基于本体的大数据归约技术 - 大数据技术系列丛书 - 中国高校教材图书网
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书名： |
基于本体的大数据归约技术
大数据技术系列丛书
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| ISBN： | 978-7-5606-6820-8 |
责任编辑： | |
| 作者： |
郝文宁
相关图书
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装订： | 平装 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥39.00
折扣价：￥37.05
折扣：0.95
节省了1.95元
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字数： |
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| 出版社： |
西安电子科技大学出版社 |
页数： |
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| 出版日期： |
2023-08-01 |
每包册数： |
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| 国家规划教材： |
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省部级规划教材： |
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| 入选重点出版项目： |
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获奖信息： |
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| 内容简介： |
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《基于本体的大数据归约技术》是一本大数据专业技术书籍，阐述了大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、大数据数值归约、大数据归约效果评估和大数据归约系统体系架构等理论方法及关键技术，一共分为7个章节。第一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；第二章介绍多维大数据归约知识体系、业务领域本体和归约任务本体；第三章介绍大数据特征选择策略和评价准则，以及两阶段混合特征选择方法；第四章介绍大数据元组相似度度量和快速归约方法；第五章介绍了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；第六章介绍了大数据归约效果评估指标及基于用户兴趣度的评估方法；第七章介绍了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的教学资料，也可作为大数据工程相关领域科研人员的参考书。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
第1章 绪 论 1
1.1 数据归约在数据预处理中的作用 1
1.2 数据归约技术面临的挑战 4
1.3 本书的研究内容 7
1.4 国内外相关研究现状 8
1.5 研究思路及章节内容安排 12
参考文献 14
第2章 数据归约知识体系及本体模型 19
2.1 数据归约概述 19
2.1.1 本体描述语言 19
2.1.2 描述逻辑知识库 20
2.2 多维数据归约知识体系架构 21
2.2.1 多视角的数据归约领域知识 22
2.2.2 跨领域数据归约标准过程参考模型 24
2.2.3 基于CDSPDR的数据归约视角准则 26
2.2.4 数据归约知识组织及体系架构 28
2.3 数据归约业务领域本体 33
2.3.1 业务领域本体的定义 34
2.3.2 业务领域本体模型 35
2.4 数据归约任务本体 43
2.4.1 数据归约任务本体的定义 43
2.4.2 数据归约任务本体模型 44
本章小结 54
参考文献 54
第3章 两阶段混合型特征选择的维归约方法 57
3.1 维归约概述 57
3.1.1 基本概念 57
3.1.2 概念框架 59
3.2 特征选择的优化策略与评价准则 60
3.2.1 特征选择优化策略 60
3.2.2 特征权重评价准则 61
3.3 两阶段混合型特征选择方法 63
3.3.1 基于Parzen窗密度估计的条件互信息计算 65
3.3.2 阶段1：基于条件互信息与离散度的特征选择 67
3.3.3 阶段2：基于最小分类错误率的特征选择 69
3.3.4 实验与结果分析 71
本章小结 73
参考文献 73
第4章 基于LSH的海量数据元组快速归约方法 76
4.1 元组归约概述 76
4.2 元组的相似性度量 78
4.2.1 数值型数据的元组相似性度量方法 80
4.2.2 分类型数据的元组相似性度量方法 83
4.2.3 序列型数据的元组相似性度量方法 89
4.2.4 概率分布型数据的元组相似性度量方法 93
4.2.5 混合属性的元组相似性度量 96
4.3 局部敏感哈希 96
4.3.1 局部敏感哈希的基本原理 96
4.3.2 局部敏感哈希函数构造 98
4.4 基于局部敏感哈希的海量数据元组归约 99
4.4.1 基于p稳态分布LSH海量非结构化数据元组归约 99
4.4.2 基于混合LSH海量结构化数据元组归约 104
4.4.3 实验与结果分析 107
本章小结 108
参考文献 109
第5章 改进数据立方体聚集计算的数值归约方法 110
5.1 数值归约概述 110
5.1.1 基于实例的数值归约 111
5.1.2 基于属性的数值归约 112
5.1.3 基于度量的数值归约 113
5.2 数据立方体计算策略 114
5.2.1 数据立方体计算核心概念 114
5.2.2 数据立方体计算物化策略 115
5.2.3 数据立方体计算优化策略 116
5.3 冰山立方体聚集计算的约束特性分析 117
5.4 基于Topk约束转变的数据立方体聚集计算 118
5.4.1 基于Topk约束转变构造基本星树 119
5.4.2 数据分块及多维聚集的优化策略 121
5.4.3 依据聚集计算结果在基本星树上构造子女树 123
5.4.4 实验与结果分析 125
本章小结 126
参考文献 127
第6章 基于用户兴趣度的数据归约效果评估方法 128
6.1 数据归约效果评估概述 128
6.2 数据归约效果评估指标 129
6.2.1 数据蒸发率 129
6.2.2 数据描述性统计特征差异性 129
6.2.3 平均信息减少量 134
6.3 基于用户兴趣度的数据归约效果评估方法 138
6.3.1 问题描述及基本概念 138
6.3.2 基于用户兴趣度的权重子空间 139
6.3.3 数据集归约效果评估算法 141
本章小结 143
参考文献 143
第7章 基于本体的大数据归约系统架构及关键技术 145
7.1 基于本体的大数据归约系统体系架构 145
7.1.1 服务支撑层 145
7.1.2 本体支撑层 146
7.1.3 应用层 149
7.2 基于数据归约任务本体的数据归约工作流模式挖掘 149
7.2.1 数据归约工作流的泛化表示 150
7.2.2 数据归约工作流模式挖掘 152
7.3 基于元挖掘的工作流优化 155
7.3.1 数据归约的元数据描述 156
7.3.2 数据归约的元数据获取 156
7.3.3 基于元挖掘得到工作流的优化选择规则 158
本章小结 159
参考文献 159
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| 精彩片段： |
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| 其 它： |
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