大數據發掘(大數據技術與運用)

  • ISBN:978-7-5478-2961-5
  • 著譯者:熊贇,朱揚勇,陳志淵 編著
  • 訂價:¥元
  • 出書時光:2016-09-20
  • 版次:01
  • 印次:01
  • 裝幀:
  • 開本:16
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  • 頁數:
       編者熊贇、朱揚勇、陳志淵將本書取名《大數據發掘》,重要引見了兩件工作:傳統的數據發掘算法及其面向大數據的改良;面向龐雜數據集的數據發掘算法,如異質網絡發掘。 本書各章內容以下:第1章引見大數據發掘的根本概念、大數據發掘的義務,和與大數據發掘相幹的技術。第2章引見大數據盤算框架。第3章到第8章引見數據發掘的重要義務,包含聯系關系剖析、聚類剖析、分類剖析、異常剖析、特異群組發掘、演化剖析,引見了這些算法面臨大數據的改良。個中,特異群組發掘是一類典範的面向大數據低價值、低密度特點的數據發掘義務。第9章引見了異質數據網絡發掘,這是針對大數據的龐雜性而設計的一類新的大數據發掘辦法。**0章以推舉體系爲例,引見了大數據發掘的運用。第11章對大數據隱私技術停止了引見。

目  錄

 

第1章 緒論

.1.1 懂得大數據發掘

1.1.1 大數據發掘的界說

1.1.2 大數據發掘的義務

1.1.3 大數據發掘的特色

1.1.4 大數據發掘與相幹技術的差別

.1.2 大數據發掘的相幹技術

1.2.1 大數據獲得

1.2.2 大數據存儲與治理

1.2.3 大數據可視化

.1.3 小結

參考文獻

第2章 大數據盤算框架

.2.1 HDFS

.2.2 MapReduce

2.2.1 MapReduce框架及典範

2.2.2 MapReduce存在的成績息爭決辦法

.2.3 NoSQL(非關系型)數據庫

2.3.1 NoSQL數據庫的分類

2.3.2 NoSQL數據庫實例

.2.4 SQL(關系型)數據庫

2.4.1 Apache HIVE

2.4.2 其他SQL數據庫

.2.5 小結

參考文獻

第3章聯系關系剖析

.3.1 聯系關系剖析的根本概念

3.1.1 聯系關系剖析的界說

3.1.2 聯系關系規矩的界說

3.1.3 聯系關系規矩的分類

.3.2 聯系關系規矩發掘的道理

3.2.1 發掘簡略聯系關系規矩

3.2.2 發掘量化聯系關系規矩

3.2.3 發掘多層聯系關系規矩

3.2.4 發掘多維聯系關系規矩

.3.3 聯系關系規矩發掘的基本算法

3.3.1 Apriori算法

3.3.2 Apriori算法的優化

3.3.3 FP-Growth算法

3.3.4 序列形式發掘算法

.3.4 發掘算法的進階辦法

3.4.1 USpan:高功效序列形式發掘算法

3.4.2 HulsMaR:基于MapReduCC的序列形式發掘算法

.3.5 小結

參考文獻

第4章 聚類剖析

.4.1 聚類剖析的根本概念

4.1.1 簇與聚類

4.1.2 類似性器量和聚類道理

.4.2 聚類剖析的基本算法

4.1.1 條理的辦法——單銜接算法、BIRCH算法

4.2.2 劃分的辦法——κ-means和κ-medoids算法

4.2.3 基于密度的辦法——OPTICS算法

.4.3 聚類剖析的進階辦法

4.3.1 Density Peaks算法(AA算法)

4.3.2 κ-means:真基于MapReduce的κ-means算法

.4.4 小結

參考文獻

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