《知识社群：将个体知识融汇成集体智慧》代表着从理论到实践的重要一步，我们希望它在这一领域内能够开拓新的空间。我们认为，对于新兴的由发展社群的实践者组成的社群来说，本书只是一个基础。我们希望这本书最终将触发更广泛的运动，将基于社群的知识发展的原则应用于商业之外的领域，包括政府、教育甚至市民的舞台。我们相信，知识社群将帮助社会形成无处不在的知识导向型的结构，它们将在一个日渐流动化、全球化和充满变化的世界中提供新的稳定点和联系点。

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【内容简介】 《情境中的知识：表征、社群与文化》提出了一种知识的社会心理路径，将知识生产置于个体、人际和社会文化情境中进行分析。作者提出，表征是所有知识的基础，是自我、他者和客体世界的相互关系。表征的发生、发展和其在社会生活中的实现是理解知识与个体、人际和社会文化情境之间的联系的关键。表征为知识的多元性提供了解释，并且将认识的理性向超越认识论的符号与社会逻辑领域敞开。 本书对社会心理领域有重要贡献，可作为社会心理学、社会学、人类学抑或文化研究领域专业人员，以及对知识表征研究感兴趣的读者的必读论著。 【名家推荐】 这是一本吸引人的、有学养的、具有高度原创性的著作。作者为理解日常文化中的知识动力做出了突破性贡献。书中尤其强调社会表征这一概念，对知识动力这一社会心理学的关键议题进行了引人入胜的分析。本书也对影响我们生活的经历提供了深入的解读和洞识。 ——塞...(展开全部)

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人类天生渴望知识。但什么是真正的知识？它和纯粹的信念有何不同？在你声称知道某件事之前是否需要能够为其辩护？哲学上关于这些问题的争论由来已久。本书不仅考察了哲学传统中的经典知识论问题，也对由现代逻辑学、语言学和心理学发现而衍生出的新的理论难题作了细致清晰的概述。从相对主义到怀疑论，再到互联网资源的可靠性，内格尔援引日常案例来解释知识论的关键主题和论争，说明我们是如何在理解知识之路上取得进展的。

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本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。 本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。

想要探寻搜索排名、产品推荐、社会化书签和在线匹配背后的力量吗？这本颇具魅力的书籍向你展现如何创建Web 2.0应用程序，从参与性？Internet应用程序产生的大量数据中挖掘金矿。运用本书中介绍的先进算法，你可以编写聪明的程序，以访问其他网站那些有趣的数据集，从自有应用程序的用户中收集数据，或者分析和理解你所发现的数据。 《集体智慧编程》将你带入机器学习和统计的世界，并且阐释了如何从你和他人每天收集的信息中获得关于用户体验、市场营销、个性品味及人类行为的结论。每个算法的描述都十分简明清晰，相关代码均可以立即用于你的网站、博客、Wiki或特定应用程序。本书讲解了下列主题： 可以让在线零售商推荐产品或媒体的协作过滤技术 用于在大数据集中发现同类项组的聚类方法 从数以百万计可能方案中选择问题最佳解决方案的最优化算法 贝叶斯过滤，用在基于单词类型和其他特征的...(展开全部)

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