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全新数据挖掘的应用与实践李涛 等9787561542941
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章数据挖掘简介1.1大数据时代的数据挖掘1.1.1数据挖掘1.1.2从数据挖掘应用的角度看大数据1.2数据挖掘技术发展和历史1.3十大数据挖掘算法简介第二章系统日志和事件的挖掘2.1摘要2.2系统日志分析的目的2.2.1系统问题诊断2.2.2调试与优化2..系统安全维护.日志数据分析管理系统的架构..1 日志数据的收集和预处理..2历史日志数据存储.. 日志事件数据的分析和结果展示以及使用2.4系统日志的数据形式2.4.1无结构的日志数据2.4.2结构化与半结构化的日志数据2.4.3非结构化数据的转换2.5基于日志数据的异常检测2.5.1基于监督学习的异常检测2.5.2基于无监督学习的异常检测2.6系统故障根源跟踪2.6.1日志事件的依赖挖掘2.6.2基于依赖关系的系统故障追踪2.7日志事件总结2.7.1事件总结算法基本要求及相关工作2.7.2基于事件发生频率变迁描述的事件总结2.7.3基于马尔科夫模型描述的事件总结2.7.4基于事件关系网络描述的事件总结2.8本章小结2.9中英文术语对照表参考文献第三章数据挖掘在云计算中的应用3.1摘要3.2云计算背景介绍3.3数据挖掘在云计算中的应用3.4案例介绍及困难分析:容量规划与虚拟机储备3.4.1问题背景3.4.2问题抽象与描述3.4.3预测结果评估3.4.4预测的困难3.5案例具体分析及解决3.5.1预测困难的体现3.5.2资源预测解决方案3.5.3数据预处理问题3.5.4预测评估标准选择3.5.5集成学习策略3.6案例分析结果3.6。l资源请求时间序列预测结果分析3.6.2资源销毁时间序列预测结果分析3.6.3虚拟机储备时间序列预测结果分析3.7本章小结3.8附录:时间序列分析模型介绍3.8.1滑动窗口平均数预测3.8.2自回归预测3.8.3人工神经网络3.8.4支持向量回归机3.8.5基因表达式编程3.9术语解释参考文献第四章恶意软件智能检测4.1摘要4.2应用背景4.2.1互联网安全现状4.2.2“云安全”计划4..数据挖掘在恶意软件智能检测中的应用4.3数据采集与预处理4.3.1恶意软件的定义4.3.2恶意软件的分类及特点4.3.3恶意软件的特征表达4.4数据挖掘的算法与实现4.4.1数据挖掘的任务4.4.2分类学习方法在恶意软件检测中的算法与实现4.4.3分类集成学习在恶意软件检测中的算法与实现4.4.4聚类及聚类融合在恶意软件检测中的算法与实现4.5系统实现4.5.1系统架构4.5.2系统实际应用效果与分析4.6本章小结4.7中英文对照表参考文献第五章社交媒体挖掘5.1摘要5.2社交媒体数据挖掘简介5.2.1社交媒体分析的特点综述5.2.2社交媒体典型应用5.3社交网络数据5.4数据挖掘在社交媒体热点问题上的应用5.4.1社交媒体数据挖掘需求5.4.2信息扩散分析(Information Diffusion)5.4.3链接的预测(Link Prediction)5.4.4专家与关键人物的挖掘5.4.5搜索5.4.6信任(Trust)5.4.7社交网络的内容与情感挖掘5.5本章小结5.6术语解释参考文献第六章系统6.1摘要6.2个化系统概述6.3技术6.3.1基于内容的方法6.3.2基于协同过滤的方法6.3.3基于混合过滤的方法6.3.4小结6.4系统评测6.4.1实验环境6.4.2评测指标6.4.3小结……第七章智能广告第八章灾难信息管理第九章文本挖掘第十章多媒体数据挖掘十章空间数据挖掘第十二章生物信息学和健康医疗第十三章数据挖掘在建筑业中的应用第十四章数据挖掘在高端制造业的应用第十五章数据挖掘在可持续发展的应用参考文献
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