大數據分析原理與實踐 (Big data analysis principle and practice)

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大數據分析原理與實踐 (Big data analysis principle and practice)

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內容描述

本書介紹了大數據分析的多種模型、所涉及的算法和技術、實現大數據分析系統所需的工具以及大數據分析的具體應用。本書共16章。第1章為緒論，就大數據、大數據分析等概念進行了闡釋，並對本書內容進行了概述；第2~7章介紹了關聯分析模型、分類分析模型、聚類分析模型、結構分析模型和文本分析模型；第8章介紹大數據分析的數據預處理問題；第9章介紹降維方法；第10章介紹了數據倉庫的概念、內涵、組成、體系結構和建立方法，還介紹了分佈式數據倉庫系統和內存數據倉庫系統。第11章介紹大數據分析算法中的回歸算法、關聯規則挖掘算法、分類算法以及聚類算法的實現。第12~14章介紹了三種用於實現大數據分析算法的平臺，即並行計算平臺、流式計算平臺和大圖分析平臺。第15章和第16章介紹兩類大數據分析的具體應用，分別講述了社會網絡分析和推薦系統。本書可作為高等院校大數據相關專業的教學用書，也可以作為從事大數據相關工作的工程技術人員的參考用書。

目錄大綱

序
前言
教學建議

第1章緒論1 
1.1什麼是大數據1 
1.2哪裡有大數據3 
1.3什麼是大數據分析4 
1.4大數據分析的過程、技術與難點5 
1.5全書概覽8 
小結10 
習題10 
第2章大數據分析模型11 
2.1大數據分析模型建立方法11 
2.2基本統計量13 
2.2.1全表統計量14 
2.2.2皮爾森相關係數15 
2.3推斷統計16 
2.3.1參數估計16 
2.3.2假設檢驗20 
2.3.3假設檢驗的阿里雲實現23 
小結28 
習題28 
第3章關聯分析模型30 
3.1回歸分析31 
3.1.1回歸分析概述31 
3.1.2回歸模型的拓展35 
3.1.3回歸的阿里雲實現43 
3.2關聯規則分析52 
3.3相關分析54 
小結57 
習題58 
第4章分類分析模型60 
4.1分類分析的定義60 
4.2判別分析的原理和方法61 
4.2.1距離判別法61 
4.2.2 Fisher判別法64 
4.2.3貝葉斯判別法67 
4.3基於機器學習分類的模型71 
4.3.1支持向量機72 
4.3.2邏輯回歸74 
4.3.3決策樹與回歸樹75 
4.3.4 k近鄰78 
4.3.5隨機森林78 
4.3. 6樸素貝葉斯81 
4.4 分類分析實例82 
4.4.1二分類實例82 
4.4.2多分類實例94 
小結101 
習題102 
第5章聚類分析模型105 
5.1聚類分析的定義105 
5.1.1基於距離的親疏關係度量105 
5.1.2基於相似係數的相似性度量108 
5.1.3個體與類以及類間的親疏關係度量110 
5.1.4變量的選擇與處理111 
5.2聚類分析的分類111 
5.3聚類有效性的評價112 
5.4聚類分析方法概述112 
5.5聚類分析的應用113 
5.6聚類分析的阿里雲實現114 
小結119 
習題119 
第6章結構分析模型122 
6.1短路徑122 
6.2鏈接排名123 
6.3結構計數125 
6.4結構聚類126 
6.5社團發現128 
6.5.1社團的定義128 
6.5.2社團的分類128 
6.5.3社團的用途128 
6.5.4社團的數學定義128 
6.5.5基於阿里雲的社團發現130 
小結132 
習題133 
第7章文本分析模型135 
7.1文本分析模型概述135 
7.2文本分析方法概述136 
7.2.1 SplitWord 136 
7.2.2詞頻統計137 
7.2.3 TF—IDF 138 
7.2.4 PLDA 140 
7.2.5 Word2Vec 147 
小結148 
習題149 
第8章大數據分析的數據預處理150 
8.1數據抽樣和過濾150 
8.1.1數據抽樣150 
8.1.2數據過濾154 
8.1.3基於阿里雲的抽樣和過濾實現154 
8.2數據標準化與歸一化157 
8.3數據清洗159 
8.3.1數據質量概述159 
8.3.2缺失值填充160 
8.3.3實體識別與真值發現162 
8.3.4錯誤發現與修復169 
小結171 
習題171 
第9章降維173 
9.1特徵工程173 
9.1.1特徵工程概述173 
9.1.2特徵變換175 
9.1.3特徵選擇178 
9.1.4特徵重要性評估183 
9.2主成分分析191 
9.2.1什麼是主成分分析191 
9.2.2主成分分析的計算過程192 
9.2.3基於阿里雲的主成分分析194 
9.2.4主成分的表現度量195 
9.3因子分析196 
9.3.1因子分析概述196 
9.3.2因子分析的主要分析指標196 
9.3.3因子分析的計算方法197 
9.4壓縮感知203 
9.4.1什麼是壓縮感知203 
9.4.2壓縮感知的具體模型204 
9.5面向神經網絡的降維205 
9.5.1面向神經網絡的降維方法概述205 
9.5.2如何利用神經網絡降 維206 
9.6基於特徵散列的維度縮減207 
9.6.1特徵散列方法概述207 
9.6.2特徵散列算法207 
9.7基於Lasso算法的降維208 
9.7.1 Lasso方法簡介208 
9.7.2 Lasso方法209 
9.7 .3 Lasso算法的適用情景211 
小結211 
習題212 
第10章面向大數據的數據倉庫系統214 
10.1數據倉庫概述214 
10.1.1數據倉庫的基本概念214 
10.1.2數據倉庫的內涵215 
10.1.3數據倉庫的基本組成215 
10.1.4數據倉庫系統的體系結構216 
10.1.5數據倉庫的建立217 
10.2分佈式數據倉庫系統221 
10.2.1基於Hadoop的數據倉庫系統221 
10.2.2 Shark：基於Spark的數據倉庫系統227 
10.2.3 Mesa 228 
10.3內存數據倉庫系統231 
10.3.1 SAP HANA 231 
10.3.2 HyPer 234 
10.4阿里雲數據倉庫簡介236 
小結238 
習題239 
第11章大數據分析算法240 
11.1大數據分析算法概述240 
11.2回歸算法242 
11.3關聯規則挖掘算法248 
11.4分類算法255 
11.4.1二分類算法256 
11.4.2多分類算法273 
11.5聚類算法283 
11.5.1 k means算法283 
11.5.2 CLARANS算法291 
小結293 
習題293 
第12章大數據計算平台295 
12.1 Spark 295 
12.1.1 Spark簡介295 
12.1.2基於Spark的大數據分析實例296 
12.2 Hyracks 299 
12.2.1 Hyracks簡介299 
12.2.2基於Hyracks的大數據分析實例299 
12.3 DPark 305 
12.3.1 DPark簡介305 
12.3.2基於DPark的大數據分析實例306 
12.4 HaLoop 308 
12.4.1 HaLoop簡介308 
12.4.2基於HaLoop的大數據分析實例308 
12.5 MaxCompute 309 
12.5.1 MaxCompute簡介309 
12.5.2 MaxCompute實戰案例介紹310 
12.5.3基於MaxCompute的大數據分析實例316 
12.5.4 MaxCompute的現狀及前景320 
小結321 
習題321 
第13章流式計算平台322 
13.1流式計算概述322 
13.1.1流式計算的定義322 
13.1.2流式計算的應用322 
13.1.3流式計算平台的發展324 
13.2 Storm 324 
13.2.1 Storm簡介324 
13.2.2 Storm的結構325 
13.2.3基於Storm的大數據分析實例326 
13.3分佈式流處理系統Samza 331 
13.3.1 Samza簡介331 
13.3.2 Samza的原理332 
13.3.3基於Samza的 數據分析實例334 
13.4 Cloud Dataflow 339 
13.4.1 Cloud Dataflow簡介339 
13.4.2 Cloud Dataflow開發模型340 
13.4.3 Cloud Dataflow的應用實例340 
13.5阿里雲StreamCompute 341 
13.5.1阿里雲StreamCompute的原理341 
13.5.2基於StreamCompute的實時數據統計342 
13.5.3訂單統計實例347 
小結348 
習題349 
第14章大圖計算平台350 
14.1大圖計算框架概述350 
14.2 GraphLab 350 
14.2.1 GraphLab的計算模型350 
14.2.2基於GraphLab的大圖分析實例351 
14.3 Giraph 353 
14.3.1 Giraph簡介353 
14.3.2 Giraph的原理353 
14.3.3 Giraph的應用354 
14.3.4基於Giraph的大圖分析實例354 
14.4 Neo4j 358 
14.4.1 Neo4j簡介358 
14.4.2基於Noe4j的大圖分析實例359 
14.5 Apache Hama 360 
14.5.1 Apache Hama簡介360 
14.5.2 Apache Hama的結構361 
14.5.3 Apache Hama的工作原理362 
14.6 MaxCompute Graph 363 
14.6.1 MaxCompute Graph的原理363 
14.6. 2 MaxCompute Graph的使用與配置方法364 
14.5.3基於MaxCompute Graph的大圖分析實例371 
小結376 
習 377 
第15章社交網絡378 
15.1為社交網絡建模378 
15.1.1社交網絡概述378 
15.1.2社交圖378 
15.2社交網絡的結構379 
15.2.1社交網絡的統計學構成379 
15.2.2社交網絡的群體形成381 
15.3基於社交網絡語義分析的利益衝突發現382 
15.4社交網絡中的社區發現384 
15.4.1動態社交網絡中的社區識別框架384 
15.4.2基於經驗比對算法的網絡社區檢測387 
15.5社交網絡中的關聯分析388 
15.5.1社交網絡中的關係強度模型388 
15.5.2社交網絡中“正向鏈接”與“負向鏈接”的預測391 
15.6社交網絡中的影響力預測393 
15.7基於阿里雲的社團發現實例396 
小結403 
習題403 
第16章推薦系統405 
16.1推薦系統概述405 
16.2協同過濾408 
16.2.1協同過濾簡介408 
16.2.2面向物品的協同過濾算法408 
16.2.3改進的近鄰法410 
16.2.4集成協同過濾方法412 
16.3基於用戶評價的推薦413 
16.4基於人的推薦415 
16.4.1基於用戶偏好學習的在線 推薦415 
16.4.2混合推薦系統418 
16.5基於標記的推薦422 
16.6社交網絡中的推薦423 
16.6.1基於信號的社交網絡推薦423 
16.6.2基於在線主題的社交網絡推薦425 
16.7基於阿里雲的個性推薦系統搭建427 
小結439 
習題439 
參考文獻441 
附錄

作者介紹

王宏志，博士，博士生導師，哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院副教授，中國計算機學會高級會員，YOCSEF黑龍江省分論壇AC。2008年7月在哈爾濱工業大學計算機軟件與理論學科獲得博士學位，博士論文獲得“中國計算機學博士論文”和“哈爾濱工業大學博士論文”。
研究方向包括XML數據管理、圖數據管理、數據質量、信息集成等。先後被評為“微軟學者”、“中國數據庫工程師”和“IBM博士英才”。曾先後擔任全國數據庫會議等多個學術會議的程序委員會委員和IEEE TKDE等多個重要國際期刊的審稿人。