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内容简介
前言
第1章 大数据可视化概论
1.1 可视化基础
1.2 复杂数据可视化
1.3 可视化与可视分析研发资源
参考文献
第2章 文本大数据处理
2.1 文本大数据概述
2.2 中文词法分析
2.3 句法分析
2.4 语义分析
2.5 开源项目与共享工具
2.6 文本大数据的部分应用
参考文献
第3章 社交网络大数据挖掘
3.1 概述
3.2 大规模异构网络集成
3.3 基于交互的网络机器学习
3.4 基于随机路径的高效网络拓扑相似度算法
3.5 个体行为与网络分布的统一建模框架——M3D
3.6 总结和展望
参考文献
第4章 语义大数据——知识图谱
4.1 大规模知识图谱技术
4.2 行业知识图谱工具
第5章 图数据库——基于图的大数据管理
5.1 图数据库简介
5.2 主流图数据库和图计算引擎
5.3 图数据库关键技术
5.4 图数据库应用
参考文献
第6章 内存计算——高速大数据处理的核心技术
6.1 内存计算技术的一个误区
6.2 TimesTen的设计思路
6.3 Apache Spark的设计思路
6.4 SAP HANA的设计思路
6.5 YunTable 4.0的产品介绍
6.6 总结
第7章 分布式存储系统——大数据存储支撑技术
7.1 大数据对存储系统带来的挑战及其引发的变革
7.2 谷歌文件系统（GFS）
7.3 支持海量数据和大规模并发访问的分布式对象存储OpenStack Swift
第8章 大数据安全技术
8.1 差分隐私保护方法简介
8.2 差分隐私研究保护方向——数据发布和数据挖掘
8.3 常见隐私保护方法
8.4 应用案例和原型系统
参考文献
第9章 众包——数据来源与质量保证
9.1 众包
9.2 众包的关键技术
9.3 众包的成功案例和平台
9.4 众包研究趋势
9.5 总结和展望
参考文献
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