معرفی کتاب

کتاب Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2004 مجموعه‌ای از مقالات و پژوهش‌هایی است که در کنفرانس هشتم اروپایی PKDD (Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases) منتشر شده است. این کنفرانس در سپتامبر سال ۲۰۰۴ در پیزای ایتالیا برگزار شد و توجه بسیاری از محققان برجسته حوزه داده‌کاوی (Data Mining) و یادگیری ماشین (Machine Learning) را به خود جلب کرد. این کتاب بر روی پیشرفت‌های انجام شده در کشف دانش از پایگاه‌های داده متمرکز است و طیف وسیعی از موضوعات مرتبط مانند الگوریتم‌های پیشرفته، سیستم‌های کاربردی و چالش‌های جدید را بررسی می‌کند.

خلاصه کتاب

این کتاب، مجموعه‌ای جامع از مقالات علمی است که کنفرانس PKDD 2004 را پوشش می‌دهد. موضوع اصلی این کنفرانس، یافتن دانش معنادار از میان داده‌های حجیم و پیچیده است. نویسندگان از روش‌ها و تکنیک‌های مختلفی مانند Clustering، Classification، و Frequent Pattern Mining استفاده کرده‌اند. از دیگر محورهای مهم کتاب می‌توان به بررسی داده‌های تکاملی، روش‌های بهینه‌سازی برای مدل‌های یادگیری و کاربردهای متنوع در حوزه‌های صنعتی و تجاری اشاره کرد. گسترش استفاده از تکنولوژی‌های نوظهور مانند Support Vector Machines و Neural Networks نیز به‌خوبی مستند شده است.

تمرکز اصلی این اثر بر تحولات تکنولوژیکی، الگوریتم‌های کارآمد و توسعه ابزارهای جدید برای کشف دانش می‌باشد. کتاب در پنج بخش اصلی تهیه شده و شامل مباحثی همچون بررسی روش‌های پیشرفته Data Preprocessing، تحلیل داده‌های پیچیده، و کشف الگوهای جالب است. همچنین فرصت‌هایی برای تبادل نظر درباره روندهای فعلی و آینده نیز فراهم شده است.

نکات کلیدی

• درک عمیق از تکنیک‌های پیشرفته کشف دانش.
• نقش الگوریتم‌های نوین در بهبود کارایی سیستم‌های داده‌محور.
• اهمیت Data Preprocessing در کیفیت نتایج به‌دست‌آمده.
• بررسی چالش‌های موجود در مقابله با مقیاس گسترده داده‌ها.
• ارائه دیدگاه‌هایی نو برای پژوهش‌های آینده در حوزه داده‌کاوی.

نقل‌قول‌های مشهور از کتاب

"The data deluge is both an opportunity and a challenge; it is knowledge discovery that turns chaos into order."

"By handling evolution in data streams, the next challenge is not only to understand the data but also to comprehend its changes over time."

"Efficient clustering methods are at the core of understanding hidden structures in complex datasets."

چرا این کتاب مهم است؟

کتاب Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2004 به دو دلیل عمده اهمیت دارد. اولاً، این اثر به دلیل گستردگی موضوعات پوشش داده‌شده و مقالات علمی معتبر، یک منبع ارزشمند برای محققان و دانشجویان علاقه‌مند به داده‌کاوی و کشف دانش است. ثانیاً، این کتاب به تحقیقاتی می‌پردازد که پایه‌های برخی از مهم‌ترین ابزارهای مدرن داده‌کاوی و تحلیل داده را بنا نهاده‌اند. مفاهیمی مانند Data Streams، الگوریتم‌های پیشرفته Machine Learning و استفاده از Big Data در حل مسائل واقعی در اینجا به تفصیل بررسی شده‌اند. در نهایت، این کتاب باعث پیشرفت‌های مهمی در حوزه تحلیل داده‌ها شده و تأثیر ماندگاری بر روی جوامع علمی و صنعتی داشته است.

Introduction to 'Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2004'

The book 'Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2004' captures the proceedings of the 8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases held in Pisa, Italy, from September 20–24, 2004. As a part of the prestigious PKDD series, it serves as an essential compendium for practitioners, researchers, and students dedicated to advancing the field of data analysis and mining. This volume takes a deep dive into both foundational and cutting-edge developments in data mining methodologies, algorithms, and practical applications, making it a cornerstone resource in the KDD community.

Edited by leading experts Jean-François Boulicaut, Floriana Esposito, Fosca Giannotti, and Dino Pedreschi, this book brings together an impressive collection of papers from global researchers. Through this publication, readers gain valuable insights into the theoretical frameworks, innovative techniques, and real-world case studies that emerged during the conference. It is a must-read for anyone who seeks to comprehend the rapidly evolving landscape of knowledge discovery in databases.