近年，在全球資訊化大潮的推動下，我國的計算機產業發展迅猛，對專業人才的需求日益迫切。這對計算機教育界和出版界都既是機遇，也是挑戰;而專業教材的建設在教育戰略上顯得舉足輕重。在我國資訊科技發展時間較短的現狀下，美國等已開發國家在其電腦科學發展的幾十年間積澱和發展的經典教材仍有許多值得借鑑之處。因此，引進一批國外優秀計算機教材將對我國計算機教育事業的發展起到積極的推動作用，也是與世界接軌、建設真正的世界一流大學的必由之路。

 

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《資料庫系統設計、實現與管理》572頁

 

本書是一本既系統又實用的資料庫教材，全書分為資料庫概念、資料庫設計概念、高階資料庫設計與實現、高階資料庫概念、資料庫與Internet、資料庫管理等6大部分共15章，首先從系統的角度，介紹了資料庫及其設計的概念，接著全面闡述了資料庫設計，然後用示例講解了資料庫的具體實現，包括Web資料庫的開發等，最後介紹了資料庫系統的管理，如事務管理與併發控制、分散式資料庫管理、系統資料庫管理與安全、資料庫效能調整與查詢優化等內容。

本書不僅是高等學校本科生學習資料庫的很好教材，對資料庫設計、開發和管理人員，也非常有參考價值。

本書是一本非常有特點的教材，其主要特點如下:

• (1）層次結構清晰。本書先講解資料庫的概念，接著介紹資料庫的設計，然後介紹資料庫的具體實現，使讀者從抽象到具體，對資料庫系統有著深刻的理解和掌握。
• (2）圖文並茂。為了便於讀者對資料庫基本概念的理解，書中給出了大量形象的圖形描述，此外，對於一些示例的操作過程和結果，都給出了相應的圖形介面，便於讀者理解和掌握。
• (3）示例豐富。為了配合SQL語言的講解，書中給出了大量的示例，讓讀者瞭解每個語句的作用。最為突出的是，本書以一所大學的資料庫管理系統為例，詳盡地介紹了資料庫的設計與實現的步驟。

內容展示：

第1部分資料庫概念

第1章資料庫系統

 

第⒉章資料模型

 

第2部分資料庫設計概念

第3章關聯式資料庫模型

 

第4章實體聯絡（ER）模型

 

第5章資料庫表的規範化

 

第6章高階資料建模

 

第3部分高階資料庫設計與實現

第7章結構化查詢語言(SOL)

 

第8章高階sQL

 

第9章資料庫設計

 

第4部分高階資料庫概念

第10章事務管理與併發控制

 

第11章資料庫效能調整與查詢優化器

 

第12章分散式資料庫管理系統

 

第13章業務智慧和資料倉儲

 

第5部分資料庫與Internet

第14章資料庫互連和Web技術

 

第6部分資料庫與管理

第15章資料庫管理和安全

 

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《推薦系統技術、評估及高效演算法》657頁

 

 

本書匯聚不同領域專家學者的理論成果和實踐經驗，全面介紹推薦系統的主要概念、理論、趨勢、挑戰和應用，詳細闡釋如何支援使用者決策、計劃和購買過程。書中既詳細講解了經典方法，又介紹了一些新的研究成果，內容涵蓋人工智慧、人機互動、資訊科技、資料探勘、統計學、自適應使用者介面、決策支援系統、市場和客戶行為等。無論是從事技術開發的讀者，還是從事產品營銷的讀者，都能從中受益。

本書內容

全書分五部分，共28章。第1章是概述，系統介紹推薦系統的概念、功能、應用領域以及當前應用過程中遇到的問題與挑戰。

第1章推薦系統:簡介和挑戰

 

第一部分推薦系統技術

第一部分(第2~7章)展示如今構建推薦系統最流行和最基礎的技術，如協同過濾、基於語義的方法、資料探勘方法和基於情境感知的方法。

第2章基於鄰域的推薦方法綜述

 

第3章協同過濾方法進階

 

第4章基於內容的語義感知推薦系統

 

第5章基於約束的推薦系統

 

第6章情境感知推薦系統

 

第7章推薦系統中的資料探勘方法

 

第二部分推薦系統評估

第二部分(第8~10章)主要關注離線和真實使用者環境下用於評估推薦質量的技術及方法。

第8章推薦系統的評估

 

第9章使用使用者實驗評估推薦系統

 

第10章對推薦結果的解釋設計和評估

 

第三部分推薦系統應用

第三部分(第11~17章)包括一些推薦技術多樣性的應用，首先簡述與工業實現和推薦系統開發相關的一般性問題，隨後詳細介紹推薦系統在各領域中的應用:音樂、學習、移動、社交網路及它們之間的互動。

第11章工業界的推薦系統:Netflix案例分析

 

第12章輔助學習的推薦系統綜述

 

第13章音樂推薦系統

 

第14章剖析基於位置的移動推薦系統

 

第15章社會化推薦系統

 

第16章人與人之間的相互推薦

 

第17章社交網路搜尋中的協作、信用機制和推薦系統

 

第四部分人機互動

第四部分(第18~21章)包含探討一系列問題的文章，這些問題包括推薦的展示、瀏覽、解釋和視覺化以及人工決策與推薦系統相關的重要問題。

第18章人類決策過程與推薦系統

 

第19章推薦系統中的隱私問題

 

第20章影響推薦系統可信度評估的來源因素

 

第21章使用者性格和推薦系統

 

第五部分高階話題

第五部分(第22~28'章)收集了一些關於高階話題的文章，例如，利用主動學習技術來引導新知識的學習，構建能夠抵擋惡意使用者攻擊的健壯推薦系統的合適技術，以及結合多種使用者反饋和偏好來生成更加可靠的推薦系統。

第22章組推薦系統:聚合、滿意度和組屬性

 

第23章推薦系統中的聚合功能

 

第24章推薦系統中的主動學習

 

第25章多準則推薦系統

 

第26章推薦系統中的新穎性和多樣性

 

第27章跨領域推薦系統

 

第28章具有魯棒性的協同推薦

 

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