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深度學習
大數據智能挖掘相關技術與應用 版權信息
- ISBN：9787557686918
- 條形碼：9787557686918 ; 978-7-5576-8691-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據智能挖掘相關技術與應用 內容簡介
本書主要圍繞當前大數據的發展前景，重點闡述當前大數據分析的工具，包括可視化工具、分布式機器學習工具、大數據分析的平臺以及挖掘算法等，并提出多種文本和社交網絡領域的大數據分析與挖掘算法，前者包括大規模文本摘要、文本語義分析、大規模文本主題建模等，后者包括大規模社交網絡社區結構發現、微博語義檢索以及大規模社交網絡用戶身份識別等。
大數據智能挖掘相關技術與應用 目錄
1大數據挖掘概述
1.1 引言
1.2大數據
1.2.1大數據定義
1.2.2大數據輸入
1.2.3大數據相關模型
1.2.4大數據相關研究
1.3大數據分析
1.3.1分布式機器學.
1.3.2大數據可視化工具
1.3.3基于云的機器學
1.3.4案例分析
1.3.5大數據分析類型
1.3.6大數據分析框臺
1.3.7大數據挖掘算法
1.3.8大數據流行技術
1.3.結
1.4研究方向和展望
1.4.1復雜網絡和大數據
1.4.2機器學數據
2文本大數據挖掘相關技術研究
2.1結構化信息抽取
2.1.1分詞技術
2.1.2命名實體識別
2.1.3 關系抽取(Relation Extraction)
2.2文本摘要技術
2.2.1摘要技術研究現狀
2.2.2單文檔自動摘要技術
2.2.3多文檔摘要技術
2.3文本聚類
2.3.1 特征選擇和特征變換（Feature Transformation）
2.3.2基于距離度量的聚類算法
2.3.3基于詞匯和詞組的聚類算法
2.4語義分析模型和主題建模
2.4.1語義分析模型
2.4.2主題建模
2.4.3 語言模型（Language Model）
2.5基于主題建模分析的文本聚類算法研究
2.5.1主題聚類原理
2.5.2基于主題模型的多尺度文本聚類
2.5.3實驗與討論
2.5.4本章小結
2.6詞組主題詞提取和主題排序
2.6.1相關工作
2.6.2LDA-col模型及參數估計
2.6.3主題排序算法
2.6.4實驗與討論
2.6.5本章小結
2.7未來發展方向
3面向社交網絡的大數據挖掘技術研究
3.1微博圖像語義標注與檢索研究
3.1.1研究背景
3.1.2基于增強微結構和環繞文本的微博圖像標注
3.1.3研究結果
3.1.結
3.2社交網絡社區結構發現算法研究
3.2.1研究背景
3.2.2算法概述
3.2.3實驗比較與分析
3.2.結與討論
3.3
分布式文本主題挖掘技術研究
3.3.1研究背景
3.3.2基于并行化詞組主題建模的代表語義詞匯提取
3.3.3實驗與討論
3.3.結
3.4基于WordNet和HowNet的詞匯語義相關度計算.
3.4.1研究背景
3.4.2HowNet和WordNet概述
3.4.3中英文詞匯語義相關度計算
3.4.4實驗與討論
3.5微博異構媒體語義關聯檢索研究
3.5.1異質關聯網絡的構建
3.5.2微博異構媒質語義檢索流程
3.5.3實驗結果
3.6跨社臺用戶身份匹配
3.6.1屬相似度計算
3.6.2CLA算法
3.6.3實驗與討論
3.6.結
3.7結論與建議
4工業大數據挖掘技術研究
4.1移動網絡大數據挖掘
4.2工業4.0大數據分析
4.3機械工程領域大數據分析
4.4物聯網領域大數據采臺
4.4.1基于物聯網技術的家庭健康數據采臺
4.4.2基于物聯網的血糖監測數據采集與管理系統
4.5大數據在行業的應用
4.5.1數據在臨床操作的應用
4.5.2大數據在付款和定價中的應用
4.5.3大數據在研發中的應用
4.5.4大數據在新商業模式中的應用
4.5.5大數據實現中的幾個關鍵問題
4.5.結
參考文獻
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