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云時代的流式大數據挖掘服務平臺-基于元建模的視角 版權信息
- ISBN：9787030453891
- 條形碼：9787030453891 ; 978-7-03-045389-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
云時代的流式大數據挖掘服務平臺-基于元建模的視角 本書特色
在云時代，大數據蘊涵的知識和規律為人類社會創造了前所未有的重大價值。流式大數據挖掘平臺是實施流式大數據挖掘的軟件服務平臺，是處理流式大數據的數據挖掘系統。構建智能、高效和快速流式大數據挖掘平臺，滿足人們對數據的高吞吐低延遲、計算程序的動態擴展、知識的共享交換與集成的要求，是當前大數據研究的迫切要求和焦點之一。《云時代的流式大數據挖掘服務平臺：基于元建模的視角》內容分兩篇： **篇是理論篇，運用形式化方法提出“元”理念和“元”理論，進而提出面向流式大數據挖掘平臺的元數據和元建模的概念。同時，提出預測模型標記語言的擴展理論，該理論所設計的擴展預測模型標記語言可以應用于流式大數據挖掘平臺。 第二篇是建模篇，圍繞流式大數據挖掘服務平臺，提出流式大數據挖掘服務平臺的數據管理理論和算法管理理論。 《云時代的流式大數據挖掘服務平臺：基于元建模的視角》應用多種形式化方法，從理論高度回答了流式大數據和流式大數據挖掘的本質是什么的問題。
云時代的流式大數據挖掘服務平臺-基于元建模的視角 內容簡介
《云時代的流式大數據挖掘服務平臺：基于元建模的視角》可供相關領域的研究人員參考，也可以作為高等院校信息技術專業高年級本科生和研究生的教材。
云時代的流式大數據挖掘服務平臺-基于元建模的視角 目錄
目錄
序前言注釋表
**篇理論篇
第1章緒論3
1.1大數據的概念3
1.1.1大數據的特征3
1.1.2大數據的分類4
1.1.3大數據挖掘的應用示例5
1.2本書背景7
1.2.1流式大數據挖掘的過程7
1.2.2構建流式大數據挖掘服務平臺需求分析10
1.3國內外相關研究進展12
1.3.1流式大數據挖掘技術的發展12
1.3.2流式大數據挖掘服務平臺的歷史發展和現狀14
1.4全書組織結構15
第2章云計算與云環境17
2.1云計算的概念17
2.2云計算的層次18
2.3云計算服務的發展現狀20
2.4云環境下的流式大數據采集方法25
第3章元理論28
3.1元的概念28
3.2元數據29
3.2.1數據倉庫領域的元數據29
3.2.2情報學領域的元數據29
3.2.3面向對象程序設計領域的元數據29
3.2.4流式大數據挖掘服務平臺的元數據和元建模29
3.2.5omg元數據體系結構30
3.2.6數據挖掘元數據和元模型的研究現狀32
3.3元建模視角下的流式大數據挖掘服務平臺構建思路33
第4章預測模型標記語言的擴展理論35
4.1預測模型標記語言35
4.1.1面向數據挖掘的pmml35
4.1.2pmml的缺陷37
4.2語義web的邏輯學基礎39
4.2.1語義web39
4.2.2描述邏輯家族42
4.2.3基于描述邏輯設計epmml的理念44
4.3描述邏輯dl4pmml44
4.4擴展預測模型標記語言45
4.4.1epmml元類46
4.4.2epmml復雜元類46
4.4.3epmml屬性47
4.4.4epmml個體48
4.4.5epmml屬性約束48
4.4.6epmml輔助語言元素49
4.5epmml與owl的比較50
4.6本章小結50
第二篇建模篇
第5章基于epmml的流式大數據挖掘服務平臺元數據分析與驗證55
5.1流式大數據挖掘服務平臺元數據55
5.2基于epmml的知識表示57
5.3基于epmml的知識推理62
5.3.1dl4pmml的推理復雜性635.3.2epmml元數據一致性檢測框架64
5.4知識推理和一致性檢測示例65
5.4.1語義一致性示例65
5.4.2沖突檢測示例65
5.5本章小結67
第6章基于epmml的流式大數據挖掘服務平臺的數據組件建模68
6.1流式大數據挖掘的形式化數據模型68
6.1.1流式數據的信息系統模型69
6.1.2面向流式大數據挖掘的決策邏輯語言70
6.1.3概念的內涵和外延71
6.1.4概念遷移的實質71
6.2流式大數據上規則提取的解釋72
6.2.1規則的質量度量72
6.2.2關聯規則的解釋73
6.2.3決策規則的解釋76
6.3流式大數據挖掘服務平臺數據組件的建模77
6.4實例演示與分析78
6.5本章小結84
第7章基于epmml的流式大數據挖掘服務平臺的算法組件建模86
7.1流式大數據挖掘服務平臺算法管理框架86
7.1.1框架的設計原則86
7.1.2amf-dsms的描述87
7.1.3amf-dsms的執行語義89
7.2基于epmml的算法管理組件建模90
7.2.1基于epmml的算法服務描述90
7.2.2基于epmml的算法接口設計93
7.3實例演示與分析95
7.3.1算法選擇的必要性95
7.3.2算法選擇與優化97
7.4本章小結100
第8章流式大數據挖掘服務平臺框架的設計101
8.1系統框架的整體設計101
8.2系統框架對流式大數據的適應性105
8.3系統框架的行為設計106
8.4流式大數據挖掘服務平臺的建模層次結構107
8.5系統中的epmml元數據109
8.6本章小結111第9章結束語112
9.1本書的主要貢獻112
9.2研究成果的意義113
9.3元建模理論的總結114
9.4流式大數據挖掘算法管理的總結114
9.5關于epmml的總結116
參考文獻117后記127
序前言注釋表
**篇理論篇
第1章緒論3
1.1大數據的概念3
1.1.1大數據的特征3
1.1.2大數據的分類4
1.1.3大數據挖掘的應用示例5
1.2本書背景7
1.2.1流式大數據挖掘的過程7
1.2.2構建流式大數據挖掘服務平臺需求分析10
1.3國內外相關研究進展12
1.3.1流式大數據挖掘技術的發展12
1.3.2流式大數據挖掘服務平臺的歷史發展和現狀14
1.4全書組織結構15
第2章云計算與云環境17
2.1云計算的概念17
2.2云計算的層次18
2.3云計算服務的發展現狀20
2.4云環境下的流式大數據采集方法25
第3章元理論28
3.1元的概念28
3.2元數據29
3.2.1數據倉庫領域的元數據29
3.2.2情報學領域的元數據29
3.2.3面向對象程序設計領域的元數據29
3.2.4流式大數據挖掘服務平臺的元數據和元建模29
3.2.5omg元數據體系結構30
3.2.6數據挖掘元數據和元模型的研究現狀32
3.3元建模視角下的流式大數據挖掘服務平臺構建思路33
第4章預測模型標記語言的擴展理論35
4.1預測模型標記語言35
4.1.1面向數據挖掘的pmml35
4.1.2pmml的缺陷37
4.2語義web的邏輯學基礎39
4.2.1語義web39
4.2.2描述邏輯家族42
4.2.3基于描述邏輯設計epmml的理念44
4.3描述邏輯dl4pmml44
4.4擴展預測模型標記語言45
4.4.1epmml元類46
4.4.2epmml復雜元類46
4.4.3epmml屬性47
4.4.4epmml個體48
4.4.5epmml屬性約束48
4.4.6epmml輔助語言元素49
4.5epmml與owl的比較50
4.6本章小結50
第二篇建模篇
第5章基于epmml的流式大數據挖掘服務平臺元數據分析與驗證55
5.1流式大數據挖掘服務平臺元數據55
5.2基于epmml的知識表示57
5.3基于epmml的知識推理62
5.3.1dl4pmml的推理復雜性635.3.2epmml元數據一致性檢測框架64
5.4知識推理和一致性檢測示例65
5.4.1語義一致性示例65
5.4.2沖突檢測示例65
5.5本章小結67
第6章基于epmml的流式大數據挖掘服務平臺的數據組件建模68
6.1流式大數據挖掘的形式化數據模型68
6.1.1流式數據的信息系統模型69
6.1.2面向流式大數據挖掘的決策邏輯語言70
6.1.3概念的內涵和外延71
6.1.4概念遷移的實質71
6.2流式大數據上規則提取的解釋72
6.2.1規則的質量度量72
6.2.2關聯規則的解釋73
6.2.3決策規則的解釋76
6.3流式大數據挖掘服務平臺數據組件的建模77
6.4實例演示與分析78
6.5本章小結84
第7章基于epmml的流式大數據挖掘服務平臺的算法組件建模86
7.1流式大數據挖掘服務平臺算法管理框架86
7.1.1框架的設計原則86
7.1.2amf-dsms的描述87
7.1.3amf-dsms的執行語義89
7.2基于epmml的算法管理組件建模90
7.2.1基于epmml的算法服務描述90
7.2.2基于epmml的算法接口設計93
7.3實例演示與分析95
7.3.1算法選擇的必要性95
7.3.2算法選擇與優化97
7.4本章小結100
第8章流式大數據挖掘服務平臺框架的設計101
8.1系統框架的整體設計101
8.2系統框架對流式大數據的適應性105
8.3系統框架的行為設計106
8.4流式大數據挖掘服務平臺的建模層次結構107
8.5系統中的epmml元數據109
8.6本章小結111第9章結束語112
9.1本書的主要貢獻112
9.2研究成果的意義113
9.3元建模理論的總結114
9.4流式大數據挖掘算法管理的總結114
9.5關于epmml的總結116
參考文獻117后記127
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