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大數據技術前沿 版權信息
- ISBN：9787121282713
- 條形碼：9787121282713 ; 978-7-121-28271-3
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據技術前沿 本書特色
本選題以科普的方式系統地闡述了大數據前沿技術與研究進展，對技術的來源、結論、對比、用途以及開源軟件進行了深入淺出的描述，并不過多地涉及數學符號及基礎原理。以大數據可視化為切入點，通過自然語言處理、社交網絡挖掘、語義網絡與知識圖譜三方面非結構化數據處理技術，闡述大數據經典應用，利用基于圖數據庫、內存計算、分布式存儲系統的大數據存儲與管理作為大數據平臺支撐，進而探討基于眾包技術擴充數據來源與提高數據質量，并圍繞大數據環境下的隱私保護問題，探討了大數據安全技術。
大數據技術前沿 內容簡介
本選題以科普的方式系統地闡述了大數據前沿技術與研究進展，對技術的來源、結論、對比、用途以及開源軟件進行了深入淺出的描述，并不過多地涉及數學符號及基礎原理。以大數據可視化為切入點，通過自然語言處理、社交網絡挖掘、語義網絡與知識圖譜三方面非結構化數據處理技術，闡述大數據經典應用，利用基于圖數據庫、內存計算、分布式存儲系統的大數據存儲與管理作為大數據平臺支撐，進而探討基于眾包技術擴充數據來源與提高數據質量，并圍繞大數據環境下的隱私保護問題，探討了大數據安全技術。
大數據技術前沿 目錄
目 錄第1章 大數據可視化 11.1?可視化基礎 21.1.1?可視化釋義 21.1.2?可視化流程 51.1.3?可視化對象 61.1.4?可視化方法 101.2?大數據可視化介紹 361.2.1?大數據可視化特點 371.2.2?大尺度數據的可視化 381.2.3?快速變化數據的可視化 411.2.4?多變量數據的可視化 441.2.5?非結構化數據的可視化 501.2.6?大數據可視分析 531.3?可視化與可視分析研發資源 601.3.1?代表性開源與商業軟件 601.3.2?開發工具與編程語言 611.3.3?可視化信息資源 621.3.4?部分可視化科研機構 63參考文獻 64第2章 文本大數據處理 672.1 文本大數據概述 672.2?中文詞法分析 702.3?句法分析 732.4?語義分析 742.5?開源項目與共享工具 752.6?文本大數據的部分應用 762.6.1?概述 762.6.2?基于雙數組trie樹的面向微博短文本的分詞 772.6.3?詞義消歧 802.6.4?未登錄詞識別 832.6.5?文本分類與文本聚類 842.6.6?機器翻譯 862.6.7?其他應用 87參考文獻 89第3章 社交網絡大數據挖掘 913.1? 概述 913.2?大規模異構網絡集成 943.2.1?計算模型——cosnet 963.2.2?模型求解 983.2.3?實驗結果 993.3?基于交互的網絡機器學習 1013.3.1?網絡數據的主動交互學習 1013.3.2?算法模型——maxco 1023.3.3?網絡流數據的主動交互學習 1033.3.4?算法模型 1043.4?基于隨機路徑的高效網絡拓撲相似度算法 1063.4.1?問題定義 1073.4.2?基于隨機路徑的網絡拓撲相似度算法——panther 1073.4.3?實驗結果 1103.4.4?小結 1133.5?個體行為與網絡分布的統一建模框架——m3d 1133.5.1?研究方案 1143.5.2?實驗驗證 1153.6?總結和展望 117參考文獻 117第4章 語義大數據——知識圖譜 1194.1?大規模知識圖譜技術 1194.1.1?知識圖譜的表示及其在搜索中的展現形式 1194.1.2?知識圖譜的構建 1214.1.3?知識圖譜在搜索中的應用 1264.1.4?總結 1274.2?行業知識圖譜工具 1274.2.1?簡介 1274.2.2?常見的行業知識圖譜 1294.2.3?行業知識圖譜的構建 1314.2.4?行業知識圖譜的應用 1394.2.5?應用案例 141第5章 圖數據庫——基于圖的大數據管理 1475.1?圖數據庫簡介 1475.1.1?大圖數據 1485.1.2?oltp與olap 1495.1.3?圖數據模型 1515.1.4?圖查詢語言 1545.2?主流圖數據庫和圖計算引擎 1605.2.1?*流行的圖數據庫——neo4j 1605.2.2?分布式圖數據庫——titan 1615.2.3?基于rdf三元組庫的圖數據庫——blazegraph 1625.2.4?基于pregel框架的圖計算引擎——giraph、hama、 graphlab、graphx 1635.3?圖數據庫關鍵技術 1665.3.1?圖數據庫的存儲 1665.3.2?圖數據庫的索引 1695.3.3?圖數據庫的查詢處理 1725.4?圖數據庫應用 1755.4.1?語義萬維網 1755.4.2?社會網絡 1765.4.3?生物信息學 177第6章 內存計算——高速大數據處理的核心技術 1796.1?內存計算技術的一個誤區 1796.2?timesten的設計思路 1806.3?apache spark的設計思路 1826.4?sap hana的設計思路 1846.5?yuntable 4.0的產品介紹 1866.5.1?整體架構與核心技術 1866.5.2?mpp 1886.5.3?列存2.0 1886.5.4?動態數據分發 1906.5.5?內存計算 1916.5.6?性能和路線圖 1916.6?總結 192第7章 分布式存儲系統——大數據存儲支撐技術 1937.1?大數據對存儲系統帶來的挑戰及其引發的變革 1937.2?谷歌文件系統（gfs） 1947.2.1?支持大數據集存取和離線批處理的分布式存儲系統 1947.2.2?gfs架構分析 1957.2.3?系統交互 2027.2.4?主節點的設計 2067.2.5?容錯和診斷 2117.2.6?小結 2147.3?支持海量數據和大規模并發訪問的分布式對象存儲 openstack swift 2147.3.1?互聯網化帶來新的存儲需求 2147.3.2?openstack swift的特點 2167.3.3?swift的數據模型和架構 2197.3.4?swift的api 236第8章 大數據安全技術 2438.1?差分隱私保護方法簡介 2438.2?差分隱私研究保護方向——數據發布和數據挖掘 2468.2.1?基于差分隱私保護的數據發布（dpdr） 2468.2.2?差分隱私保護數據挖掘（dpdm） 2478.3?常見隱私保護方法 2478.3.1?差分隱私保護分類方法 2478.3.2?差分隱私保護聚類方法 2488.3.3?差分隱私頻繁模式挖掘 2498.4?應用案例和原型系統 249參考文獻 251第9章 眾包——數據來源與質量保證 2559.1?眾包 2559.1.1?眾包的概念和模型 2559.1.2?眾包的優劣分析 2579.2?眾包的關鍵技術 2579.2.1?眾包流程 2579.2.2?任務設計 2599.2.3?任務分配 2609.2.4?任務動態優化 2619.2.5?眾包激勵機制 2619.2.6?眾包質量保障 2639.3?眾包的成功案例和平臺 2649.3.1?知識百科眾包 2649.3.2?數據眾包 2649.3.3?創新眾包 2669.3.4?軟件眾包 2679.3.5?眾籌 2689.3.6?通用智力勞動眾包 2699.3.7?中國的眾包平臺 2699.4?眾包研究趨勢 2699.5?總結和展望 271參考文獻 271
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大數據技術前沿 作者簡介
阮彤，中科院軟件所博士，現任華東理工大學計算機技術研究所副所長，自然語言處理與大數據挖掘實驗室主任，副教授。中國計算機學會（CCF）大數據專委會委員，中文信息處理學會"CCIR"專委會委員，中關村大數據聯盟學術委員會主任委員。
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