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大数据技术系列丛书
开启智能时代的核心之旅
导语
在这个信息爆炸的时代，大数据技术成为解锁未来智能的关键所在。本系列丛书，汇集行业顶尖专家，深入剖析大数据技术的核心原理和应用实践，为你揭示大数据领域的无尽奥秘。
系列特色
掌握大数据的核心技术
本系列丛书深入浅出地介绍了大数据的核心技术，包括数据采集、数据处理、数据存储、数据分析等方面的关键技术。通过本系列丛书，你将了解到大数据技术的底层运行机制，为后续的学习和实践打下坚实的基础。
了解大数据的应用场景
大数据技术的应用广泛，本系列丛书将带你走进大数据的各个领域，你将了解到大数据在各个行业的实际应用，拓宽你的视野。
培养实践操作能力
本系列丛书不仅注重理论知识的讲解，还提供了丰富的实践案例。通过这些案例的学习和实践，你将提升解决实际问题的能力，为未来的工作做好准备。
紧跟行业发展趋势
大数据技术日新月异，本系列丛书将及时捕捉行业发展的最新动态和趋势。通过本书，你将了解到最新的大数据技术和应用，站在行业的前沿，为你的未来发展抢占先机。
图书介绍
1
《基于本体的大数据归约技术》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书阐述了大数据归约（或称数据归约）的背景与作用、数据归约的知识体系及本体模型、大数据维度归约、大数据元组归约、大数据数值归约、大数据归约效果评估和大数据归约系统架构等理论方法及关键技术。本书共7章，第1章介绍大数据归约在数据预处理中的作用以及面临的技术挑战；第2章介绍多维数据归约的知识体系、业务领域本体和归约任务本体；第3章介绍大数据特征选择策略和评价准则，以及两阶段混合型特征选择的维归约方法；第4章介绍大数据元组相似性度量和快速归约方法；第5章介绍大数据数值归约基本方法和基于约束转变的数据立方体计算技术；第6章介绍大数据归约效果评估指标及基于用户兴趣度的评估方法；第7章介绍基于本体的大数据归约系统体系架构，以及归约工作流模式挖掘和优化等关键技术。
本书可作为计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等相关学科专业的本科生或研究生教材，也可作为大数据工程相关领域科研人员的参考书。
2
《教育训练大数据分析与评估》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书依托认知心理学、教育测量学等理论，提出了以认知诊断为核心的分析评估方法，该分析评估方法是教育与数据科学跨学科研究与实践的成果。同时，本书聚焦面向学习任务的教育场景，深入探讨了认知诊断相关方法，以支撑教育训练过程的分析与评估。
本书共分6章，第1章总体概述了本书的研究内容与主要贡献；第2章阐述了本书相关研究工作所需要的基础知识和现有模型的研究概况；第3章介绍了面向学习任务的知识关联建模，聚焦知识关联关系的量化建模方法，证明了知识关联关系对于认知诊断的影响；第4章利用知识关联关系信息构建了面向认知诊断的知识聚合方法；第5章提出了融合知识关联关系的认知诊断深度模型，实现了认知诊断模型自身参数以及知识权重等参数的统一学习；第6章是总结与展望。
本书可以为高等院校计算机专业、教育技术专业本科生或研究生从事智慧教育训练分析评估方面的研究提供指导，也可以为从事教育训练研究的相关人员提供参考。
3
《大数据分析案例——基于大数据的能力评估框架及方法》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书基于大数据研究系统的能力评估框架与方法，针对传统的能力评估理论和方法主要存在的缺陷，从大数据中挖掘有价值的信息来辅助评估，以提高评估的客观性、科学性、可信性。本书借助鲁棒有序回归方法，构建了基于大数据的交互式能力评估新型框架；通过特征选择算法分析了行动效果关键影响要素；将鲁棒有序回归方法用于确定评估模型的参数，并提出了认知最优最劣方法、区间认知网络过程和区间最优最劣方法3种新的基于两两比较的方法，用于辅助专家提供评估的参考信息。
本书提出的能力评估框架和方法可以推广到多种评估应用中，书中内容可为能力评估和大数据相关研究人员提供参考。本书可作为本科生和研究生的教辅资料，也适合企业与行业大数据从业人员阅读。
4
《数据分析与挖掘实践（Python版）》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书主要介绍Python数据分析与挖掘实践，全书共11章，分为基础篇和综合篇。第1～5章为基础篇，包括Python数据分析与挖掘概述、Python数据分析与挖掘基础、数据探索、数据预处理、挖掘建模等内容；第6～11章为综合篇，列举分析了6个实用案例，包括基于关联规则进行商品推荐案例、电信用户流失分类预测案例、二手车交易价格回归预测案例、航空公司客户价值聚类分析案例、基于LGB进行新闻文本分类案例、基于PyTorch进行昆虫图像分类案例。通过基础篇和综合篇的学习，可以掌握数据分析与挖掘的实践技能，能够综合利用数据分析与挖掘技术解决实际问题。
本书可作为大数据工程专业数据分析与挖掘课程的实验指导书，也可作为数据分析与挖掘及软件开发人员的参考书。
5
《数据工程探索与实践》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书以数据工程的基本理论为基础，以数据工程建设的流程为框架，介绍了数据工程概论、数据规划设计、数据模型构建、数据采集与数据处理、数据存储与数据管理、数据分析与数据挖掘、数据共享应用、数据标准规范、数据工程实践案例等内容。其具体内容为：第1章重点介绍数据工程涉及的概念、体系架构、国内外建设发展情况；第2章到第8章详细介绍数据工程具体建设活动的理论基础、技术方法、工具手段等；第9章介绍了一个数据工程实践案例。
本书面向所有的“数据工作者”——从事或学习数据工程的理论研究、技术创新、实践运用相关的科研人员、管理人员、咨询人员、教师、高等院校的研究生等，也适合对数据工程有兴趣的其他读者群体。
6
《数据科学的数学基础》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书汇总数据科学中经常使用的数学知识，内容包括矩阵基础、微积分、概率论和优化等，以矩阵和向量形式统一了几个内容的符号体系，系统全面地介绍了数据科学的数学基础。全书共7章，内容包括线性代数、向量空间、分析几何、矩阵分解、向量微积分、随机向量和图优化。本书兼顾数学表达的严谨性和知识描述的直观性，减少了枯燥的证明过程，增加了易懂的几何绘图和运用示例，有利于快速理解数据科学中必要的数学知识。
本书适用于从事数据科学学术和应用研究，以及工程建设的教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。
7
《算法设计实例教程》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书是一本深入浅出，通俗易懂，原理性、趣味性和实用性相结合的算法设计教材。本书在介绍常见数据结构基本知识的基础上，着重从“易读、易学、易用”和培养“问题解决能力”两方面对常见算法进行了有效组织与阐述。
本书是衔接本科生“算法与数据结构”与研究生“算法分析与设计”两门课程的、面向高年级本科生的算法设计教材。本书内容设计合理，既包括常见的算法介绍，又包括流算法、图算法等流行算法的介绍；讲解清晰、透彻，能够帮助初学者建立信心，快速入手。本书采用“问题导引”的方式依次介绍数据结构基础知识，分治、枚举、贪心、递归等基础算法，排序、查找、字符串匹配、图论、动态规划等常见算法，计算几何基础以及流算法、图算法等高级算法。
本书适合作为高等院校各专业本科生的算法设计教材，也可以作为广大计算机爱好者及各类自学人员的参考资料。
8
《遗传模糊系统模型和方法》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书针对专家知识与训练数据并存的应用问题，对遗传模糊系统进行了研究，旨在改进现有的模糊系统和遗传模糊系统技术。本书主要内容：结合作战任务规划中关键点推理问题，提出了遗传模糊系统的技术框架，在模糊系统构造、模糊系统结构和参数的进化学习以及多任务同步学习三个方面进行了深入研究，设计并验证了问题解决方案；引入多示例学习建模作战意图识别问题，提出了面向作战意图识别的多示例学习算法模型；基于遗传模糊系统建模得出数据集中隐含的专家知识，在专家知识与有标签源数据集的双重驱动下，提升了在目标数据集上无监督迁移学习的性能。
本书主要为人工智能相关专业的研究生和研究人员提供系统的模糊系统知识，面向定性和定量相结合的应用场景，为从业人员提供解决问题的模型和方法。
9
《Python语言编程实践》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书主要介绍了Python程序设计语言的基本应用，侧重于从实践的角度，通过大量的编程案例来讲解Python语言的使用。本书的内容主要包括Python编程的前期准备、组合数据类型、程序控制结构、自定义函数、面向对象的程序设计方法、文件操作以及一些常见的Python标准库和第三方库的基本使用。书中先简要说明每个知识点的基本含义以及规范等要点，然后通过多个案例的编写和执行结果展现知识点的应用，再给出程序执行的解析，使读者能够直观理解并快速掌握Python的常用知识点。
本书既可作为高等院校计算机相关专业本专科生的实践教材，也可作为企事业单位程序开发人员的入门参考书。
10
《复杂环境中的多准则决策模型与方法》（订购）
西安电子科技大学出版社
作为经典多准则决策模型与技术的补充与拓展，本书针对军事领域复杂决策环境，对多准则决策开展了更为深入的探索与研究。本书主要内容包括：针对决策对象的复杂结构、评价准则的非独立性和决策问题各阶段的时序关联性三个关键影响因素剖析复杂决策环境，在此基础上提出了系统决策模型，并借助目标规划工具给出了一般化的系统决策数学模型；结合复合打击下火力分配问题，在系统决策的框架下，研究了决策对象包含多个关联行动多准则决策模型构建与问题解决方法；对准则间有联系的多准则决策问题展开了研究与探索，区分了准则间的关联关系和优先关系两类常见的准则关系，改进了集成函数和Outranking方法，实现了对该类问题的求解；在传统的群决策问题中引入了社会关系对决策专家的影响，提出了社会网络群决策问题，在观点动力学的基础上设计了共识达成机制，提出了可行的问题解决方案。
本书可作为管理决策方向研究生或者学术研究人员的参考资料，也可供决策分析人员参考阅读。
11
《大数据技术科普1——大数据技术与应用》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书主要介绍文本大数据挖掘技术及其在文本自动整编领域的应用方法。除绪论外，本书的主要内容分为上下两篇，共9章。绪论介绍了文本自动整编的相关技术及研究现状，并提出了两种可行的文本自动整编方案。本书的上篇主要介绍了基于抽取式方法的文本自动整编技术，内容包括：面向信息检索的抽取式多文档摘要技术架构、基于多示例框架的深度关联匹配、基于多粒度语义交互的抽取式文档摘要以及基于层次注意力和指针机制的句子排序。下篇主要介绍了基于生成式方法的文本自动整编技术，内容包括：生成式文本自动整编技术架构、基于预训练和深度哈希的文本表示学习、基于两阶段半监督训练的长文本聚类以及基于语句融合及自监督训练的文本摘要生成。第9章对全书内容进行总结，并对后续发展方向提出展望。
本书可作为数据科学与大数据技术、人工智能等相关学科专业的本科生或研究生的教学用书，也可作为自然语言处理或文本挖掘相关领域科研人员的参考书。
12
《大数据技术科普2——大数据采集、存储与管理》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书是大数据技术普及系列读物之一，主要涉及大数据采集、分布式文件存储和非关系型数据管理等内容。全书共6章，每章一个专题，按照大数据运用流程，从网页和日志文件两种常用的大数据采集方法入手，介绍了分布式文件存储、NoSQL数据库基础理论和4种NoSQL数据库技术。针对特定技术选择了一款最典型的产品进行诠释，先后对Python语言中的Requests和BeautifulSoup包，Hadoop生态中的Flume、HDFS和HBase，以及Redis、MongoDB和Neo4j等产品进行了介绍。在每章结构上，按照要做什么（需求背景）、是什么（产品功能和特性）、为什么（体系结构/数据模型）和怎么做（基本操作）4个方面递进展开，内容相对独立，方便读者根据自身需要选择章节进行阅读。
全书内容相对浅显，具有较强的可读性，适合对大数据技术感兴趣，希望从技术和产品层面对大数据采集、存储和管理进行初步学习的读者阅读。
13
《大数据技术科普3——大数据分析与挖掘》（订购）
西安电子科技大学出版社
本书是大数据分析技术的入门图书，内容分为大数据分析与挖掘概述、Spark SQL结构化数据分析与处理、Spark Streaming流数据分析与处理、Spark GraphX图数据分析与处理、Spark MLlib机器学习和大数据分析系统等6章。通过每章的章节导读，读者能够快速了解本章相关内容的背景意义；通过相关理论及概念的介绍，读者能够对大数据分析的基本方法有整体认识和了解；通过典型案例的讲解，读者能够对大数据分析技术的应用有深刻认识。本书既注重基础知识也关注前沿问题，通过知识链接、小贴士等板块补充相关前沿知识内容。
本书可作为数据科学与大数据专业人员的入门读物，也可作为相关职业教育课程的参考书，还可作为大数据技术应用的爱好者以及各领域大数据建设、管理和运用者的参考书。
来源：西安电子科技大学出版社
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