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全新大数据与计算智能柴园园,贾利民,陈钧 著9787030506160
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前言章大数据及相关概念1.1大数据的产生背景1.1.1物理空间、信息空间与赛博空间1.1.2赛博空间中的数据1.1.3数据量快速增长的原因1.2大数据和大数据时代1.2.1大数据定义及属1.2.2大数据的深层次含义解读1..大数据时代的特点1.3大数据与传统数据的区别1.3.1从量子力学、复杂系统到大数据1.3.2主要区别1.4大数据时代的科学发现之路1.4.1科学研究方法的更新1.4.2与传统研究方法的区别1.4.3“谷歌式”关联研究方法的限制条件及价值1.5大数据带来的挑战及机遇1.5.1挑战1.5.2机遇第2章大数据理论研究2.1大数据理论的本质依据2.1.1因果和关2.1.2大数据情绪理论2.1.3理论模型探究2.1.4大数据理论研究的整体框架2.2大数据处理流程和技术体系2.2.1大数据处理的般程2.2.2大数据应用的技术体系第3章大数据面临的主要问题3.1面向大数据处理流程的主要问题及其相互关系3.2获取问题3.2.1大数据获取3.2.2网络爬虫问题描述3.3存储和管理问题3.3.1信息存储技术和存储系统3.3.2图像压缩编码问题3.4信息检索3.4.1信息检索的基本定义及模型3.4.2文本挖掘及其存在的问题3.5数据挖掘3.5.1数据挖掘产生背景3.5.2数据挖掘问题本质3.5.3大数据环境下的数据挖掘挑战及问题3.6知识发现3.6.1知识发现及其基本步骤3.6.2模式评价3.6.3模式可视化3.6.4模式评价及优化问题描述第4章计算智能基础4.1计算智能研究现状及趋势4.2计算智能的定义4.3计算智能体系化分类研究及其混合算法一般设计4.3.1计算智能分类方法概述4.3.2基于模拟机制的计算智能分类方法4.4有机机制模拟4.4.1基于种群的模拟4.4.2基于个体的模拟4.4.3基于个体模拟的层次结构4.5无机机制模拟4.6人造机制模拟4.7基于SMB的计算智能混合算法一般设计4.8计算智能混合方法的研究4.8.1模糊神经网4.8.2基于进化计算的模糊建模4.9计算智能的未来探索第5章计算智能与大数据处理5.1计算智能在数据获取中的应用5.1.1常见的网络爬虫搜索策略5.1.2基于估价函数的启发式搜索策略5.2计算智能在数据存储中的应用5.2.1粒群优化算法5.2.2粒群优化算法的数学抽象和流程5..基于粒群优化的LBG改进算法5.3计算智能在信息检索中的应用5.3.1特征选择5.3.2基于模拟退火的特征选择5.3.3基于禁忌搜索的特征选择5.4计算智能在数据挖掘中的应用5.4.1支持向量机5.4.2模糊聚类及其算法优化方案5.5计算智能在知识发现中的应用5.5.1多维时间序列数据挖掘及其模式表达5.5.2基于GA的模式评价及优化第6章计算智能在大数据领域的应用前景展望6.1蓬勃发展的大数据6.1.1Hadoop平台6.1.2Spark平台6.1.3NoSL6.2大数据应用案例6.2.1围棋人工智能程序AlphaGo6.2.2深度问答系统6..互联网企业大数据6.3方兴未艾的计算智能6.3.1大数据分析中的计算智能方法6.3.2存在的问题和进一步的研究方向参考文献
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