大數據可信計算 蔣昌俊 章昭輝 9787030784780 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202405*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：大數據可信計算 ISBN：9787030784780 出版社：科學 著編譯者：蔣昌俊 章昭輝 頁數：275 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1658325 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 隨著數字經濟的發展，大數據應用範圍越來越廣泛，各類大數據平台承載著海量的數據資源。大量敏感資源和重要數據要賦能數字經濟的發展，可信安全地利用大數據極其重要。本書彙集了作者及其研究團隊的研究成果，介紹了大數據可信計算的體系及其關鍵技術以及相應平台系統的設計與實現，主要內容包括原位虛擬大數據中心平台體系、大數據感知與勘探技術、多源多維數據融合計算技術、基於多模型融合的信用評估技術、大數據安全的測試與評估技術、原位虛擬大數據中心平台系統、基於區塊鏈的大數據共享與協作系統、可信金融交易風險防控系統。 本書可供從事大數據可信計算研究的科研人員參考，也可供從事數據資產評估、深度學習建模數據評估、基於大數據的交易風控等技術人員參考。目錄 前言第1章 原位虛擬大數據中心平台體系 1 1 背景與問題 1 2 原位虛擬數據中心平台的體繫結構 1 3 多源數據資源匯聚 1 3 1 數據資源原位匯聚存儲模型 1 3 2 數據資源原位匯聚與更新方法 1 4 基於用戶訪問區域的雲邊數據自適配存儲 1 4 1 問題的提出 1 4 2 基於用戶訪問區域的模型 1 4 3 存儲自適配優化演算法 1 4 4 實驗分析 1 5 數據刪除階段的數據一致性技術 1 5 1 問題的提出 1 5 2 WFT-net模型 1 5 3 數據不一致模型 1 5 4 數據不一致檢測演算法 1 6 數據不一致性問題的啟髮式檢測 1 6 1 問題的提出 1 6 2 數據不一致性的啟髮式檢測模型 1 6 3 數據不一致性的啟髮式檢測方法 1 7 本章小結 參考文獻 第2章 大數據感知與勘探技術 2 1 網路數據勘探器構造 2 2 大數據感知方法 2 2 1 Web數據採樣引導演算法 2 2 2 內部資料庫API採樣引導演算法 2 3 大數據勘探方法 2 3 1 Web數據採樣估算演算法 2 3 2 內部資料庫API採樣估算演算法 2 3 3 數據勘探器的實驗驗證與分析 2 4 融合文本與鏈接的主題建模方法 2 4 1 問題的提出 2 4 2 關聯主題分析模型 2 4 3 CopulaPLSA模型 2 5 本章小結 參考文獻 第3章 多源多維數據融合計算技術 3 1 基於動態加權信息熵的交易數據不均衡去噪方法 3 1 1 問題的提出 3 1 2 動態加權信息熵 3 1 3 實驗驗證 3 2 多源多維數據的無標籤數據處理 3 2 1 問題的提出 3 2 2 無標籤數據的處理方法 3 3 基於異質圖神經網路的抽取式文本摘要方法 3 3 1 問題的提出 3 3 2 MHGS模型 3 3 3 文本圖構建模型 3 3 4 異質圖更新層計算 3 3 5 實驗效果 3 4 基於關係圖譜的特徵提取方法 3 4 1 問題的提出 3 4 2 數據清洗 3 4 3 基礎特徵提取 3 4 4 構建關係圖譜 3 4 5 基於圖嵌入的隱含特徵提取 3 4 6 實驗與分析 3 5 本章小結 參考文獻 第4章 基於多模型融合的信用評估技術 4 1 基於回歸方法的自動化特徵建模方法 4 1 1 問題描述與整體框架 4 1 2 基於距離相關係數的特徵對挖掘方法 4 1 3 基於回歸技術的新特徵生成技術 4 1 4 基於最大信息係數的特徵選擇方法 4 1 5 實驗驗證 4 2 面向信用評估的動態機器學習模型 4 2 1 問題描述與整體框架 4 2 2 基於SVM的自適應滑動窗口的樣本劃分方法 4 2 3 基於集成學習的動態權重調節模型 4 2 4 基於樣本權重的基分類器設計方法 4 2 5 面向信用評估的動態機器學習模型實驗驗證 4 3 協同交易排序和評分的可信個體行為建模方法 4 3 1 問題的提出 4 3 2 交易標籤的可信性度量 4 3 3 可信個體行為畫像框架 4 3 4 基於虛擬推薦系統的可信個體行為畫像方法 4 3 5 基於可信個體行為模型的欺詐檢測演算法 4 3 6 實驗設定 4 3 7 實驗結果 4 4 本章小結 參考文獻 第5章 大數據安全的測試與評估技術 5 1 大數據安全測評系統體系 5 1 1 背景與問題 5 1 2 大數據安全測評體系架構 5 1 3 大數據安全測評系統流程 5 2 大數據價值安全風險評估方法 5 2 1 風險評估指標 5 2 2 價值風險評估框架 5 2 3 價值風險等級評估 5 3 有限訪問下流數據鑽井採樣方法及評估模型 5 3 1 問題的提出 5 3 2 有限訪問下流數據鑽井採樣方法 5 3 3 流數據集整體特徵評估模型 5 3 4 實驗與分析 5 4 LBS中的cPIR框架 5 4 1 二次剩餘假設簡介 5 4 2 cPIR框架 5 4 3 隱私保護等級度量 5 4 4 多比特位返回值 5 5 用戶行為被盜與行為對抗方法 5 5 1 問題的提出 5 5 2 用戶交互行為畫像的生成 5 5 3 行為漂移引導模型的建立 5 5 4 實驗評估 5 6 本章小結 參考文獻 第6章 原位虛擬大數據中心平台系統 6 1 系統總體框架及其流程 6 2 系統各模塊設計 6 2 1 登錄入口 6 2 2 業務配置 6 2 3 勘探評估 6 2 4 聚類演化 6 2 5 資源服務 6 2 6 數據資源管理 6 3 系統實現 6 3 1 登錄註冊 6 3 2 主頁詳情 6 3 3 勘探器配置 6 3 4 勘探評估 6 3 5 演化器配置 6 3 6 演化分析 6 3 7 資源服務 6 3 8 數據資源管理 6 4 本章小結 參考文獻 第7章 基於區塊鏈的大數據共享與協作系統 7 1 系統總體框架及系統流程 7 1 1 系統總體框架 7 1 2 數據共享子系統 7 1 3 協作學習子系統 7 2 系統各模塊設計 7 2 1 登錄入口 7 2 2 數據鏈概貌 7 2 3 數據瀏覽與下載 7 2 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
