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內(nèi)容簡介

　　隨著信息社會的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)的價值已被社會全面認可，如何從大數(shù)據(jù)中挖掘有價值的知識和規(guī)律面臨著巨大技術挑戰(zhàn)。離群數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)挖掘的一個重要分支，可從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)與眾不同的、意義深遠的特殊現(xiàn)象?！逗Ａ扛呔S離群數(shù)據(jù)挖掘方法與技術》以離群數(shù)據(jù)挖掘及并行計算為研究對象，對基于距離的離群數(shù)據(jù)挖掘、基于加權k近鄰的離群數(shù)據(jù)挖掘、基于子空間的離群數(shù)據(jù)挖掘以及多數(shù)據(jù)源的離群數(shù)據(jù)挖掘等各種方法和算法進行了深入研究，并在高性能集群環(huán)境下，討論分析了各種算法的并行化過程，設計實現(xiàn)了相應的并行算法以及性能優(yōu)化算法?！逗Ａ扛呔S離群數(shù)據(jù)挖掘方法與技術》可供從事大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習以及并行計算等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、軟件工程及自動化等專業(yè)的本科生與研究生的學習參考書。

作者簡介

暫缺《海量高維離群數(shù)據(jù)挖掘方法與技術》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1．1 大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)挖掘
1．2 離群數(shù)據(jù)挖掘方法
1．3 集群系統(tǒng)與并行計算模型
第2章基于距離的離群數(shù)據(jù)挖掘
2．1 基于距離支持度的離群數(shù)據(jù)挖掘方法
2．2 基于分階段模糊聚類的離群數(shù)據(jù)挖掘方法
2．3 基于信息熵的離群數(shù)據(jù)挖掘方法
第3章基于加權k近鄰的離群數(shù)據(jù)挖掘方法及并行化
3．1 問題提出
3．2 基于Z-order的加權k近鄰與離群數(shù)據(jù)挖掘
3．3 基于MapReduce的并行加權k近鄰與離群數(shù)據(jù)挖掘
第4章基于屬性約減的子空間離群挖掘方法及并行化
4．1 基于屬性相關分析的子空間離群數(shù)據(jù)挖掘
4．2 基于MapReduce的上下文離群數(shù)據(jù)并行挖掘
第5章多源離群數(shù)據(jù)并行挖掘方法與性能優(yōu)化
5．1 基于kNN-join的多源離群并行挖掘
5．2 基于MapReduce的并行kNN-join數(shù)據(jù)傾斜
第6章海量高維離群數(shù)據(jù)挖掘應用
6．1 天體光譜離群數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
6．2 冷軋輥異常加工工序檢測原型系統(tǒng)
參考文獻