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大數據科學與應用叢書大數據技術基礎與應用導論 版權信息
- ISBN：9787121343360
- 條形碼：9787121343360 ; 978-7-121-34336-0
- 裝幀：一般輕型紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據科學與應用叢書大數據技術基礎與應用導論 本書特色
本書從大數據的前身——數據挖掘技術入手，首先介紹了數據挖掘技術及在大數據中常用的采集、存儲和分析方法；然后以多語音識別和多語言識別為例，對大數據信息處理技術的關鍵應用給出了詳細的說明；接著給出了大數據場景分析，詳細介紹了基于場景分析的大數據信息處理應用，如MOOC大數據教學分析系統、社交網絡大數據關系推薦系統、金融服務大數據風險預警系統等；隨后介紹了互聯網 大數據的應用，對電子商務、互聯網金融、能源大數據等具有差異性的行業應用進行了簡要介紹；*后對大數據的應用進行了展望。
大數據科學與應用叢書大數據技術基礎與應用導論 內容簡介
本書從大數據的前身――數據挖掘技術入手，首先介紹了數據挖掘技術及在大數據中常用的采集、存儲和分析方法；然后以多語音識別和多語言識別為例，對大數據信息處理技術的關鍵應用給出了詳細的說明；接著給出了大數據場景分析，詳細介紹了基于場景分析的大數據信息處理應用，如MOOC大數據教學分析系統、社交網絡大數據關系推薦系統、金融服務大數據風險預警系統等；隨后介紹了互聯網+大數據的應用，對電子商務、互聯網金融、能源大數據等具有差異性的行業應用進行了簡要介紹；很后對大數據的應用進行了展望。
大數據科學與應用叢書大數據技術基礎與應用導論 目錄
目 錄
第1章 緒論 1
1.0 引言 1
1.1 數據的定義與屬性 4
1.2 大數據概念與定義 4
1.3 大數據和小數據 6
1.4 結構化數據和非結構化數據 7
1.5 大數據信息處理技術及其應用 8
1.6 大數據技術面臨的挑戰 10
1.7 大數據服務與信息安全 12
1.8 本章小結 14
參考文獻 14
第2章 數據信息挖掘技術基礎 16
2.0 引言 16
2.1 信息挖掘技術概述 19
2.1.1 信息挖掘定義 19
2.1.2 信息挖掘應用 20
2.1.3 信息挖掘前景 25
2.2 數據關聯分析 26
2.2.1 數據關聯分析定義 26
2.2.2 數據關聯分析主要方法 27
2.3 數據聚類分析 28
2.3.1 數據聚類分析概念 28
2.3.2 數據聚類分析主要方法 29
2.4 數據分類與預測 30
2.4.1 數據分類 30
2.4.2 數據預測 32
2.5 數據可視化 33
2.5.1 信息可視化與數據可視化 33
2.5.2 數據可視化分析 33
2.6 信息挖掘與隱私保護 35
2.7 云計算數據挖掘 38
2.8 本章小結 40
參考文獻 40
第3章 大數據技術基礎 42
3.0 引言 42
3.1 大數據產生及特性 44
3.1.1 大數據產生 44
3.1.2 大數據特性 47
3.2 大數據技術體系 47
3.2.1 采集與存儲 48
3.2.2 分析與挖掘 50
3.2.3 可視化 54
3.3 大數據采集與存儲 54
3.3.1 結構化/非結構化數據 54
3.3.2 關系型/非關系型/新型數據庫 55
3.3.3 分布式存儲集群 56
3.4 大數據分析與挖掘 57
3.4.1 HDFS與MapReduce 57
3.4.2 分布式大數據挖掘算法 59
3.5 大數據可視化 62
3.6 本章小結 64
參考文獻 64
第4章 大數據信息處理與分析應用 66
4.0 引言 66
4.1 語音識別簡介 67
4.1.1 語音識別技術 67
4.1.2 聲學模型 71
4.1.3 語言模型 72
4.2 連續語音識別技術 73
4.2.1 連續語音識別原理 73
4.2.2 HMM-GMM聲學模型 75
4.2.3 HMM-DNN聲學模型 76
4.2.4 LSTM聲學模型 79
4.3 多語言語音識別技術 82
4.3.1 多語言語音識別原理 82
4.3.2 建模單元共享技術 83
4.3.3 模型參數共享技術 84
4.4 本章小結 85
參考文獻 85
第5章 基于場景分析的大數據信息 88
5.0 引言 88
5.1 遙感大數據自動分析與數據挖掘系統 89
5.1.1 遙感集市的組成 91
5.1.2 遙感集市提供的數據分析和挖掘服務 91
5.2 語音大數據關鍵詞自動識別系統 93
5.2.1 語音分析系統語音識別和文本挖掘技術 94
5.2.2 語音分析系統支持的功能 95
5.2.3 語音分析系統支持的應用場景 96
5.3 MOOC大數據教學分析系統 97
5.3.1 學堂在線的組成 98
5.3.2 學堂在線的教學分析 99
5.4 社交網絡大數據關系推薦系統 100
5.4.1 新浪微博推薦架構的演進 101
5.5.2 新浪微博推薦算法簡述 103
5.5 金融服務大數據風險預警系統 106
5.5.1 互聯網金融風險預警系統的架構 106
5.5.2 互聯網金融風險預警系統的功能 108
5.5.3 互聯網金融風險預警系統的預警機制 109
5.6 本章小結 110
參考文獻 110
第6章 互聯網 大數據技術基礎 112
6.0 引言 112
6.1 “互聯網 ”的定義 116
6.2 “互聯網 ”行動 119
6.3 “互聯網 ”與中國制造 121
6.4 大數據與互聯網 122
6.5 互聯網大數據的應用及發展 126
6.5.1 電子商務 126
6.5.2 搜索引擎 127
6.5.3 網絡廣告 127
6.5.4 旅行預訂 127
6.5.5 網絡游戲 128
6.5.6 互聯網金融 128
6.5.7 數字政府 128
6.5.8 城市可持續發展 129
6.5.9 能源大數據 131
6.5.10 智能電網大數據 134
6.5.11 環境保護 139
6.6 本章小結 143
參考文獻 143
第7章 基于場景感知的大數據 145
7.0 引言 145
7.1 無人駕駛汽車操控系統 145
7.1.1 無人駕駛汽車簡介 146
7.1.2 無人駕駛汽車操控平臺 148
7.2 醫療數據分析系統 150
7.2.1 醫療數據分析系統簡介 150
7.2.2 可穿戴健康數據監控平臺 152
7.2.3 流行疾病傳播數據監控平臺 153
7.3 農業裝備與設施監控系統 156
7.3.1 農業裝備與設施監控系統簡介 156
7.3.2 農業裝備田間位置監控系統平臺 156
7.3.3 物聯網農業設施監控系統 158
7.4 智慧城市 160
7.4.1 智慧城市簡介 160
7.4.2 創新2.0語境下的智慧城市 162
7.5 本章小結 164
參考文獻 165
第8章 基于可持續發展的大數據 166
8.0 大數據時代下的可持續發展新思路 166
8.1 環境大數據的分析與應用 167
8.1.1 環境大數據的概念和特征 167
8.1.2 環境大數據使用流程 168
8.1.3 環境大數據的作用 168
8.1.4 國外運用環境大數據的經驗和啟示 170
8.1.5 現存問題及未來展望 171
8.2 大數據在交通領域的應用 173
8.2.1 交通大數據的來源及發展現狀 173
8.2.2 大數據在城市交通中的應用 173
8.3 大數據與環境變化 175
8.3.1 大數據在災害災難預測中的應用 175
8.3.2 大數據在氣候變化研究中的應用 175
8.4 大數據在能源領域的應用 176
參考文獻 178
第1章 緒論 1
1.0 引言 1
1.1 數據的定義與屬性 4
1.2 大數據概念與定義 4
1.3 大數據和小數據 6
1.4 結構化數據和非結構化數據 7
1.5 大數據信息處理技術及其應用 8
1.6 大數據技術面臨的挑戰 10
1.7 大數據服務與信息安全 12
1.8 本章小結 14
參考文獻 14
第2章 數據信息挖掘技術基礎 16
2.0 引言 16
2.1 信息挖掘技術概述 19
2.1.1 信息挖掘定義 19
2.1.2 信息挖掘應用 20
2.1.3 信息挖掘前景 25
2.2 數據關聯分析 26
2.2.1 數據關聯分析定義 26
2.2.2 數據關聯分析主要方法 27
2.3 數據聚類分析 28
2.3.1 數據聚類分析概念 28
2.3.2 數據聚類分析主要方法 29
2.4 數據分類與預測 30
2.4.1 數據分類 30
2.4.2 數據預測 32
2.5 數據可視化 33
2.5.1 信息可視化與數據可視化 33
2.5.2 數據可視化分析 33
2.6 信息挖掘與隱私保護 35
2.7 云計算數據挖掘 38
2.8 本章小結 40
參考文獻 40
第3章 大數據技術基礎 42
3.0 引言 42
3.1 大數據產生及特性 44
3.1.1 大數據產生 44
3.1.2 大數據特性 47
3.2 大數據技術體系 47
3.2.1 采集與存儲 48
3.2.2 分析與挖掘 50
3.2.3 可視化 54
3.3 大數據采集與存儲 54
3.3.1 結構化/非結構化數據 54
3.3.2 關系型/非關系型/新型數據庫 55
3.3.3 分布式存儲集群 56
3.4 大數據分析與挖掘 57
3.4.1 HDFS與MapReduce 57
3.4.2 分布式大數據挖掘算法 59
3.5 大數據可視化 62
3.6 本章小結 64
參考文獻 64
第4章 大數據信息處理與分析應用 66
4.0 引言 66
4.1 語音識別簡介 67
4.1.1 語音識別技術 67
4.1.2 聲學模型 71
4.1.3 語言模型 72
4.2 連續語音識別技術 73
4.2.1 連續語音識別原理 73
4.2.2 HMM-GMM聲學模型 75
4.2.3 HMM-DNN聲學模型 76
4.2.4 LSTM聲學模型 79
4.3 多語言語音識別技術 82
4.3.1 多語言語音識別原理 82
4.3.2 建模單元共享技術 83
4.3.3 模型參數共享技術 84
4.4 本章小結 85
參考文獻 85
第5章 基于場景分析的大數據信息 88
5.0 引言 88
5.1 遙感大數據自動分析與數據挖掘系統 89
5.1.1 遙感集市的組成 91
5.1.2 遙感集市提供的數據分析和挖掘服務 91
5.2 語音大數據關鍵詞自動識別系統 93
5.2.1 語音分析系統語音識別和文本挖掘技術 94
5.2.2 語音分析系統支持的功能 95
5.2.3 語音分析系統支持的應用場景 96
5.3 MOOC大數據教學分析系統 97
5.3.1 學堂在線的組成 98
5.3.2 學堂在線的教學分析 99
5.4 社交網絡大數據關系推薦系統 100
5.4.1 新浪微博推薦架構的演進 101
5.5.2 新浪微博推薦算法簡述 103
5.5 金融服務大數據風險預警系統 106
5.5.1 互聯網金融風險預警系統的架構 106
5.5.2 互聯網金融風險預警系統的功能 108
5.5.3 互聯網金融風險預警系統的預警機制 109
5.6 本章小結 110
參考文獻 110
第6章 互聯網 大數據技術基礎 112
6.0 引言 112
6.1 “互聯網 ”的定義 116
6.2 “互聯網 ”行動 119
6.3 “互聯網 ”與中國制造 121
6.4 大數據與互聯網 122
6.5 互聯網大數據的應用及發展 126
6.5.1 電子商務 126
6.5.2 搜索引擎 127
6.5.3 網絡廣告 127
6.5.4 旅行預訂 127
6.5.5 網絡游戲 128
6.5.6 互聯網金融 128
6.5.7 數字政府 128
6.5.8 城市可持續發展 129
6.5.9 能源大數據 131
6.5.10 智能電網大數據 134
6.5.11 環境保護 139
6.6 本章小結 143
參考文獻 143
第7章 基于場景感知的大數據 145
7.0 引言 145
7.1 無人駕駛汽車操控系統 145
7.1.1 無人駕駛汽車簡介 146
7.1.2 無人駕駛汽車操控平臺 148
7.2 醫療數據分析系統 150
7.2.1 醫療數據分析系統簡介 150
7.2.2 可穿戴健康數據監控平臺 152
7.2.3 流行疾病傳播數據監控平臺 153
7.3 農業裝備與設施監控系統 156
7.3.1 農業裝備與設施監控系統簡介 156
7.3.2 農業裝備田間位置監控系統平臺 156
7.3.3 物聯網農業設施監控系統 158
7.4 智慧城市 160
7.4.1 智慧城市簡介 160
7.4.2 創新2.0語境下的智慧城市 162
7.5 本章小結 164
參考文獻 165
第8章 基于可持續發展的大數據 166
8.0 大數據時代下的可持續發展新思路 166
8.1 環境大數據的分析與應用 167
8.1.1 環境大數據的概念和特征 167
8.1.2 環境大數據使用流程 168
8.1.3 環境大數據的作用 168
8.1.4 國外運用環境大數據的經驗和啟示 170
8.1.5 現存問題及未來展望 171
8.2 大數據在交通領域的應用 173
8.2.1 交通大數據的來源及發展現狀 173
8.2.2 大數據在城市交通中的應用 173
8.3 大數據與環境變化 175
8.3.1 大數據在災害災難預測中的應用 175
8.3.2 大數據在氣候變化研究中的應用 175
8.4 大數據在能源領域的應用 176
參考文獻 178
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大數據科學與應用叢書大數據技術基礎與應用導論 作者簡介
楊毅，女，博士，現工作于清華大學電子工程系，IEEE會員、清華大學博士后理事，長期從事信號處理、語音識別、跨媒體新技術與新應用、數據檢索方面的科研和教學工作。
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