大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用

第1篇 基礎(chǔ)知識(shí)
1 大數(shù)據(jù)相關(guān)概念
1．1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展背景
1．1．1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生
1．1．2 大數(shù)據(jù)的由來(lái)及發(fā)展歷程
1．2 大數(shù)據(jù)的概念與特征
1．2．1 大數(shù)據(jù)的概念
1．2．2 大數(shù)據(jù)的特征
1．3 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1．3．1 一般意義上的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1．3．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1．3．3 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1．4 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘
1．4．1 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
1．4．2 大數(shù)據(jù)挖掘的一般模式
1．5 大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀和展望
1．5．1 大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀
1．5．2 大數(shù)據(jù)的研究展望
1．6 小結(jié)
2 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)
2．1 云計(jì)算相關(guān)理論及技術(shù)
2．1．1 云計(jì)算的定義與特點(diǎn)
2．1．2 云計(jì)算的基本架構(gòu)
2．1．3 云計(jì)算架構(gòu)的實(shí)施階段
2．2 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系
2．2．1 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)是相輔相成的
2．2．2 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)是動(dòng)與靜的關(guān)系
2．2．3 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展
2．3 小結(jié)
3 面向大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析工具
3．1 wEKA簡(jiǎn)介
3．1．1 WEKA使用簡(jiǎn)介
3．1．2 WEKA數(shù)據(jù)格式
3．1．3 wEKA中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備．-
3．1．4 wEKA常用算法應(yīng)用舉例
3．2 HacIoop簡(jiǎn)介
3．2．1 HDFS海量存儲(chǔ)
3．2．2 MapRecIuce
3．2．3 基于Hadoop的交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)解決方案
3．3 小結(jié)
第2篇 大數(shù)據(jù)相關(guān)理論及實(shí)例
4 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘
4．1 數(shù)據(jù)庫(kù)理論
4．1．1 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)理論
4．1．2 數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型
4．1．3 數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)
4．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論
4．2．1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義與解釋
4．2．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)模式
4．2．3 實(shí)例：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中多維數(shù)據(jù)的形式化定義與描述
4．3 數(shù)據(jù)挖掘理論
4．3．1 數(shù)據(jù)挖掘的定義與解釋
4．3．2 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
4．3．3 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
4．3．4 數(shù)據(jù)挖掘與聯(lián)機(jī)分析處理
4．3．5 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)方法
4．3．6 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展
4．4 小結(jié)
5 數(shù)據(jù)集成、中間件與數(shù)據(jù)壓縮
5．1 數(shù)據(jù)集成理論及應(yīng)用實(shí)例
5．1．1 數(shù)據(jù)集成的對(duì)象
5．1．2 數(shù)據(jù)集成技術(shù)與方法
5．1．3 3G與MIS的集成模式
5．1．4 實(shí)例：數(shù)據(jù)集成的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
5．2 中間件理論及應(yīng)用實(shí)例
5．2．1 中間件的定義與特點(diǎn)
5．2．2 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的中間件技術(shù)
5．2．3 實(shí)例：中間件技術(shù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用
5．3 數(shù)據(jù)壓縮理論及應(yīng)用實(shí)例
5．3．1 無(wú)損壓縮主要技術(shù)
5．3．2 有損壓縮主要技術(shù)
5．3．3 實(shí)例：文本挖掘中統(tǒng)計(jì)單詞的新方法
5．4 小結(jié)
第3篇 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用
6非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)及應(yīng)用
6．1 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)發(fā)展的必然性
6．1．1 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展歷史
6．1．2 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的挑戰(zhàn)與不足
6．2 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)理論
6．2．1 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的概念
6．2．2 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的產(chǎn)品
6．3 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的使用范例
6．3．1 MongoDB的使用范例
6．3．2 Ne04i的使用范例
6．4 MongoDB與JAVA開(kāi)源架構(gòu)的整合
6．4．1 JAVA開(kāi)源架構(gòu)的介紹
6．4．2 Morphia0RM框架
6．4．3 框架的整合應(yīng)用
6．5 小結(jié)
7 信息檢索與主題模型相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用
7．1 信息檢索相關(guān)理論
7．1．1 信息檢索的文本表示
7．1．2 信息檢索的匹配算法
7．1．3 信息檢索結(jié)果的評(píng)價(jià)
7．2 主題模型相關(guān)理論
7．2．1 主題模型的概念
7．2．2 主題模型的算法
7．2．3 主題模型的運(yùn)行實(shí)例
7．3 基于主題的文獻(xiàn)檢索應(yīng)用
7．3．1 學(xué)術(shù)文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
7．3．2 主題的確定與計(jì)算
7．3．3 基于主題的文獻(xiàn)引用網(wǎng)絡(luò)
7．3．4 基于Lemur的信息檢索模型實(shí)現(xiàn)
7．4 小結(jié)
8 可視化技術(shù)及應(yīng)用
8．1 大數(shù)據(jù)與可視化
8．1．1 大數(shù)據(jù)與可視化的關(guān)系
8．1．2 可視化工具與產(chǎn)品
8．1．3 Gephi可視化軟件的使用
8．2 知識(shí)域可視化問(wèn)題的應(yīng)用
8．2．1 知識(shí)域可視化問(wèn)題描述
8．2．2 知識(shí)域可視化的應(yīng)用
8．3 小結(jié)
參考文獻(xiàn)