大數(shù)據(jù)應用與挑戰(zhàn)

定　價：￥49.00

作　者：	白曉梅、白忠波
出版社：	知識產(chǎn)權出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787513090001	出版時間：	2024-01-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　大數(shù)據(jù)在各個領域都發(fā)揮著重要作用，幫助發(fā)現(xiàn)規(guī)律、優(yōu)化決策，促進相關領域的進步與發(fā)展。本書主要探討了在大數(shù)據(jù)時代背景下，教育大數(shù)據(jù)、體育大數(shù)據(jù)、學術大數(shù)據(jù)的應用與挑戰(zhàn)。本書共分4章：第1章主要綜述教育大數(shù)據(jù)預測、應用和挑戰(zhàn)；第2章介紹了體育大數(shù)據(jù)的背景、管理、體育數(shù)據(jù)分析方法、實際應用和代表性研究問題；第3章介紹體育社交網(wǎng)絡，并對其研究成果進行綜述和分類，提出了該領域中有前景的研究方向；第4章主要研究量化合作者的影響力，基于合作-引用網(wǎng)絡，提出了一個結構化的量化模型，即SCIRank模型。

作者簡介

　　白曉梅，鞍山師范學院人工智能學院（大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)學院）副院長、教授、博士，兼任鞍山師范學院大數(shù)據(jù)研究所所長。畢業(yè)于大連理工大學軟件工程專業(yè)，研究領域包括數(shù)據(jù)科學、知識管理和網(wǎng)絡科學。在Journal of Informetrics、Big Data Research、Scientometrics等國際期刊和WWW、AAAI等國際會議上發(fā)表英文論文30余篇，近30篇論文為SCI檢索源。主持遼寧省重點研發(fā)計劃指導計劃項目1項、遼寧省自然科學基金項目1項，參加國家自然科學資金及省市級項目10余項。申請國家發(fā)明專利3項。入選2019年遼寧省高等學校創(chuàng)新人才支持計劃，獲得遼寧省自然科學成果三等獎、遼寧省教育軟件大賽二等獎。2021年，被授予第四屆鞍山市杰出科技工作者稱號。白忠波，鞍山師范學院體育科學學院教授，研究領域包括體育社交網(wǎng)絡和體育大數(shù)據(jù)分析等。出版專業(yè)教材1部。

圖書目錄

目錄
第1章教育大數(shù)據(jù)預測、應用與挑戰(zhàn)
1.1 教育大數(shù)據(jù)發(fā)展的意義
1.2 教育大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 教育大數(shù)據(jù)特點
1.4 教育大數(shù)據(jù)預測、應用簡介
1.5 教育大數(shù)據(jù)預測
1.5.1 影響學生成績的因素
1.5.2 預測模型
1.5.3 評價指標
1.6 教育大數(shù)據(jù)應用
1.6.1 預測
1.6.2 推薦
1.6.3 評價
1.7 挑戰(zhàn)性的問題
1.7.1 開放的教育大數(shù)據(jù)
1.7.2 教育大數(shù)據(jù)平臺
1.7.3 學生行為預測分析
1.7.4 知識圖譜構建
1.7.5 隱私威脅和合法保護
1.8 本章小結
參考文獻
第2章體育大數(shù)據(jù)管理、分析、應用與挑戰(zhàn)
2.1 引言
2.1.1 體育大數(shù)據(jù)發(fā)展的意義
2.1.2 體育大數(shù)據(jù)特點
2.1.3 體育大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀
2.1.4 章節(jié)安排
2.2 體育大數(shù)據(jù)管理
2.2.1 體育大數(shù)據(jù)獲取
2.2.2 體育大數(shù)據(jù)標注
2.2.3 提升體育大數(shù)據(jù)的質(zhì)量
2.3 體育大數(shù)據(jù)分析方法
2.3.1 統(tǒng)計分析
2.3.2 體育社交網(wǎng)絡分析
2.3.3 體育大數(shù)據(jù)分析服務平臺
2.4 體育大數(shù)據(jù)應用
2.4.1 評價
2.4.2 預測
2.5 挑戰(zhàn)性的問題
2.5.1 利用知識圖譜預測運動員成績
2.5.2 發(fā)現(xiàn)潛在的體育新星
2.5.3 統(tǒng)一的體育大數(shù)據(jù)平臺
2.5.4 開放的體育大數(shù)據(jù)
2.5.5 隱私保護
2.6 本章小結
參考文獻
第3章體育社交網(wǎng)絡分析、建模與挑戰(zhàn)
3.1 引言
3.1.1 體育社交網(wǎng)絡定義
3.1.2 體育社交網(wǎng)絡分析的好處
3.1.3 體育社交網(wǎng)絡建模的好處
3.1.4 本章貢獻
3.2 體育社交網(wǎng)絡分析
3.2.1 體育社交網(wǎng)絡
3.2.2 基于傳球網(wǎng)絡的分析
3.3 體育社交網(wǎng)絡模型
3.4 挑戰(zhàn)性的問題
3.4.1 利用多視角學習挖掘體育團隊成功的基因
3.4.2 基于圖網(wǎng)絡評價體育團隊合作的影響力
3.4.3 利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)現(xiàn)最佳搭檔
3.4.4 基于屬性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)現(xiàn)體育新星
3.5 本章小結
參考文獻
第4章基于異構網(wǎng)絡的合作者影響力評估
4.1 引言
4.2 相關工作
4.3 方法
4.3.1 數(shù)據(jù)集與預處理
4.3.2 SCIRank模型框架
4.4 實驗結果
4.4.1 在科學合作生涯中的產(chǎn)量模式
4.4.2 合作時長和曇花一現(xiàn)
4.4.3 在科學合作生涯中的影響力模式
4.4.4 合作影響力和“二八定律”
4.4.5 SCIRank和突出的影響力
4.5 本章小結
參考文獻