復雜系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與實踐簡介，目錄書摘
2020-01-15 14:27
來源：京東
作者：京東
復雜系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與實踐
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內(nèi)容簡介: 《復雜系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與實踐》面向不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析研究和從業(yè)人員介紹理論前沿，同時將前沿理論應用于解決不同領(lǐng)域的實際問題，最后進行歸納總結(jié)，提煉出復雜系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)的應用要點。
《復雜系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與實踐》包括三個部分：第一部分（第1章～第5章）介紹復雜系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論知識，第二部分（第6章～第13章）介紹不同應用背景下大數(shù)據(jù)的成功應用案例，第三部分（第14章～第17章）提煉總結(jié)復雜系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)的應用要點。
《復雜系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與實踐》可以作為各大學計算機科學與工程、管理科學與工程、系統(tǒng)工程等專業(yè)本科生和研究生的教材，也可以作為相關(guān)研究機構(gòu)和企業(yè)從事人工智能、數(shù)據(jù)挖掘以及電子商務(wù)等專業(yè)研究和工作的相關(guān)人員的參考書籍。
《復雜系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與實踐》包括三個部分：第一部分（第1章～第5章）介紹復雜系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論知識，第二部分（第6章～第13章）介紹不同應用背景下大數(shù)據(jù)的成功應用案例，第三部分（第14章～第17章）提煉總結(jié)復雜系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)的應用要點。
《復雜系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析與實踐》可以作為各大學計算機科學與工程、管理科學與工程、系統(tǒng)工程等專業(yè)本科生和研究生的教材，也可以作為相關(guān)研究機構(gòu)和企業(yè)從事人工智能、數(shù)據(jù)挖掘以及電子商務(wù)等專業(yè)研究和工作的相關(guān)人員的參考書籍。
作者簡介:
目錄:第1章 大規(guī)模數(shù)據(jù)云計算設(shè)施：當前的緊迫任務(wù)
1．1 引言
1．2 相關(guān)工作
1．3 云計算概述
1．3．1 云計算的基本特征
1．3．2 服務(wù)模型
1．3．3 部署模型
1．3．4 云存儲設(shè)施
1．3．5 云存儲設(shè)施需求
1．4 大數(shù)據(jù)概述
1．4．1 大數(shù)據(jù)的特征
1．4．2 大數(shù)據(jù)對于基礎(chǔ)設(shè)施的影響
1．4．3 大數(shù)據(jù)對于未來市場的影響
1．5 云計算與大數(shù)據(jù)：不可抗拒的結(jié)合
1．5．1 優(yōu)化當前基礎(chǔ)設(shè)施以處理大數(shù)據(jù)
1．6 使用云服務(wù)處理大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)與困難
1．7 討論
1．8 結(jié)論
參考文獻
第2章 大數(shù)據(jù)運動：數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)
2．1 引言
2．2 大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)處理
2．2．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2．2．2 NoSQL數(shù)據(jù)庫
2．2．3 大數(shù)據(jù)
2．3 數(shù)據(jù)處理服務(wù)中的并行性
2．3．1 性能評估
2．3．2 可拓展性與Amdahl's定律
2．3．3 任務(wù)與數(shù)據(jù)并行性
2．3．4 編程環(huán)境
2．3．5 編程語言與代碼優(yōu)化
2．4 天文學中的大數(shù)據(jù)崩塌
2．4．1 虛擬觀測
2．4．2 天文信息學
2．5 大數(shù)據(jù)與演化算法：視角與可能性
2．6 總結(jié)
參考文獻
第3章 基于高維數(shù)據(jù)的魯棒性能模型擔保
3．1 引言
3．1．1 問題定義
3．2 相關(guān)工作
3．2．1 挑戰(zhàn)與貢獻
3．3 約束和對比模型性能的原則
3．3．1 魯棒性統(tǒng)計評估
3．3．2 數(shù)據(jù)靈活性
3．3．3 數(shù)據(jù)可拓展性
3．3．4 多設(shè)置條件下性能擔保水平評估
3．3．5 多準則集成
3．4 結(jié)果與討論
3．5 結(jié)論及下一步工作
參考文獻
第4章 流聚類算法導讀
4．1 引言
4．2 流聚類算法的體系結(jié)構(gòu)
4．3 數(shù)據(jù)流聚類存在的問題
4．3．1 概要表示
4．3．2 到達的數(shù)據(jù)點的高效增量處理
4．3．3 處理混合屬性
4．3．4 獲取近期性和數(shù)據(jù)演化
4．3．5 硬聚類和模糊聚類
4．3．6 異常值檢測
4．4 流聚類方法
4．4．1 基于距離和基于密度的方法
4．4．2 基于網(wǎng)格的方法
4．4．3 基于統(tǒng)計法的方法
4．4．4 討論
4．5 流聚類算法中概要的功能
4．5．1 概要對參數(shù)的敏感性
4．5．2 概要初始化
4．5．3 獲取數(shù)據(jù)中自然結(jié)構(gòu)的能力
4．5．4 存儲器的使用
4．5．5 單點處理時間
4．5．6 對數(shù)據(jù)排序的敏感性
4．5．7 管理混合屬性
4．5．8 處理異常值
4．5．9 獲取數(shù)據(jù)演化
4．5．1 0總結(jié)
4．6 流聚類的其他問題和挑戰(zhàn)
4．6．1 弱實驗評估
4．6．2 可用性
4．6．3 改變建模
4．7 結(jié)論
參考文獻
……
第5章 大數(shù)據(jù)中的語言重復交叉檢查
第6章 基于粗糙集和改進和聲搜索算法混合的新型蛋白序列分類特征選擇算法
第7章 Twitter中新聞演化的自動發(fā)現(xiàn)
第8章 基于混合容差粗糙集的社交標簽系統(tǒng)智能方法研究
第9章 為比較膽囊切除術(shù)后病患的共病指數(shù)開發(fā)麻醉和手術(shù)護理醫(yī)療數(shù)據(jù)庫
第10章 采用初級保健服務(wù)、醫(yī)院和職業(yè)數(shù)據(jù)庫的病假和記錄連接研究
第11章 基于雙射軟集合的ECG心律失常的分類
第12章 地理空間語義：從大數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
第13章 常見乳腺癌中DNA甲基化的大數(shù)據(jù)分析和可視化
第14章 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量、分析學和隱私
第15章 醫(yī)學領(lǐng)域海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的檢索、分析與可視化對比研究
第16章 基于改進軟粗糙集的心律失常心電圖信號分類方法
第17章 一種新型大型分布式數(shù)據(jù)的描述與操作架構(gòu)
1．1 引言
1．2 相關(guān)工作
1．3 云計算概述
1．3．1 云計算的基本特征
1．3．2 服務(wù)模型
1．3．3 部署模型
1．3．4 云存儲設(shè)施
1．3．5 云存儲設(shè)施需求
1．4 大數(shù)據(jù)概述
1．4．1 大數(shù)據(jù)的特征
1．4．2 大數(shù)據(jù)對于基礎(chǔ)設(shè)施的影響
1．4．3 大數(shù)據(jù)對于未來市場的影響
1．5 云計算與大數(shù)據(jù)：不可抗拒的結(jié)合
1．5．1 優(yōu)化當前基礎(chǔ)設(shè)施以處理大數(shù)據(jù)
1．6 使用云服務(wù)處理大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)與困難
1．7 討論
1．8 結(jié)論
參考文獻
第2章 大數(shù)據(jù)運動：數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)
2．1 引言
2．2 大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)處理
2．2．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2．2．2 NoSQL數(shù)據(jù)庫
2．2．3 大數(shù)據(jù)
2．3 數(shù)據(jù)處理服務(wù)中的并行性
2．3．1 性能評估
2．3．2 可拓展性與Amdahl's定律
2．3．3 任務(wù)與數(shù)據(jù)并行性
2．3．4 編程環(huán)境
2．3．5 編程語言與代碼優(yōu)化
2．4 天文學中的大數(shù)據(jù)崩塌
2．4．1 虛擬觀測
2．4．2 天文信息學
2．5 大數(shù)據(jù)與演化算法：視角與可能性
2．6 總結(jié)
參考文獻
第3章 基于高維數(shù)據(jù)的魯棒性能模型擔保
3．1 引言
3．1．1 問題定義
3．2 相關(guān)工作
3．2．1 挑戰(zhàn)與貢獻
3．3 約束和對比模型性能的原則
3．3．1 魯棒性統(tǒng)計評估
3．3．2 數(shù)據(jù)靈活性
3．3．3 數(shù)據(jù)可拓展性
3．3．4 多設(shè)置條件下性能擔保水平評估
3．3．5 多準則集成
3．4 結(jié)果與討論
3．5 結(jié)論及下一步工作
參考文獻
第4章 流聚類算法導讀
4．1 引言
4．2 流聚類算法的體系結(jié)構(gòu)
4．3 數(shù)據(jù)流聚類存在的問題
4．3．1 概要表示
4．3．2 到達的數(shù)據(jù)點的高效增量處理
4．3．3 處理混合屬性
4．3．4 獲取近期性和數(shù)據(jù)演化
4．3．5 硬聚類和模糊聚類
4．3．6 異常值檢測
4．4 流聚類方法
4．4．1 基于距離和基于密度的方法
4．4．2 基于網(wǎng)格的方法
4．4．3 基于統(tǒng)計法的方法
4．4．4 討論
4．5 流聚類算法中概要的功能
4．5．1 概要對參數(shù)的敏感性
4．5．2 概要初始化
4．5．3 獲取數(shù)據(jù)中自然結(jié)構(gòu)的能力
4．5．4 存儲器的使用
4．5．5 單點處理時間
4．5．6 對數(shù)據(jù)排序的敏感性
4．5．7 管理混合屬性
4．5．8 處理異常值
4．5．9 獲取數(shù)據(jù)演化
4．5．1 0總結(jié)
4．6 流聚類的其他問題和挑戰(zhàn)
4．6．1 弱實驗評估
4．6．2 可用性
4．6．3 改變建模
4．7 結(jié)論
參考文獻
……
第5章 大數(shù)據(jù)中的語言重復交叉檢查
第6章 基于粗糙集和改進和聲搜索算法混合的新型蛋白序列分類特征選擇算法
第7章 Twitter中新聞演化的自動發(fā)現(xiàn)
第8章 基于混合容差粗糙集的社交標簽系統(tǒng)智能方法研究
第9章 為比較膽囊切除術(shù)后病患的共病指數(shù)開發(fā)麻醉和手術(shù)護理醫(yī)療數(shù)據(jù)庫
第10章 采用初級保健服務(wù)、醫(yī)院和職業(yè)數(shù)據(jù)庫的病假和記錄連接研究
第11章 基于雙射軟集合的ECG心律失常的分類
第12章 地理空間語義：從大數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
第13章 常見乳腺癌中DNA甲基化的大數(shù)據(jù)分析和可視化
第14章 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量、分析學和隱私
第15章 醫(yī)學領(lǐng)域海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的檢索、分析與可視化對比研究
第16章 基于改進軟粗糙集的心律失常心電圖信號分類方法
第17章 一種新型大型分布式數(shù)據(jù)的描述與操作架構(gòu)
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