在大數(shù)據時代，數(shù)據的獲取、傳輸和存儲融入了人類生產生活的方方面面，而大數(shù)據核心價值體現(xiàn)為人們對數(shù)據的分析、理解與應用。面對如此海量、高速和異構的數(shù)據，僅靠人類的認知和理解能力遠不能滿足價值發(fā)現(xiàn)的需要。同時，計算機總是針對最細粒度數(shù)據進行迭代優(yōu)化的求解模式在特定場景下也不能滿足數(shù)據分析的時限需求。粒計算作為一種模擬人類知識表示和問題求解的近似數(shù)據分析范式，其優(yōu)點在于解決問題時能夠選擇合適粒度，達到求解精度和計算時效的**平衡。所以，粒計算通常能夠以更高的效率獲得“有效解”。本書以引領樹和云模型作為數(shù)據多粒度表示的基本方法，系統(tǒng)地展示了引領樹和云模型在大數(shù)據多粒度聚類、數(shù)據流即時聚類、半監(jiān)督學習和時間序列預測等大數(shù)據分析場景中的理論研究成果及應用案例。

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