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大數據挖掘(大數據技術與應用)

  • ISBN:978-7-5478-2961-5
  • 著譯者:熊贇,朱揚勇,陳志淵 編著
  • 定價:¥元
  • 出版時間:2016-09-20
  • 版次:01
  • 印次:01
  • 裝幀:
  • 開本:16
  • 字數:
  • 頁數:
       編者熊贇、朱揚勇、陳志淵將本書取名《大數據挖掘》,主要介紹了兩件事情:傳統的數據挖掘算法及其面向大數據的改進;面向復雜數據集的數據挖掘算法,如異質網絡挖掘。 本書各章內容如下:第1章介紹大數據挖掘的基本概念、大數據挖掘的任務,以及與大數據挖掘相關的技術。第2章介紹大數據計算框架。第3章到第8章介紹數據挖掘的主要任務,包括關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組挖掘、演變分析,介紹了這些算法面對大數據的改進。其中,特異群組挖掘是一類典型的面向大數據高價值、低密度特征的數據挖掘任務。第9章介紹了異質數據網絡挖掘,這是針對大數據的復雜性而設計的一類新的大數據挖掘方法。**0章以推薦系統為例,介紹了大數據挖掘的應用。第11章對大數據隱私技術進行了介紹。

目  錄

 

第1章 緒論

.1.1 理解大數據挖掘

1.1.1 大數據挖掘的定義

1.1.2 大數據挖掘的任務

1.1.3 大數據挖掘的特點

1.1.4 大數據挖掘與相關技術的差異

.1.2 大數據挖掘的相關技術

1.2.1 大數據獲取

1.2.2 大數據存儲與管理

1.2.3 大數據可視化

.1.3 小結

參考文獻

第2章 大數據計算框架

.2.1 HDFS

.2.2 MapReduce

2.2.1 MapReduce框架及范例

2.2.2 MapReduce存在的問題和解決方法

.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章關聯分析

.3.1 關聯分析的基本概念

3.1.1 關聯分析的定義

3.1.2 關聯規則的定義

3.1.3 關聯規則的分類

.3.2 關聯規則挖掘的原理

3.2.1 挖掘簡單關聯規則

3.2.2 挖掘量化關聯規則

3.2.3 挖掘多層關聯規則

3.2.4 挖掘多維關聯規則

.3.3 關聯規則挖掘的基礎算法

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 序列模式挖掘算法

.3.4 挖掘算法的進階方法

3.4.1 USpan:高效用序列模式挖掘算法

3.4.2 HulsMaR:基于MapReduCC的序列模式挖掘算法

.3.5 小結

參考文獻

第4章 聚類分析

.4.1 聚類分析的基本概念

4.1.1 簇與聚類

4.1.2 相似性度量和聚類原理

.4.2 聚類分析的基礎算法

4.1.1 層次的方法——單連接算法、BIRCH算法

4.2.2 劃分的方法——κ-means和κ-medoids算法

4.2.3 基于密度的方法——OPTICS算法

.4.3 聚類分析的進階方法

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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