基於本體的大數據歸約技術 郝文寧 9787560668208 【台灣高等教育出版社】

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原出版社:西安電子科技大學
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書名:基於本體的大數據歸約技術
ISBN:9787560668208
出版社:西安電子科技大學
著編譯者:郝文寧
叢書名:大數據技術系列叢書
頁數:160
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1586734
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內容簡介

本書闡述了大數據歸約(或稱數據歸約)的背景與作用、數據歸約的知識體系及本體模型、大數據維度歸約、大數據元組歸約、大數據數值歸約、大數據歸約效果評估和大數據歸約系統架構等理論方法及關鍵技術。本書共7章,第1章介紹大數據歸約在數據預處理中的作用以及面臨的技術挑戰;第2章介紹多維數據歸約的知識體系、業務領域本體和歸約任務本體;第3章介紹大數據特徵選擇策略和評價準則,以及兩階段混合型特徵選擇的維歸約方法;第4章介紹大數據元組相似性度量和快速歸約方法;第5章介紹大數據數值歸約基本方法和基於約束轉變的數據立方體計算技術;第6章介紹大數據歸約效果評估指標及基於用戶興趣度的評估方法;第7章介紹基於本體的大數據歸約系統體系架構,以及歸約工作流模式挖掘和優化等關鍵技術。 本書可作為計算機科學與技術、數據科學與大數據技術等相關學科專業的本科生或研究生教材,也可作為大數據工程相關領域科研人員的參考書。

目錄

第1章 緒論
1 1 數據歸約在數據預處理中的作用
1 2 數據歸約技術面臨的挑戰
1 3 本書的研究內容
1 4 國內外相關研究現狀
1 5 研究思路及章節內容安排
參考文獻
第2章 數據歸約知識體系及本體模型
2 1 數據歸約概述
2 1 1 本體描述語言
2 1 2 描述邏輯知識庫
2 2 多維數據歸約知識體系架構
2 2 1 多視角的數據歸約領域知識
2 2 2 跨領域數據歸約標準過程參考模型
2 2 3 基於CDSP-DR的數據歸約視角準則
2 2 4 數據歸約知識組織及體系架構
2 3 數據歸約業務領域本體
2 3 1 業務領域本體的定義
2 3 2 業務領域本體模型
2 4 數據歸約任務本體
2 4 1 數據歸約任務本體的定義
2 4 2 數據歸約任務本體模型
本章小結
參考文獻
第3章 兩階段混合型特徵選擇的維歸約方法
3 1 維歸約概述
3 1 1 基本概念
3 1 2 概念框架
3 2 特徵選擇的優化策略與評價準則
3 2 1 特徵選擇優化策略
3 2 2 特徵權重評價準則
3 3 兩階段混合型特徵選擇方法
3 3 1 基於Parzen窗密度估計的條件互信息計算
3 3 2 階段1:基於條件互信息與離散度的特徵選擇
3 3 3 階段2:基於最小分類錯誤率的特徵選擇
3 3 4 實驗與結果分析
本章小結
參考文獻
第4章 基於LSH的海量數據元組快速歸約方法
4 1 元組歸約概述
4 2 元組的相似性度量
4 2 1 數值型數據的元組相似性度量方法
4 2 2 分類型數據的元組相似性度量方法
4 2 3 序列型數據的元組相似性度量方法
4 2 4 概率分佈型數據的元組相似性度量方法
4 2 5 混合屬性的元組相似性度量
4 3 局部敏感哈希
4 3 1 局部敏感哈希的基本原理
4 3 2 局部敏感哈希函數構造
4 4 基於局部敏感哈希的海量數據元組歸約
4 4 1 基於p-穩態分佈LSH海量非結構化數據元組歸約
4 4 2 基於混合LSH海量結構化數據元組歸約
4 4 3 實驗與結果分析
本章小結
參考文獻
第5章 改進數據立方體聚集計算的數值歸約方法
5 1 數值歸約概述
5 1 1 基於實例的數值歸約
5 1 2 基於屬性的數值歸約
5 1 3 基於度量的數值歸約
5 2 數據立方體計算策略
5 2 1 數據立方體計算核心概念
5 2 2 數據立方體計算物化策略
5 2 3 數據立方體計算優化策略
5 3 冰山立方體聚集計算的約束特性分析
5 4 基於Top-k約束轉變的數據立方體聚集計算
5 4 1 基於Top-k約束轉變構造基本星樹
5 4 2 數據分塊及多維聚集的優化策略
5 4 3 依據聚集計算結果在基本星樹上構造子女樹
5 4 4 實驗與結果分析
本章小結
參考文獻
第6章 基於用戶興趣度的數據歸約效果評估方法
6 1 數據歸約效果評估概述
6 2 數據歸約效果評估指標
6 2 1 數據蒸發率
6 2 2 數據描述性統計特徵差異性
6 2 3 平均信息減少量
6 3 基於用戶興趣度的數據歸約效果評估方法
6 3 1 問題描述及基本概念
6 3 2 基於用戶興趣度的權重子空間
6 3 3 數據集歸約效果評估演算法
本章小結
參考文獻
第7章 基於本體的大數據歸約系統架構及關鍵技術
7 1 基於本體的大數據歸約系統體系架構
7 1 1 服務支撐層
7 1 2 本體支撐層
7 1 3 應用層
7 2 基於數據歸約任務本體的數據歸約工作流模式挖掘
7 2 1 數據歸約工作流的泛化表示
7 2 2 數據歸約工作流模式挖掘
7 3 基於元挖掘的工作流優化
7 3 1 數據歸約的元數據描述
7 3 2 數據歸約的元數據獲取
7 3 3 基於元挖掘得到工作流的優化選擇規則
本章小結
參考文獻

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