云時代的流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺：基于元建模的視角

定　價：￥48.00

作　者：	朱小棟著
出版社：	科學出版社
叢編項：
標　簽：	計算機/網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫

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ISBN：	9787030453891	出版時間：	2015-08-01	包裝：	平裝
開本：	32開	頁數(shù)：	144	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　在云時代，大數(shù)據(jù)蘊涵的知識和規(guī)律為人類社會創(chuàng)造了前所未有的重大價值。流式大數(shù)據(jù)挖掘平臺是實施流式大數(shù)據(jù)挖掘的軟件服務(wù)平臺，是處理流式大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。構(gòu)建智能、高效和快速流式大數(shù)據(jù)挖掘平臺，滿足人們對數(shù)據(jù)的高吞吐低延遲、計算程序的動態(tài)擴展、知識的共享交換與集成的要求，是當前大數(shù)據(jù)研究的迫切要求和焦點之一?！对茣r代的流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺：基于元建模的視角》內(nèi)容分兩篇：第一篇是理論篇，運用形式化方法提出“元”理念和“元”理論，進而提出面向流式大數(shù)據(jù)挖掘平臺的元數(shù)據(jù)和元建模的概念。同時，提出預測模型標記語言的擴展理論，該理論所設(shè)計的擴展預測模型標記語言可以應(yīng)用于流式大數(shù)據(jù)挖掘平臺。第二篇是建模篇，圍繞流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺，提出流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)管理理論和算法管理理論?！对茣r代的流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺：基于元建模的視角》應(yīng)用多種形式化方法，從理論高度回答了流式大數(shù)據(jù)和流式大數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)是什么的問題。

作者簡介

　　朱小棟，1981年8月生，安徽太湖人，現(xiàn)居上海，上海理工大學管理學院信息管理系副教授，研究生導師。2009年畢業(yè)于南京航空航天大學計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)，獲工學博士學位。目前研究方向包括國際電子商務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘、軟件工程。公開發(fā)表科研論文60余篇，出版高等院校教材1部。主持教育部人文社會科學青年基金項目1項，教育部博士點青年基金項目l項，教育部重點實驗室開放課題1項，上海市教育委員會科研創(chuàng)新基金項目1項，其他縱橫向課題多項。擁有軟件著作權(quán)4項，指導大學生參加市級以上競賽獲獎20余次，己培養(yǎng)碩士研究生10名。曾獲中國機械工業(yè)科學進步獎二等獎l項，上海市教育委員會教學成果獎二等獎l項。

圖書目錄

序
前言
注釋表
第一篇理論篇
第1章緒論3
1.1大數(shù)據(jù)的概念3
1.1.1大數(shù)據(jù)的特征3
1.1.2大數(shù)據(jù)的分類4
1.1.3大數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用示例5
1.2本書背景7
1.2.1流式大數(shù)據(jù)挖掘的過程7
1.2.2構(gòu)建流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺需求分析10
1.3國內(nèi)外相關(guān)研究進展12
1.3.1流式大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展12
1.3.2流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺的歷史發(fā)展和現(xiàn)狀14
1.4全書組織結(jié)構(gòu)15
第2章云計算與云環(huán)境17
2.1云計算的概念17
2.2云計算的層次18
2.3云計算服務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀20
2.4云環(huán)境下的流式大數(shù)據(jù)采集方法25
第3章元理論28
3.1元的概念28
3.2元數(shù)據(jù)29
3.2.1數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的元數(shù)據(jù)29
3.2.2情報學領(lǐng)域的元數(shù)據(jù)29
3.2.3面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計領(lǐng)域的元數(shù)據(jù)29
3.2.4流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺的元數(shù)據(jù)和元建模29
3.2.5OMG元數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)30
3.2.6數(shù)據(jù)挖掘元數(shù)據(jù)和元模型的研宄現(xiàn)狀32
3.3元建模視角下的流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺構(gòu)建思路33
第4章預測模型標記語言的擴展理論35
4.1預測模型標記語言35
4.1.1面向數(shù)據(jù)挖掘的PMML35
4.1.2PMML的缺陷37
4.2語義Web的邏輯學基礎(chǔ)39
4.2.1語義Web39
4.2.2描述邏輯家族42
4.2.3基于描述邏輯設(shè)計EPMML的理念44
4.3描述邏輯DL4PMML44
4.4擴展預測模型標記語言45
4.4.1EPMML元類46
4.4.2EPMML復雜元類46
4.4.3EPMML屬性47
4.4.4EPMML個體48
4.4.5EPMML屬性約束48
4.4.6EPMML輔助語言元素49
4.5EPMML與OWL的比較50
4.6本章小結(jié)50
第二篇建模篇
第5章基于EPMML的流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺元數(shù)據(jù)分析與驗證55
5.1流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺元數(shù)據(jù)55
5.2基于EPMML的知識表示57
5.3基于EPMML的知識推理62
5.3.1DL4PMML的推理復雜性63
5.3.2EPMML元數(shù)據(jù)一致性檢測框架64
5.4知識推理和一致性檢測示例65
5.4.1語義—致性示例65
5.4.2沖突檢測示例65
5.5本章小結(jié)67
第6章基于EPMML的流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)組件建模68
6.1流式大數(shù)據(jù)挖掘的形式化數(shù)據(jù)模型68
6.1.1流式數(shù)據(jù)的信息系統(tǒng)模型69
6.1.2面向流式大數(shù)據(jù)挖掘的決策邏輯語言70
6.1.3概念的內(nèi)涵和外延71
6.1.4概念遷移的實質(zhì)71
6.2流式大數(shù)據(jù)上規(guī)則提取的解釋72
6.2.1規(guī)則的質(zhì)量度量72
6.2.2關(guān)聯(lián)規(guī)則的解釋73
6.2.3決策規(guī)則的解釋76
6.3流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺數(shù)據(jù)組件的建模77
6.4實例演示與分析78
6.5本章小結(jié)84
第7章基于EPMML的流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺的算法組件建模86
7.1流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺算法管理框架86
7.1.1框架的設(shè)計原則86
7.1.2AMF-DSMS的描述87
7.1.3AMF-DSMS的執(zhí)行語義89
7.2基于EPMML的算法管理組件建模90
7.2.1基于EPMML的算法服務(wù)描述90
7.2.2基于EPMML的算法接口設(shè)計93
7.3實例演示與分析95
7.3.1算法選擇的必要性95
7.3.2算法選擇與優(yōu)化97
7.4本章小結(jié)100
第8章流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺框架的設(shè)計101
8.1系統(tǒng)框架的整體設(shè)計101
8.2系統(tǒng)框架對流式大數(shù)據(jù)的適應(yīng)性105
8.3系統(tǒng)框架的行為設(shè)計106
8.4流式大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺的建模層次結(jié)構(gòu)107
8.5系統(tǒng)中的EPMML元數(shù)據(jù)109
8.6本章小結(jié)111
第9章結(jié)束語112
9.1本書的主要貢獻112
9.2研究成果的意義113
9.3元建模理論的總結(jié)114
9.4流式大數(shù)據(jù)挖掘算法管理的總結(jié)114
9.5關(guān)于EPMML的總結(jié)116
參考文獻117
后記127