大數據技術基礎與應用導論

第1章 緒論\t1
1．0 引言\t1
1．1 數據的定義與屬性\t4
1．2 大數據概念與定義\t4
1．3 大數據和小數據\t6
1．4 結構化數據和非結構化數據\t7
1．5 大數據信息處理技術及其應用\t8
1．6 大數據技術面臨的挑戰(zhàn)\t10
1．7 大數據服務與信息安全\t12
1．8 本章小結\t14
參考文獻\t14
第2章 數據信息挖掘技術基礎\t16
2．0 引言\t16
2．1 信息挖掘技術概述\t19
2．1．1 信息挖掘定義\t19
2．1．2 信息挖掘應用\t20
2．1．3 信息挖掘前景\t25
2．2 數據關聯(lián)分析\t26
2．2．1 數據關聯(lián)分析定義\t26
2．2．2 數據關聯(lián)分析主要方法\t27
2．3 數據聚類分析\t28
2．3．1 數據聚類分析概念\t28
2．3．2 數據聚類分析主要方法\t29
2．4 數據分類與預測\t30
2．4．1 數據分類\t30
2．4．2 數據預測\t32
2．5 數據可視化\t33
2．5．1 信息可視化與數據可視化\t33
2．5．2 數據可視化分析\t33
2．6 信息挖掘與隱私保護\t35
2．7 云計算數據挖掘\t38
2．8 本章小結\t40
參考文獻\t40
第3章 大數據技術基礎\t42
3．0 引言\t42
3．1 大數據產生及特性\t44
3．1．1 大數據產生\t44
3．1．2 大數據特性\t47
3．2 大數據技術體系\t47
3．2．1 采集與存儲\t48
3．2．2 分析與挖掘\t50
3．2．3 可視化\t54
3．3 大數據采集與存儲\t54
3．3．1 結構化/非結構化數據\t54
3．3．2 關系型/非關系型/新型數據庫\t55
3．3．3 分布式存儲集群\t56
3．4 大數據分析與挖掘\t57
3．4．1 HDFS與MapReduce\t57
3．4．2 分布式大數據挖掘算法\t59
3．5 大數據可視化\t62
3．6 本章小結\t64
參考文獻\t64
第4章 大數據信息處理與分析應用\t66
4．0 引言\t66
4．1 語音識別簡介\t67
4．1．1 語音識別技術\t67
4．1．2 聲學模型\t71
4．1．3 語言模型\t72
4．2 連續(xù)語音識別技術\t73
4．2．1 連續(xù)語音識別原理\t73
4．2．2 HMM-GMM聲學模型\t75
4．2．3 HMM-DNN聲學模型\t76
4．2．4 LSTM聲學模型\t79
4．3 多語言語音識別技術\t82
4．3．1 多語言語音識別原理\t82
4．3．2 建模單元共享技術\t83
4．3．3 模型參數共享技術\t84
4．4 本章小結\t85
參考文獻\t85
第5章 基于場景分析的大數據信息\t88
5．0 引言\t88
5．1 遙感大數據自動分析與數據挖掘系統(tǒng)\t89
5．1．1 遙感集市的組成\t91
5．1．2 遙感集市提供的數據分析和挖掘服務\t91
5．2 語音大數據關鍵詞自動識別系統(tǒng)\t93
5．2．1 語音分析系統(tǒng)語音識別和文本挖掘技術\t94
5．2．2 語音分析系統(tǒng)支持的功能\t95
5．2．3 語音分析系統(tǒng)支持的應用場景\t96
5．3 MOOC大數據教學分析系統(tǒng)\t97
5．3．1 學堂在線的組成\t98
5．3．2 學堂在線的教學分析\t99
5．4 社交網絡大數據關系推薦系統(tǒng)\t100
5．4．1 新浪微博推薦架構的演進\t101
5．5．2 新浪微博推薦算法簡述\t103
5．5 金融服務大數據風險預警系統(tǒng)\t106
5．5．1 互聯(lián)網金融風險預警系統(tǒng)的架構\t106
5．5．2 互聯(lián)網金融風險預警系統(tǒng)的功能\t108
5．5．3 互聯(lián)網金融風險預警系統(tǒng)的預警機制\t109
5．6 本章小結\t110
參考文獻\t110
第6章 互聯(lián)網+大數據技術基礎\t112
6．0 引言\t112
6．1 “互聯(lián)網+”的定義\t116
6．2 “互聯(lián)網+”行動\t119
6．3 “互聯(lián)網+”與中國制造\t121
6．4 大數據與互聯(lián)網+\t122
6．5 互聯(lián)網大數據的應用及發(fā)展\t126
6．5．1 電子商務\t126
6．5．2 搜索引擎\t127
6．5．3 網絡廣告\t127
6．5．4 旅行預訂\t127
6．5．5 網絡游戲\t128
6．5．6 互聯(lián)網金融\t128
6．5．7 數字政府\t128
6．5．8 城市可持續(xù)發(fā)展\t129
6．5．9 能源大數據\t131
6．5．10 智能電網大數據\t134
6．5．11 環(huán)境保護\t139
6．6 本章小結\t143
參考文獻\t143
第7章 基于場景感知的大數據\t145
7．0 引言\t145
7．1 無人駕駛汽車操控系統(tǒng)\t145
7．1．1 無人駕駛汽車簡介\t146
7．1．2 無人駕駛汽車操控平臺\t148
7．2 醫(yī)療數據分析系統(tǒng)\t150
7．2．1 醫(yī)療數據分析系統(tǒng)簡介\t150
7．2．2 可穿戴健康數據監(jiān)控平臺\t152
7．2．3 流行疾病傳播數據監(jiān)控平臺\t153
7．3 農業(yè)裝備與設施監(jiān)控系統(tǒng)\t156
7．3．1 農業(yè)裝備與設施監(jiān)控系統(tǒng)簡介\t156
7．3．2 農業(yè)裝備田間位置監(jiān)控系統(tǒng)平臺\t156
7．3．3 物聯(lián)網農業(yè)設施監(jiān)控系統(tǒng)\t158
7．4 智慧城市\(zhòng)t160
7．4．1 智慧城市簡介\t160
7．4．2 創(chuàng)新2．0語境下的智慧城市\(zhòng)t162
7．5 本章小結\t164
參考文獻\t165
第8章 基于可持續(xù)發(fā)展的大數據\t166
8．0 大數據時代下的可持續(xù)發(fā)展新思路\t166
8．1 環(huán)境大數據的分析與應用\t167
8．1．1 環(huán)境大數據的概念和特征\t167
8．1．2 環(huán)境大數據使用流程\t168
8．1．3 環(huán)境大數據的作用\t168
8．1．4 國外運用環(huán)境大數據的經驗和啟示\t170
8．1．5 現存問題及未來展望\t171
8．2 大數據在交通領域的應用\t173
8．2．1 交通大數據的來源及發(fā)展現狀\t173
8．2．2 大數據在城市交通中的應用\t173
8．3 大數據與環(huán)境變化\t175
8．3．1 大數據在災害災難預測中的應用\t175
8．3．2 大數據在氣候變化研究中的應用\t175
8．4 大數據在能源領域的應用\t176
參考文獻\t178