本書內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)爆炸、大數(shù)據(jù)為什么不一般？大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析法、大數(shù)據(jù)與醫(yī)學(xué)、大數(shù)據(jù)，大商務(wù)、大數(shù)據(jù)安全與斯諾登事件、大數(shù)據(jù)與社會、字節(jié)大小量表。

本書共5章，第1章闡述了本書研究的背景，分析信息物理融合系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及其技術(shù)的發(fā)展趨勢；第2章討論信息物理融合系統(tǒng)物理體系結(jié)構(gòu)模型，并分析不同層次體系結(jié)構(gòu)的特點及其典型應(yīng)用；第3章對信息物理融合系統(tǒng)進(jìn)行分析；第4章研究了信息物理融合系統(tǒng)的優(yōu)化問題；第5章主要分析了信息物理融合系統(tǒng)的安全問題。

本書共七章，內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析工具、大數(shù)據(jù)與信息安全、基于二部圖網(wǎng)絡(luò)的電子商務(wù)推薦算法研究、基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)好友推薦算法研究、基于稀有類分類的信用卡欺詐識別研究。

本書是作者在多年科學(xué)研究的基礎(chǔ)上整理完善而成的，是自然語言處理技術(shù)在文本分類領(lǐng)域應(yīng)用的綜述和總結(jié)，本書專業(yè)性較強，注重對技術(shù)理論依據(jù)和解決思路的精細(xì)講解，讀者可通過對本書的學(xué)習(xí)了解和掌握人工智能相關(guān)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)文本處理時的實現(xiàn)方法和操作流程。本書的內(nèi)容包括：文本預(yù)處理、特征表示與降維、文本分類算法、多標(biāo)簽文本分類技術(shù)、短文本分類與應(yīng)用等。每個章節(jié)里對關(guān)鍵的知識點進(jìn)行細(xì)致講解，并通過舉例敘述的方式強化相關(guān)理論的直觀印象，將理論闡述和實例演示緊密聯(lián)系起來，方便初學(xué)者對深奧枯澀理論知識的理解和掌握，本書

《大數(shù)據(jù)技術(shù)及其背景下的數(shù)據(jù)挖掘研究》圍繞大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用問題，從大數(shù)據(jù)挖掘的基本概念入手，系統(tǒng)地闡述了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)理論、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop以及大數(shù)據(jù)存儲與管理研究；由淺入深地論述了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究、數(shù)據(jù)挖掘的藝術(shù)，并結(jié)合實踐，闡述了數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用�！洞髷�(shù)據(jù)技術(shù)及其背景下的數(shù)據(jù)挖掘研究》對于讀者掌握大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用領(lǐng)域的基本知識和進(jìn)一步研究都具有參考價值。

《智能控制理論及實現(xiàn)方法研究》面向智能控制技術(shù)發(fā)展前沿，基于近年來國內(nèi)外智能控制技術(shù)的研究成果，從工程應(yīng)用的角度出發(fā)，系統(tǒng)地論述了智能控制理論及實現(xiàn)的方法與技術(shù)�！吨悄芸刂评碚摷皩崿F(xiàn)方法研究》重點闡述了基于模糊理論的智能控制、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制、專家系統(tǒng)與仿人智能控制等內(nèi)容�！吨悄芸刂评碚摷皩崿F(xiàn)方法研究》結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，內(nèi)容豐富新穎，可供從事智能控制研究與應(yīng)用的科技工作者參考使用。

本書主要探討數(shù)據(jù)挖掘中的項集挖掘問題，詳細(xì)介紹了頻繁項集、高可用項集、最大頻繁項集、頻繁閉項集的定義、挖掘算法、搜索空間剪枝技術(shù)、性能優(yōu)化等方面的內(nèi)容。

暫無

在如今的社會，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來越彰顯它的優(yōu)勢，它的應(yīng)用范嗣也越來越廣，如電子商務(wù)、O20、物流配送等，在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通信等行業(yè)也有涉及。本書以云計算與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)開篇，簡單介紹了分布式文件系統(tǒng)HDFS與NoSQI.數(shù)據(jù)庫技術(shù)，重點對分布式計算框架MapReduce、Hadoop技術(shù)、云數(shù)據(jù)中心、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了闡述。本書敘述語言簡潔、邏輯清楚、內(nèi)容詳盡，是一本值得學(xué)習(xí)研究的著作。

數(shù)據(jù)挖掘是一門面向應(yīng)用的新興學(xué)科分支。本書以各類數(shù)據(jù)挖掘算法為核心，對數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域的主要理論和典型算法進(jìn)行了研究，并注重國內(nèi)外研究進(jìn)展的融入，力求內(nèi)容系統(tǒng)、全面、先進(jìn)。本書主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)的存儲與數(shù)據(jù)倉庫、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、數(shù)據(jù)分類和預(yù)測挖掘算法、時間序列與序列模式挖掘算法的實現(xiàn)、數(shù)據(jù)聚類分析算法的實現(xiàn)、復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)挖掘算法等。本書結(jié)構(gòu)合理，條例清晰，內(nèi)容豐富新穎，是一本值得學(xué)習(xí)研究的著作。