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大數據算法 ALGORITHMS FOR BIG DATA 版權信息
- ISBN：9787512442900
- 條形碼：9787512442900 ; 978-7-5124-4290-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據算法 ALGORITHMS FOR BIG DATA 內容簡介
互聯網的出現使人們**次能夠訪問大量的數據。比如,社交網絡Facebook中的友誼圖和互聯網網站之間的鏈接圖。這兩幅圖都包含超過10億個節點,代表巨大的數據集。如果要使用這些數據集,就必須對其進行處理和分析。然而,僅僅是它們的大小就使得這種處理非常具有挑戰性。特別是,為處理中等規模的數據集而開發的經典算法和技術,在面對如此大的數據集時往往需要超出常規的時間和空間。此外,在某些情況下,存儲整個數據集甚至是不可行的,因此,必須在數據集的各個部分對其進行處理,然后很快丟棄每部分。 上述挑戰推動了加工處理“大數據”(海量數據)的新工具和新技術的發展。在本書中,我們對這項工作采取了計算機科學理論的觀點。特別是,我們將研究旨在捕捉“大數據”計算帶來的挑戰的計算模型,以及為應對這些挑戰而開發的實際解決方案的特性。我們將通過調查一些經典的算法結果,包括許多*先進的結果,來了解這些計算模型中的每一個模型。 本書的設計有兩個相互矛盾的目標,如下所示: (1)試圖在大數據背景下,給出計算機科學理論工作的一個大概的工作原理。 (2)力求做到有足夠的細節,使讀者能夠參與所涵蓋主題的研究工作。
大數據算法 ALGORITHMS FOR BIG DATA 目錄
第1章 數據流算法簡介……………………………………………………………… 1
1.1 數據流模型 ………………………………………………………………… 1
1.2 評估數據流算法 …………………………………………………………… 5
1.3 文獻說明(Bibliographic Notes)…………………………………………… 6
練習解析…………………………………………………………………………… 6
第2章 基本概率與尾界……………………………………………………………… 9
2.1 離散概率空間 ……………………………………………………………… 9
2.2 隨機變量…………………………………………………………………… 13
2.3 指標與二項分布…………………………………………………………… 19
2.4 尾 界……………………………………………………………………… 20
練習解析 ………………………………………………………………………… 25
第3章 估計算法 …………………………………………………………………… 35
3.1 估計流長度的莫里斯算法………………………………………………… 35
3.2 改進估計…………………………………………………………………… 39
3.3 結束語……………………………………………………………………… 44
3.4 文獻說明…………………………………………………………………… 44
練習解析 ………………………………………………………………………… 45
第4章 蓄水池采樣算法 …………………………………………………………… 51
4.1 均勻抽樣…………………………………………………………………… 51
4.2 近似中值和分位數………………………………………………………… 53
4.3 加權抽樣…………………………………………………………………… 56
4.4 文獻說明…………………………………………………………………… 58
練習解析 ………………………………………………………………………… 59
第5章 成對獨立的哈希函數 ……………………………………………………… 65
5.1 成對哈希函數族…………………………………………………………… 65
5.2 成對獨立哈希族的簡單構造……………………………………………… 66
5.3 成對獨立哈希族和k 向獨立哈希族的高級構造 ……………………… 68
5.4 文獻說明…………………………………………………………………… 71
練習解析 ………………………………………………………………………… 71
第6章 計算不同令牌的數量 ……………………………………………………… 75
6.1 AMS算法 ………………………………………………………………… 75
6.2 一種改進的算法…………………………………………………………… 78
6.3 不可能的結果……………………………………………………………… 82
6.4 文獻說明…………………………………………………………………… 84
練習解析 ………………………………………………………………………… 85
第7章 Sketches …………………………………………………………………… 92
7.1 數據流模型的一般化……………………………………………………… 92
7.2 *小計數Sketches ……………………………………………………… 95
7.3 計算Sketches …………………………………………………………… 100
7.4 線性Sketches …………………………………………………………… 105
7.5 文獻說明 ………………………………………………………………… 106
練習解析………………………………………………………………………… 107
第8章 圖形數據流算法…………………………………………………………… 114
8.1 概 述 …………………………………………………………………… 114
8.2 *大權匹配 ……………………………………………………………… 117
8.3 三角形計數 ……………………………………………………………… 125
8.4 文獻說明 ………………………………………………………………… 128
練習解析………………………………………………………………………… 129
第9章 滑動窗口模型……………………………………………………………… 135
9.1 概 述 …………………………………………………………………… 135
9.2 滑動窗口模型中的圖連通性 …………………………………………… 137
9.3 平滑直方圖 ……………………………………………………………… 141
9.4 文獻說明 ………………………………………………………………… 147
練習解析………………………………………………………………………… 148
第10章 次線性時間算法簡介 …………………………………………………… 154
10.1 簡單的例子……………………………………………………………… 154
10.2 估計直徑………………………………………………………………… 156
10.3 查詢復雜性……………………………………………………………… 158
10.4 文獻說明………………………………………………………………… 158
練習解析………………………………………………………………………… 159
第11章 性能測試 ………………………………………………………………… 161
11.1 屬性測試算法…………………………………………………………… 161
11.2 測試n 個數字的列表是否有重復 …………………………………… 163
11.3 列表模型和被排序列表的測試………………………………………… 166
11.4 半平面的像素模型及其檢驗…………………………………………… 169
11.5 結束語…………………………………………………………………… 173
11.6 文獻說明………………………………………………………………… 174
練習解析………………………………………………………………………… 175
第12章 有界度圖的算法 ………………………………………………………… 182
12.1 計算連接組件數量……………………………………………………… 182
12.2 *小權生成樹…………………………………………………………… 186
12.3 *小頂點覆蓋…………………………………………………………… 188
12.4 測試圖形是否連通……………………………………………………… 196
12.5 文獻說明………………………………………………………………… 200
練習解析………………………………………………………………………… 201
第13章 稠密圖的一種算法 ……………………………………………………… 211
13.1 模 型…………………………………………………………………… 211
13.2 二部性檢驗算法………………………………………………………… 212
13.3 減少要檢查的分區數…………………………………………………… 214
13.4 取消假設………………………………………………………………… 217
13.5 文獻說明………………………………………………………………… 222
練習解析………………………………………………………………………… 222
第14章 布爾函數的算法 ………………………………………………………… 227
14.1 模 型…………………………………………………………………… 227
14.2 測試線性度……………………………………………………………… 228
14.3 單調性檢驗……………………………………………………………… 232
14.4 文獻說明………………………………………………………………… 238
練習解析………………………………………………………………………… 239
第15章 Map-Reduce概述………………………………………………………… 243
15.1 關于 Map-Reduce的一些細節 ………………………………………… 244
15.2 Map-Reduce的理論模型 ……………………………………………… 247
15.3 績效指標………………………………………………………………… 249
15.4 不同的理論模型………………………………………………………… 251
15.5 文獻說明………………………………………………………………… 252
練習解析………………………………………………………………………… 253
第16章 列表的算法 ……………………………………………………………… 256
16.1 計算 Word頻率………………………………………………………… 256
16.2 前綴和…………………………………………………………………… 259
16.3 索 引…………………………………………………………………… 263
16.4 文獻說明………………………………………………………………… 264
練習解析………………………………………………………………………… 264
第17章 圖算法 …………………………………………………………………… 273
17.1 *小權重生成樹………………………………………………………… 273
17.2 三角形列表……………………………………………………………… 279
17.3 文獻說明………………………………………………………………… 282
練習解析………………………………………………………………………… 283
第18章 局部敏感哈希 …………………………………………………………… 289
18.1 主 旨…………………………………………………………………… 289
18.2 局部敏感哈希函數族的示例…………………………………………… 291
18.3 放大局部敏感哈希函數族……………………………………………… 293
18.4 文獻說明………………………………………………………………… 295
練習解析………………………………………………………………………… 296
1.1 數據流模型 ………………………………………………………………… 1
1.2 評估數據流算法 …………………………………………………………… 5
1.3 文獻說明(Bibliographic Notes)…………………………………………… 6
練習解析…………………………………………………………………………… 6
第2章 基本概率與尾界……………………………………………………………… 9
2.1 離散概率空間 ……………………………………………………………… 9
2.2 隨機變量…………………………………………………………………… 13
2.3 指標與二項分布…………………………………………………………… 19
2.4 尾 界……………………………………………………………………… 20
練習解析 ………………………………………………………………………… 25
第3章 估計算法 …………………………………………………………………… 35
3.1 估計流長度的莫里斯算法………………………………………………… 35
3.2 改進估計…………………………………………………………………… 39
3.3 結束語……………………………………………………………………… 44
3.4 文獻說明…………………………………………………………………… 44
練習解析 ………………………………………………………………………… 45
第4章 蓄水池采樣算法 …………………………………………………………… 51
4.1 均勻抽樣…………………………………………………………………… 51
4.2 近似中值和分位數………………………………………………………… 53
4.3 加權抽樣…………………………………………………………………… 56
4.4 文獻說明…………………………………………………………………… 58
練習解析 ………………………………………………………………………… 59
第5章 成對獨立的哈希函數 ……………………………………………………… 65
5.1 成對哈希函數族…………………………………………………………… 65
5.2 成對獨立哈希族的簡單構造……………………………………………… 66
5.3 成對獨立哈希族和k 向獨立哈希族的高級構造 ……………………… 68
5.4 文獻說明…………………………………………………………………… 71
練習解析 ………………………………………………………………………… 71
第6章 計算不同令牌的數量 ……………………………………………………… 75
6.1 AMS算法 ………………………………………………………………… 75
6.2 一種改進的算法…………………………………………………………… 78
6.3 不可能的結果……………………………………………………………… 82
6.4 文獻說明…………………………………………………………………… 84
練習解析 ………………………………………………………………………… 85
第7章 Sketches …………………………………………………………………… 92
7.1 數據流模型的一般化……………………………………………………… 92
7.2 *小計數Sketches ……………………………………………………… 95
7.3 計算Sketches …………………………………………………………… 100
7.4 線性Sketches …………………………………………………………… 105
7.5 文獻說明 ………………………………………………………………… 106
練習解析………………………………………………………………………… 107
第8章 圖形數據流算法…………………………………………………………… 114
8.1 概 述 …………………………………………………………………… 114
8.2 *大權匹配 ……………………………………………………………… 117
8.3 三角形計數 ……………………………………………………………… 125
8.4 文獻說明 ………………………………………………………………… 128
練習解析………………………………………………………………………… 129
第9章 滑動窗口模型……………………………………………………………… 135
9.1 概 述 …………………………………………………………………… 135
9.2 滑動窗口模型中的圖連通性 …………………………………………… 137
9.3 平滑直方圖 ……………………………………………………………… 141
9.4 文獻說明 ………………………………………………………………… 147
練習解析………………………………………………………………………… 148
第10章 次線性時間算法簡介 …………………………………………………… 154
10.1 簡單的例子……………………………………………………………… 154
10.2 估計直徑………………………………………………………………… 156
10.3 查詢復雜性……………………………………………………………… 158
10.4 文獻說明………………………………………………………………… 158
練習解析………………………………………………………………………… 159
第11章 性能測試 ………………………………………………………………… 161
11.1 屬性測試算法…………………………………………………………… 161
11.2 測試n 個數字的列表是否有重復 …………………………………… 163
11.3 列表模型和被排序列表的測試………………………………………… 166
11.4 半平面的像素模型及其檢驗…………………………………………… 169
11.5 結束語…………………………………………………………………… 173
11.6 文獻說明………………………………………………………………… 174
練習解析………………………………………………………………………… 175
第12章 有界度圖的算法 ………………………………………………………… 182
12.1 計算連接組件數量……………………………………………………… 182
12.2 *小權生成樹…………………………………………………………… 186
12.3 *小頂點覆蓋…………………………………………………………… 188
12.4 測試圖形是否連通……………………………………………………… 196
12.5 文獻說明………………………………………………………………… 200
練習解析………………………………………………………………………… 201
第13章 稠密圖的一種算法 ……………………………………………………… 211
13.1 模 型…………………………………………………………………… 211
13.2 二部性檢驗算法………………………………………………………… 212
13.3 減少要檢查的分區數…………………………………………………… 214
13.4 取消假設………………………………………………………………… 217
13.5 文獻說明………………………………………………………………… 222
練習解析………………………………………………………………………… 222
第14章 布爾函數的算法 ………………………………………………………… 227
14.1 模 型…………………………………………………………………… 227
14.2 測試線性度……………………………………………………………… 228
14.3 單調性檢驗……………………………………………………………… 232
14.4 文獻說明………………………………………………………………… 238
練習解析………………………………………………………………………… 239
第15章 Map-Reduce概述………………………………………………………… 243
15.1 關于 Map-Reduce的一些細節 ………………………………………… 244
15.2 Map-Reduce的理論模型 ……………………………………………… 247
15.3 績效指標………………………………………………………………… 249
15.4 不同的理論模型………………………………………………………… 251
15.5 文獻說明………………………………………………………………… 252
練習解析………………………………………………………………………… 253
第16章 列表的算法 ……………………………………………………………… 256
16.1 計算 Word頻率………………………………………………………… 256
16.2 前綴和…………………………………………………………………… 259
16.3 索 引…………………………………………………………………… 263
16.4 文獻說明………………………………………………………………… 264
練習解析………………………………………………………………………… 264
第17章 圖算法 …………………………………………………………………… 273
17.1 *小權重生成樹………………………………………………………… 273
17.2 三角形列表……………………………………………………………… 279
17.3 文獻說明………………………………………………………………… 282
練習解析………………………………………………………………………… 283
第18章 局部敏感哈希 …………………………………………………………… 289
18.1 主 旨…………………………………………………………………… 289
18.2 局部敏感哈希函數族的示例…………………………………………… 291
18.3 放大局部敏感哈希函數族……………………………………………… 293
18.4 文獻說明………………………………………………………………… 295
練習解析………………………………………………………………………… 296
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大數據算法 ALGORITHMS FOR BIG DATA 作者簡介
Moran Feldman教授可在計算機科學、數據科學、人工智能或相關領域擁有深厚的學術背景。他的研究興趣可能包括算法設計、優化理論、機器學習、數據挖掘以及它們在實際應用中的部署等。在他的職業生涯中，Moran Feldman教授發表了大量高質量的學術論文，并在國際學術會議上發表過演講。他可能領導或參與過多個研究項目，與業界合作伙伴共同開發新技術或解決方案。此外，Moran Feldman教授還擔任學術委員會成員、期刊審稿人或會議組織者等職務，為學術界的發展做出了貢獻。
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