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云时代的流式大数据挖掘服务平台-基于元建模的视角 版权信息
- ISBN：9787030453891
- 条形码：9787030453891 ; 978-7-03-045389-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
云时代的流式大数据挖掘服务平台-基于元建模的视角 本书特色
在云时代，大数据蕴涵的知识和规律为人类社会创造了前所未有的重大价值。流式大数据挖掘平台是实施流式大数据挖掘的软件服务平台，是处理流式大数据的数据挖掘系统。构建智能、高效和快速流式大数据挖掘平台，满足人们对数据的高吞吐低延迟、计算程序的动态扩展、知识的共享交换与集成的要求，是当前大数据研究的迫切要求和焦点之一。《云时代的流式大数据挖掘服务平台：基于元建模的视角》内容分两篇： **篇是理论篇，运用形式化方法提出“元”理念和“元”理论，进而提出面向流式大数据挖掘平台的元数据和元建模的概念。同时，提出预测模型标记语言的扩展理论，该理论所设计的扩展预测模型标记语言可以应用于流式大数据挖掘平台。 第二篇是建模篇，围绕流式大数据挖掘服务平台，提出流式大数据挖掘服务平台的数据管理理论和算法管理理论。 《云时代的流式大数据挖掘服务平台：基于元建模的视角》应用多种形式化方法，从理论高度回答了流式大数据和流式大数据挖掘的本质是什么的问题。
云时代的流式大数据挖掘服务平台-基于元建模的视角 内容简介
《云时代的流式大数据挖掘服务平台：基于元建模的视角》可供相关领域的研究人员参考，也可以作为高等院校信息技术专业高年级本科生和研究生的教材。
云时代的流式大数据挖掘服务平台-基于元建模的视角 目录
目录
序前言注释表
**篇理论篇
第1章绪论3
1.1大数据的概念3
1.1.1大数据的特征3
1.1.2大数据的分类4
1.1.3大数据挖掘的应用示例5
1.2本书背景7
1.2.1流式大数据挖掘的过程7
1.2.2构建流式大数据挖掘服务平台需求分析10
1.3国内外相关研究进展12
1.3.1流式大数据挖掘技术的发展12
1.3.2流式大数据挖掘服务平台的历史发展和现状14
1.4全书组织结构15
第2章云计算与云环境17
2.1云计算的概念17
2.2云计算的层次18
2.3云计算服务的发展现状20
2.4云环境下的流式大数据采集方法25
第3章元理论28
3.1元的概念28
3.2元数据29
3.2.1数据仓库领域的元数据29
3.2.2情报学领域的元数据29
3.2.3面向对象程序设计领域的元数据29
3.2.4流式大数据挖掘服务平台的元数据和元建模29
3.2.5omg元数据体系结构30
3.2.6数据挖掘元数据和元模型的研究现状32
3.3元建模视角下的流式大数据挖掘服务平台构建思路33
第4章预测模型标记语言的扩展理论35
4.1预测模型标记语言35
4.1.1面向数据挖掘的pmml35
4.1.2pmml的缺陷37
4.2语义web的逻辑学基础39
4.2.1语义web39
4.2.2描述逻辑家族42
4.2.3基于描述逻辑设计epmml的理念44
4.3描述逻辑dl4pmml44
4.4扩展预测模型标记语言45
4.4.1epmml元类46
4.4.2epmml复杂元类46
4.4.3epmml属性47
4.4.4epmml个体48
4.4.5epmml属性约束48
4.4.6epmml辅助语言元素49
4.5epmml与owl的比较50
4.6本章小结50
第二篇建模篇
第5章基于epmml的流式大数据挖掘服务平台元数据分析与验证55
5.1流式大数据挖掘服务平台元数据55
5.2基于epmml的知识表示57
5.3基于epmml的知识推理62
5.3.1dl4pmml的推理复杂性635.3.2epmml元数据一致性检测框架64
5.4知识推理和一致性检测示例65
5.4.1语义一致性示例65
5.4.2冲突检测示例65
5.5本章小结67
第6章基于epmml的流式大数据挖掘服务平台的数据组件建模68
6.1流式大数据挖掘的形式化数据模型68
6.1.1流式数据的信息系统模型69
6.1.2面向流式大数据挖掘的决策逻辑语言70
6.1.3概念的内涵和外延71
6.1.4概念迁移的实质71
6.2流式大数据上规则提取的解释72
6.2.1规则的质量度量72
6.2.2关联规则的解释73
6.2.3决策规则的解释76
6.3流式大数据挖掘服务平台数据组件的建模77
6.4实例演示与分析78
6.5本章小结84
第7章基于epmml的流式大数据挖掘服务平台的算法组件建模86
7.1流式大数据挖掘服务平台算法管理框架86
7.1.1框架的设计原则86
7.1.2amf-dsms的描述87
7.1.3amf-dsms的执行语义89
7.2基于epmml的算法管理组件建模90
7.2.1基于epmml的算法服务描述90
7.2.2基于epmml的算法接口设计93
7.3实例演示与分析95
7.3.1算法选择的必要性95
7.3.2算法选择与优化97
7.4本章小结100
第8章流式大数据挖掘服务平台框架的设计101
8.1系统框架的整体设计101
8.2系统框架对流式大数据的适应性105
8.3系统框架的行为设计106
8.4流式大数据挖掘服务平台的建模层次结构107
8.5系统中的epmml元数据109
8.6本章小结111第9章结束语112
9.1本书的主要贡献112
9.2研究成果的意义113
9.3元建模理论的总结114
9.4流式大数据挖掘算法管理的总结114
9.5关于epmml的总结116
参考文献117后记127
序前言注释表
**篇理论篇
第1章绪论3
1.1大数据的概念3
1.1.1大数据的特征3
1.1.2大数据的分类4
1.1.3大数据挖掘的应用示例5
1.2本书背景7
1.2.1流式大数据挖掘的过程7
1.2.2构建流式大数据挖掘服务平台需求分析10
1.3国内外相关研究进展12
1.3.1流式大数据挖掘技术的发展12
1.3.2流式大数据挖掘服务平台的历史发展和现状14
1.4全书组织结构15
第2章云计算与云环境17
2.1云计算的概念17
2.2云计算的层次18
2.3云计算服务的发展现状20
2.4云环境下的流式大数据采集方法25
第3章元理论28
3.1元的概念28
3.2元数据29
3.2.1数据仓库领域的元数据29
3.2.2情报学领域的元数据29
3.2.3面向对象程序设计领域的元数据29
3.2.4流式大数据挖掘服务平台的元数据和元建模29
3.2.5omg元数据体系结构30
3.2.6数据挖掘元数据和元模型的研究现状32
3.3元建模视角下的流式大数据挖掘服务平台构建思路33
第4章预测模型标记语言的扩展理论35
4.1预测模型标记语言35
4.1.1面向数据挖掘的pmml35
4.1.2pmml的缺陷37
4.2语义web的逻辑学基础39
4.2.1语义web39
4.2.2描述逻辑家族42
4.2.3基于描述逻辑设计epmml的理念44
4.3描述逻辑dl4pmml44
4.4扩展预测模型标记语言45
4.4.1epmml元类46
4.4.2epmml复杂元类46
4.4.3epmml属性47
4.4.4epmml个体48
4.4.5epmml属性约束48
4.4.6epmml辅助语言元素49
4.5epmml与owl的比较50
4.6本章小结50
第二篇建模篇
第5章基于epmml的流式大数据挖掘服务平台元数据分析与验证55
5.1流式大数据挖掘服务平台元数据55
5.2基于epmml的知识表示57
5.3基于epmml的知识推理62
5.3.1dl4pmml的推理复杂性635.3.2epmml元数据一致性检测框架64
5.4知识推理和一致性检测示例65
5.4.1语义一致性示例65
5.4.2冲突检测示例65
5.5本章小结67
第6章基于epmml的流式大数据挖掘服务平台的数据组件建模68
6.1流式大数据挖掘的形式化数据模型68
6.1.1流式数据的信息系统模型69
6.1.2面向流式大数据挖掘的决策逻辑语言70
6.1.3概念的内涵和外延71
6.1.4概念迁移的实质71
6.2流式大数据上规则提取的解释72
6.2.1规则的质量度量72
6.2.2关联规则的解释73
6.2.3决策规则的解释76
6.3流式大数据挖掘服务平台数据组件的建模77
6.4实例演示与分析78
6.5本章小结84
第7章基于epmml的流式大数据挖掘服务平台的算法组件建模86
7.1流式大数据挖掘服务平台算法管理框架86
7.1.1框架的设计原则86
7.1.2amf-dsms的描述87
7.1.3amf-dsms的执行语义89
7.2基于epmml的算法管理组件建模90
7.2.1基于epmml的算法服务描述90
7.2.2基于epmml的算法接口设计93
7.3实例演示与分析95
7.3.1算法选择的必要性95
7.3.2算法选择与优化97
7.4本章小结100
第8章流式大数据挖掘服务平台框架的设计101
8.1系统框架的整体设计101
8.2系统框架对流式大数据的适应性105
8.3系统框架的行为设计106
8.4流式大数据挖掘服务平台的建模层次结构107
8.5系统中的epmml元数据109
8.6本章小结111第9章结束语112
9.1本书的主要贡献112
9.2研究成果的意义113
9.3元建模理论的总结114
9.4流式大数据挖掘算法管理的总结114
9.5关于epmml的总结116
参考文献117后记127
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