机读格式显示(MARC)

• 000 01991nam0 2200265 450

• 001 0000605281

• 005 20231117162600.0

• 010 __ |a 978-7-121-45308-3 |d CNY79.00

• 092 __ |a CN |b 人天1076-2632

• 100 __ |a 20230512d2023 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a y z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 大数据技术与应用 |A Da Shu Ju Ji Shu Yu Ying Yong |b 专著 |f 赵亮等编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2023.04

• 215 __ |a 348页 |d 26cm

• 300 __ |a 新工科建设与紧缺人才培养·数据学系列

• 330 __ |a 本书共10章。第1章为初识大数据，介绍大数据定义、大数据结构类型、大数据发展和大数据应用及挑战。第2章为大数据采集，系统地介绍大数据来源、采集设备、采集方法、预处理技术、云存储、数据中心和数据仓库。第3章为大数据预处理，系统地介绍数据预处理的概念和方法，包括数据清洗、数据集成、数据归约等。第4章为大数据存储，主要介绍分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、非关系型数据库NoSQL、云数据库、Hadoop等。第5章为大数据计算，包括MapReduce、Storm、Pregel、云计算等。第6章为大数据挖掘，介绍大数据挖掘算法、架构和应用，包括聚类分析，分类分析，回归分析、关联分析、异常检测等。第7章为知识图谱，介绍语言知识图谱、语言认知知识图谱、常识知识图谱、领域知识图谱以及百科知识图谱，并列举常见知识图谱的特性。在构建和应用知识图谱的过程中，主要包括知识体系构建、知识获取、知识融合、知识存储以及知识推理等重要的环节。第8章为大数据安全。介绍概念与保护的关键技术，阐述大数据生命周期各主要阶段所面临的安全风险，提出了大数据安全与隐私保护技术框架，主要包括安全存储与访问控制技术、安全检索技术、安全处理技术、隐私保护、区块链技术。并且最后给出了几个大数据安全与隐私的实际案例。第9章为大数据可视化，介绍大数据可视化理论、技术、工具、案例。第10章为大数据应用案例，介绍社交大数据、交通大数据、医疗大数据、金融大数据、教育大数据。

• 333 __ |a 本书可作为本科院校相关专业课程的教材，也可供相关技术人员参考

• 606 0_ |a 数据处理 |A Shu Ju Chu Li |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _0 |a 赵亮 |A Zhao Liang |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20230517

• 905 __ |a WXCSXY |d TP274/870