国产第1页_91在线亚洲_中文字幕成人_99久久久久久_五月宗合网_久久久久国产一区二区三区四区

讀書月攻略拿走直接抄!
歡迎光臨中圖網 請 | 注冊
> >>
互聯網大數據處理技術與應用

包郵 互聯網大數據處理技術與應用

出版社:清華大學出版社出版時間:2017-04-01
開本: 32開 頁數: 290
中 圖 價:¥30.4(6.2折) 定價  ¥49.0 登錄后可看到會員價
加入購物車 收藏
開年大促, 全場包郵
?新疆、西藏除外
本類五星書更多>
買過本商品的人還買了

互聯網大數據處理技術與應用 版權信息

互聯網大數據處理技術與應用 本書特色

本書內容分為三個部分,*部分為互聯網大數據的概述;第二部分為互聯網大數據的獲取與存儲,包括了靜態或動態WEB頁面內容獲取技術、結構化或非結構化數據的存儲、常見的開源系統等;第二部分為處理與分析技術,包括了文本數據預處理、數據內容的語義分析技術、文本內容分類技術、聚類分析、大數據中的隱私保護、大數據可視化等內容;第三部分為綜合應用。

互聯網大數據處理技術與應用 內容簡介

本書內容分為三個部分,**部分為互聯網大數據的概述;第二部分為互聯網大數據的獲取與存儲,包括了靜態或動態WEB頁面內容獲取技術、結構化或非結構化數據的存儲、常見的開源系統等;第二部分為處理與分析技術,包括了文本數據預處理、數據內容的語義分析技術、文本內容分類技術、聚類分析、大數據中的隱私保護、大數據可視化等內容;第三部分為綜合應用。

互聯網大數據處理技術與應用 目錄

目錄 第1部分概述 第1章互聯網大數據 1.1從IT走向DT 1.1.1信息化與Web時代 1.1.2大數據時代 1.2互聯網大數據及其特點 1.3互聯網大數據處理的相關技術 1.3.1技術體系構成 1.3.2相關技術研究 1.4互聯網大數據技術的發展 1.5本書內容安排 思考題 第2部分互聯網大數據的獲取 第2章Web頁面數據獲取 2.1網絡爬蟲技術概述 2.2爬蟲的內核技術 2.2.1Web服務器連接器 2.2.2頁面解析器 2.2.3爬行策略搜索 2.3主題爬蟲技術 2.3.1主題爬蟲模塊構成 2.3.2主題定義 2.3.3鏈接相關度估算 2.3.4內容相關度計算 2.4動態Web頁面獲取技術 2.4.1動態頁面的分類 2.4.2動態頁面的獲取方法 2.4.3模擬瀏覽器的實現 2.4.4基于腳本解析的實現 2.5微博信息內容獲取技術 2.6DeepWeb數據獲取技術 2.6.1相關概念 2.6.2DeepWeb數據獲取方法 2.7反爬蟲技術與反反爬蟲技術 2.7.1反爬蟲技術 2.7.2反反爬蟲技術 2.7.3爬蟲技術的展望 思考題 第3章互聯網大數據的提取技術 3.1Web頁面內容提取技術 3.1.1Web頁面內容提取的基本任務 3.1.2Web頁面解析方法概述 3.1.3基于HTMLParser的頁面解析 3.1.4基于Jsoup的頁面解析 3.2基于統計的Web信息抽取方法 3.3其他互聯網大數據的提取 3.4阿里云公眾趨勢分析中的信息提取應用 3.5互聯網大數據提取的挑戰性問題 思考題 第3部分互聯網大數據的結構化處理與分析技術 第4章結構化處理技術 4.1互聯網大數據中的文本信息特征 4.2中文文本的詞匯切分 4.2.1詞匯切分的一般流程 4.2.2基于詞典的分詞方法 4.2.3基于統計的分詞方法 4.2.4歧義處理 4.3詞性識別 4.3.1詞性標注的難點 4.3.2基于規則的方法 4.3.3基于統計的方法 4.4新詞識別 4.5停用詞的處理 4.6英文中的詞形規范化 4.7開源工具與平臺 4.7.1開源工具及應用 4.7.2阿里分詞器 思考題 第5章大數據語義分析技術 5.1語義及語義分析 5.2詞匯級別的語義技術 5.2.1詞匯的語義關系 5.2.2知識庫資源 5.2.3詞向量 5.2.4詞匯的語義相關度計算 5.3句子級別的語義分析技術 5.4命名實體識別技術 5.4.1命名實體識別的研究內容 5.4.2人名識別方法 5.4.3地名識別方法 5.4.4時間識別方法 5.4.5基于機器學習的命名實體識別 5.5大數據語義分析技術的發展 思考題 第6章大數據分析的模型與算法 6.1大數據分析技術概述 6.2特征選擇與特征提取 6.2.1特征選擇 6.2.2特征提取 6.2.3基于深度學習的特征提取 6.3文本的向量空間模型 6.3.1向量空間模型的維 6.3.2向量空間模型的坐標 6.3.3向量空間模型中的運算 6.3.4文本型數據的邏輯存儲結構 6.4文本的概率模型 6.4.1Ngram模型 6.4.2概率主題模型 6.5分類技術 6.5.1分類技術概要 6.5.2經典的分類技術 6.6聚類技術 6.7回歸分析 6.7.1回歸分析的基本思路 6.7.2線性回歸 6.7.3加權線性回歸 6.7.4邏輯回歸 6.8大數據分析算法的并行化 6.8.1并行化框架 6.8.2矩陣相乘的并行化 6.8.3經典分析算法的并行化 6.9基于阿里云大數據平臺的數據挖掘實例 6.9.1網絡數據流量分析 6.9.2網絡論壇話題分析 思考題 第7章大數據隱私保護 7.1隱私保護概述 7.2隱私保護模型 7.2.1隱私泄露場景 7.2.2k匿名及其演化 7.2.31多元化 7.3位置隱私保護 7.4社會網絡隱私保護 思考題 第8章大數據技術平臺 8.1概述 8.2大數據技術平臺的分類 8.3大數據存儲平臺 8.3.1大數據存儲需要考慮的因素 8.3.2HBase 8.3.3MongoDB 8.3.4Neo4j 8.3.5云數據庫 8.3.6其他 8.4大數據可視化 8.4.1大數據可視化的挑戰 8.4.2大數據可視化方法 8.4.3大數據可視化工具 8.5Hadoop 8.5.1Hadoop概述 8.5.2Hadoop生態圈及關鍵技術 8.5.3Hadoop的版本 8.6Spark 8.6.1Spark的概述 8.6.2Spark的生態圈 8.6.3SparkSQL 8.6.4Spark Streaming 8.6.5Spark機器學習 8.7阿里云大數據平臺 8.7.1飛天系統 8.7.2大數據集成平臺 思考題 第4部分綜 合 應 用 第9章基于阿里云大數據技術的個性化新聞推薦 9.1目的與任務 9.2系統架構 9.3存儲設計 9.3.1RDS 9.3.2OSS 9.3.3OTS 9.3.4MaxCompute 9.4軟件架構 9.4.1ECS 9.4.2爬蟲 9.4.3模型訓練 9.4.4分類過程 9.4.5開源代碼 9.5阿里云大數據的應用開發 9.5.1開發環境 9.5.2部署 9.5.3運行與測試 思考題 參考文獻
展開全部
商品評論(0條)
暫無評論……
書友推薦
本類暢銷
編輯推薦
返回頂部
中圖網
在線客服
主站蜘蛛池模板: 国内久久久久影院精品 | 国内精品久久久久久久aa护士 | 久久99精品国产免费观看 | 少妇被躁爽到高潮无码人狍大战 | 成人午夜亚洲精品无码网站 | 国产伦子系列沙发午睡 | 亚洲综合在线一区 | 韩国三级欧美三级国产三级 | 久久爽久久爽久久免费观看 | 四虎影院在线播放视频 | 99久久免费精品国产免费高清 | 2022国产成人综合精品 | 日产精品久久久久久久性色 | 精品国偷自产在线视频99 | 国产欧美日韩精品a在线看 国产欧美日韩精品第三区 国产欧美日韩精品第一区 国产欧美日韩精品高清二区综合区 | 久久99热66这里只有精品一 | 中文字幕亚洲乱码熟女在线 | 国产精品成人观看视频国产奇米 | 国产精品 人妖系列 | 最近最新高清中文字幕6页 最近最新中文字幕 | 麻豆成人久久精品二区三 | 久久久噜噜噜久久中文字幕色伊伊 | 伊人精品视频 | 性少妇中国内射xxxx狠干 | 最新入口 | 亚洲在线一区 | 高清视频 一区二区三区四区 | 天堂视频免费在线观看 | 久久avav| 四虎美女 | 国产在线观看成人免费视频 | 国产超薄肉色丝袜的免费网站 | 久久伊人免费视频 | 国产精品欧美亚洲韩国日本久久 | 曰本女人与公拘交酡 | 午夜精品网 | 免费黄色一级大片 | 中文字幕在线观看一区二区三区 | 国产精品_国产精品_k频道 | 亚洲午夜无码毛片av久久 | 老司机精品影院一区二区三区 |