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大數據可信計算 版權信息
- ISBN：9787030784780
- 條形碼：9787030784780 ; 978-7-03-078478-0
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據可信計算 內容簡介
隨著數字經濟的發展，大數據應用范圍越來越廣泛，各類大數據平臺承載著海量的數據資源。大量敏感資源和重要數據要賦能數字經濟的發展，可信安全地利用大數據極其重要。本書匯集了作者及其研究團隊的研究成果，介紹了大數據可信計算的體系及其關鍵技術以及相應平臺系統的設計與實現，主要內容包括原位虛擬大數據中心平臺體系、大數據感知與勘探技術、多源多維數據融合計算技術、基于多模型融合的信用評估技術、大數據安全的測試與評估技術、原位虛擬大數據中心平臺系統、基于區塊鏈的大數據共享與協作系統、可信金融交易風險防控系統。
大數據可信計算 目錄
目錄前言第1章 原位虛擬大數據中心平臺體系11.1 背景與問題11.2 原位虛擬數據中心平臺的體系結構21.3 多源數據資源匯聚41.3.1 數據資源原位匯聚存儲模型41.3.2 數據資源原位匯聚與更新方法51.4 基于用戶訪問區域的云邊數據自適配存儲71.4.1 問題的提出71.4.2 基于用戶訪問區域的模型71.4.3 存儲自適配優化算法111.4.4 實驗分析151.5 數據刪除階段的數據一致性技術221.5.1 問題的提出221.5.2 WFT-net模型221.5.3 數據不一致模型261.5.4 數據不一致檢測算法271.6 數據不一致性問題的啟發式檢測281.6.1 問題的提出281.6.2 數據不一致性的啟發式檢測模型291.6.3 數據不一致性的啟發式檢測方法351.7 本章小結38參考文獻38第2章 大數據感知與勘探技術422.1 網絡數據勘探器構造422.2 大數據感知方法442.2.1 Web數據采樣引導算法442.2.2 內部數據庫API采樣引導算法442.3 大數據勘探方法452.3.1 Web數據采樣估算算法452.3.2 內部數據庫API采樣估算算法462.3.3 數據勘探器的實驗驗證與分析462.4 融合文本與鏈接的主題建模方法492.4.1 問題的提出492.4.2 關聯主題分析模型502.4.3 CopulaPLSA模型642.5 本章小結75參考文獻75第3章 多源多維數據融合計算技術783.1 基于動態加權信息熵的交易數據不均衡去噪方法783.1.1 問題的提出783.1.2 動態加權信息熵803.1.3 實驗驗證833.2 多源多維數據的無標簽數據處理933.2.1 問題的提出933.2.2 無標簽數據的處理方法933.3 基于異質圖神經網絡的抽取式文本摘要方法943.3.1 問題的提出943.3.2 MHGS模型953.3.3 文本圖構建模型963.3.4 異質圖更新層計算963.3.5 實驗效果973.4 基于關系圖譜的特征提取方法983.4.1 問題的提出983.4.2 數據清洗983.4.3 基礎特征提取1003.4.4 構建關系圖譜1013.4.5 基于圖嵌入的隱含特征提取1033.4.6 實驗與分析1063.5 本章小結109參考文獻109第4章 基于多模型融合的信用評估技術1114.1 基于回歸方法的自動化特征建模方法1114.1.1 問題描述與整體框架1114.1.2 基于距離相關系數的特征對挖掘方法1134.1.3 基于回歸技術的新特征生成技術1154.1.4 基于*大信息系數的特征選擇方法1174.1.5 實驗驗證1194.2 面向信用評估的動態機器學習模型1214.2.1 問題描述與整體框架1214.2.2 基于SVM的自適應滑動窗口的樣本劃分方法1224.2.3 基于集成學習的動態權重調節模型1254.2.4 基于樣本權重的基分類器設計方法1274.2.5 面向信用評估的動態機器學習模型實驗驗證1284.3 協同交易排序和評分的可信個體行為建模方法1334.3.1 問題的提出1334.3.2 交易標簽的可信性度量1344.3.3 可信個體行為畫像框架1344.3.4 基于虛擬**系統的可信個體行為畫像方法1364.3.5 基于可信個體行為模型的欺詐檢測算法1424.3.6 實驗設定1434.3.7 實驗結果1454.4 本章小結152參考文獻152第5章 大數據安全的測試與評估技術1555.1 大數據安全測評系統體系1555.1.1 背景與問題1555.1.2 大數據安全測評體系架構1555.1.3 大數據安全測評系統流程1565.2 大數據價值安全風險評估方法1575.2.1 風險評估指標1585.2.2 價值風險評估框架1585.2.3 價值風險等級評估1595.3 有限訪問下流數據鉆井采樣方法及評估模型1605.3.1 問題的提出1605.3.2 有限訪問下流數據鉆井采樣方法1615.3.3 流數據集整體特征評估模型1665.3.4 實驗與分析1685.4 LBS中的cPIR框架1775.4.1 二次剩余假設簡介1775.4.2 cPIR框架1795.4.3 隱私保護等級度量1815.4.4 多比特位返回值1825.5 用戶行為被盜與行為對抗方法1825.5.1 問題的提出1825.5.2 用戶交互行為畫像的生成1835.5.3 行為漂移引導模型的建立1865.5.4 實驗評估1955.6 本章小結200參考文獻200第6章 原位虛擬大數據中心平臺系統2036.1 系統總體框架及其流程2036.2 系統各模塊設計2056.2.1 登錄入口2056.2.2 業務配置2066.2.3 勘探評估2066.2.4 聚類演化2086.2.5 資源服務2096.2.6 數據資源管理2106.3 系統實現2126.3.1 登錄注冊2126.3.2 主頁詳情2136.3.3 勘探器配置2146.3.4 勘探評估2166.3.5 演化器配置2206.3.6 演化分析2236.3.7 資源服務2266.3.8 數據資源管理2286.4 本章小結230參考文獻230第7章 基于區塊鏈的大數據共享與協作系統2317.1 系統總體框架及系統流程2317.1.1 系統總體框架2317.1.2 數據共享子系統2327.1.3 協作學習子系統2327.2 系統各模塊設計2357.2.1 登錄入口2357.2.2 數據鏈概貌2357.2.3 數據瀏覽與下載2377.2.4 數據上傳與上鏈2377.2.5 數據生命周期管理2377.2.6 學習鏈概貌2397.2.7 項目瀏覽與參與2397.2.8 協作項目發起與管理2397.2.9 協作項目開發2407.3 系統實現2427.3.1 主頁詳情2427.3.2 數據鏈概貌2427.3.3 數據瀏覽與下載2427.3.4 數據上傳與上鏈2447.3.5 生命周期管理2467.3.6 用戶行為監控2477.3.7 學習鏈概貌2487.3.8 項目瀏覽與參與2487.3.9 項目發起與管理2497.3.10 協作項目開發2507.4 本章小結252參考文獻252第8章 可信金融交易風險防控系統2548.1 系統總體框架及系統流程2548.2 系統各模塊設計2568.2.1 登錄入口2568.2.2 業務申請2578.2.3 服務配置2578.2.4 業務調度2588.2.5 系統監控2588.2.6 數據發送2598.2.7 模型管理2608.2.8 數據生成2608.2.9 交易審核2618.2.10 風險區域預警2618.2.11 設備分析2638.2.12 群體行為分析2638.2.13 個體行為分析2648.2.14 關系網絡分析2648.2.15 實時監控2648.3 系統實現2658.3.1 主頁詳情2658.3.2 業務申請2668.3.3 服務配置2688.3.4 數據發送2698.3.5 模型監控2698.3.6 資源監控2728.3.7 攔截數據審核2728.3.8 個體行為分析2738.4 本章小結275參考文獻275彩圖
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