近年来随着计算机技术的快速发展，机器学习被广泛应用于信息检索、自然语言处理、计算机视觉及自动化控制等方面。由于机器学习在实际应用中对不同问题所提供的条件各不相同，如含有标签信息的数据、不含标签信息的数据等，针对不同的数据类型有多种解决方法：监督学习、半监督学习、无监督学习。本书针对监督和无监督学习方法进行理论的概述、模

基础上重新整理集体合作完成的。本书研究的核心问题是网络空间全球治理体系如何建构的问题。本书认为网络空间治理不仅需要具有全局性和前瞻性的视野，更需要融入中国经验和东方智慧。由于治理主体的多元性和治理体系的复杂性，书稿提出一个以“多维认知、多元主体、分层治理、议题导向”的体系建构原则作为基本思路，以期形成一个以解决现实问题

开源创新是数字时代的新趋势，已成为全球技术创新的主流模式，它利用互联网平台将资源、开源项目和海量开发者汇集，使各种技术、知识、信息、人才等创新资源得以全方位、全流程、全时空、全要素、全员参与地开放共享，避免重复开发和无效创新，使得技术的发展能够迭代演进，资源得到高效利用，实现低成本高效率的技术创新。其蓬勃发展的原理、本

讨论大数据技术时，首先需要了解大数据的基本处理流程，主要包括数据采集、存储、分析和结果呈现等环节。数据无处不在，互联网网站、政务系统、零售系统、办公系统、自动化生产系统、监控摄像头、传感器等，每时每刻都在不断产生数据。这些分散在各处的数据，需要采用相应的设备或软件进行采集。采集到的数据通常无法直接用于后续的数据分析，因

本书对数据定价策略与优化进行较为深入的研究，针对现有研究的薄弱之处，分别针对考虑数据质量、数据规模的数据定价策略，数据产品设计与定价策略，面向闭环数据供应链的数据定价策略和客户隐私感知、激励与数据供应链定价策略等问题进行研究。

本文通过对推荐系统中用户相似度的设计优化，解决了目前推荐系统中确定的数据无法准确描述人类模糊性情感的问题展开。推荐系统中相似度研究的最高目标是尽可能的模拟人对研究对象的主观感受，从工程角度来说是模拟同主观认知尽可能一致的客观相似度组合模型。主观寻找相似用户的过程可分为感知、理解和评价三个阶段，基于此，本文提出了一种符合

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传播技术的革命性不断激发着大众对于技术、文化与民主的多重想象，然而，本研究认为，这一表象遮蔽了其中所隐藏的互联网产业的经济与商业属性，以及互联网公司以政治、文化之名剥削网民劳动来实现商业盈利的根本目的。基于此，本书从传播政治经济学视角，以网络受众与劳动、劳工之间的互动关系为研究切入点，将互联网技术在中国的引入与普及放置

本书对几类时滞随机神经网络的全局渐近稳定性和全局鲁棒稳定性进行了深入研究，其中包括：不确定随机神经网络与时滞区间相关的全局鲁棒稳定性条件、带区间时变时滞的不确定随机神经网络的全局鲁棒稳定性、具有区间时变时滞与分布时滞的不确定随机神经网络的均方稳定性、不确定时滞随机BAM神经网络的均方稳定性、以及时滞随机中立神经网络的全

本专著是尝试将数据驱动的思想应用于自动控制中，形成一种新的控制策略-数据驱动控制。这也引导着可以将数据驱动的思想与目前众多已有的控制方法进行相结合，以构成更为简便，更实用的控制方法。比如将数据驱动思想引入至模型预测控制中，得到数据驱动预测控制；将数据驱动思想引入至自适应控制中，得到数据驱动自适应控制等。为真正了解和熟悉