作品简介

本书从大数据的前身――数据挖掘技术入手,首先介绍了数据挖掘技术及在大数据中常用的采集、存储和分析方法;然后以多语音识别和多语言识别为例,对大数据信息处理技术的关键应用给出了详细的说明;接着给出了大数据场景分析,详细介绍了基于场景分析的大数据信息处理应用,如MOOC大数据教学分析系统、社交网络大数据关系推荐系统、金融服务大数据风险预警系统等;随后介绍了互联网+大数据的应用,对电子商务、互联网金融、能源大数据等具有差异性的行业应用进行了简要介绍;最后对大数据的应用进行了展望。

杨毅,女,博士,现工作于清华大学电子工程系,IEEE会员、清华大学博士后理事,长期从事信号处理、语音识别、跨媒体新技术与新应用、数据检索方面的科研和教学工作。

作品目录

  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.0 引言
  • 1.1 数据的定义与属性
  • 1.2 大数据概念与定义
  • 1.3 大数据和小数据
  • 1.4 结构化数据和非结构化数据
  • 1.5 大数据信息处理技术及其应用
  • 1.6 大数据技术面临的挑战
  • 1.7 大数据服务与信息安全
  • 1.8 本章小结
  • 参考文献
  • 第2章 数据信息挖掘技术基础
  • 2.0 引言
  • 2.1 信息挖掘技术概述
  • 2.2 数据关联分析
  • 2.3 数据聚类分析
  • 2.4 数据分类与预测
  • 2.5 数据可视化
  • 2.6 信息挖掘与隐私保护
  • 2.7 云计算数据挖掘
  • 2.8 本章小结
  • 参考文献
  • 第3章 大数据技术基础
  • 3.0 引言
  • 3.1 大数据产生及特性
  • 3.2 大数据技术体系
  • 3.3 大数据采集与存储
  • 3.4 大数据分析与挖掘
  • 3.5 大数据可视化
  • 3.6 本章小结
  • 参考文献
  • 第4章 大数据信息处理与分析应用
  • 4.0 引言
  • 4.1 语音识别简介
  • 4.2 连续语音识别技术
  • 4.3 多语言语音识别技术
  • 4.4 本章小结
  • 参考文献
  • 第5章 基于场景分析的大数据信息处理技术基础与应用
  • 5.0 引言
  • 5.1 遥感大数据自动分析与数据挖掘系统
  • 5.2 语音大数据关键词自动识别系统
  • 5.3 MOOC大数据教学分析系统
  • 5.4 社交网络大数据关系推荐系统
  • 5.5 金融服务大数据风险预警系统
  • 5.6 本章小结
  • 参考文献
  • 第6章 互联网+大数据技术基础与应用
  • 6.0 引言
  • 6.1 “互联网+”的定义
  • 6.2 “互联网+”行动
  • 6.3 “互联网+”与中国制造
  • 6.4 大数据与互联网+
  • 6.5 互联网大数据的应用及发展
  • 6.6 本章小结
  • 参考文献
  • 第7章 基于场景感知的大数据信息处理应用
  • 7.0 引言
  • 7.1 无人驾驶汽车操控系统
  • 7.2 医疗数据分析系统
  • 7.3 农业装备与设施监控系统
  • 7.4 智慧城市
  • 7.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第8章 基于可持续发展的大数据技术应用
  • 8.0 大数据时代下的可持续发展新思路
  • 8.1 环境大数据的分析与应用
  • 8.2 大数据在交通领域的应用
  • 8.3 大数据与环境变化
  • 8.4 大数据在能源领域的应用
  • 参考文献
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