年月19

目

錄1概錯誤!未定書簽2面的挑戰(zhàn)錯誤未指定書簽2.1數據采錯!未指書。2.2數據清錯!未指書。2.3數據存錯!未指書。2.4數據并處理錯指定簽2.5數據分錯!未指書。2.6可視化錯!未指書。2.7傳統(tǒng)解方案的分錯!指書。3相技術的究誤未指定簽。3.1參考模框架錯指定簽3.2數據采錯!未指書。3.2.1結誤!指書。3.2.2半誤!未定簽。3.2.3非抽誤!未定簽。3.3數據清和數據質的保證錯誤!未定簽3.3.1數誤未指書。3.3.2數錯誤!未定簽3.3.3單誤未指書。3.4數據的成和融合錯!未定簽3.4.1多錯!指定簽

3.4.2數誤!指書。3.4.3數錯誤!未定簽3.4.4多錯誤!指定簽3.4.5數錯!指定簽3.5數據的儲和處理錯!未定簽3.5.1并誤未指書。3.5.2并錯誤!未定簽。3.5.3錯誤!未定簽。3.5.4擴錯誤!未定簽。3.5.5錯誤!未定簽。3.5.6查錯誤!未定簽。3.6大數據的數據挖錯!指書。3.6.1傳誤!指書。3.6.2大趨誤!未定簽。3.6.3數錯誤!未定簽。3.6.4超研誤!未定簽。3.6.5數誤!指書。3.7大規(guī)模器學習誤指書。3.7.1機誤!未定簽。3.7.2擴誤未指書。3.7.3面錯誤!未定簽。3.7.4概錯誤!未定簽。

3.7.5集錯誤!未定簽。3.8可視化可視化分錯!指書。3.8.1概錯誤!未定簽。3.8.2可錯誤!未定簽。3.8.3可錯誤!未定簽。3.8.4文誤!指書。3.8.5網錯誤!未定簽3.8.6移錯誤!指定簽3.8.7交誤!指書。3.9數據溯技術的研錯!指書。3.9.1概錯誤!未定簽。3.9.2模誤!指書。3.9.3實誤!指書。3.9.4數誤!未定簽。3.9.5未誤!未定簽。3.10同步術的研究錯!未定簽概述錯!未指書簽通信程序錯!指定簽數據庫復制技錯誤未定簽。技術錯!未指書簽事務處理錯!指定簽技術錯!未指書簽

3.11數據享技術錯誤指書。3.12安全術的研究錯!未定簽安全風險分錯!未定簽。安全技術需錯!

未定簽。身份認證與密匙協(xié)錯誤!未定簽訪問控制技錯!入侵檢測技錯!

未定簽。未定簽。3.13隱私護技術的究錯!未指書。概述錯!未指書簽隱私保護的技術手錯誤!未定簽匿名技術研錯!

未定簽。4總技術解方案誤未指書簽。4.1總體描錯!未指書。4.2功能框錯!未指書。4.3技術架錯!未指書。4.3.1數錯誤!未定簽。4.3.2數錯誤!未定簽。4.3.3數錯誤!未定簽。4.3.4數錯誤!未定簽。4.3.5數錯誤!未定簽。4.4與傳統(tǒng)據解決方對比錯!未定簽5實方案設和建議錯誤未指定簽。

1概述（主要是描述大數據的定義數據的特點大數據的來源大數據的行業(yè)趨勢，大數據的應用?？梢园研袠I(yè)研究報告的總結放在這里）2面臨的挑戰(zhàn)

2.1數據2.2數據

2.3數據2.4數據2.5數據2.6可視2.7傳統(tǒng)3相關技術的研究3.1參考3.2數據3.2.13.2.2

結構化數據的采集半結構化數據的采集

.3:

o

3.2.3

非結構化文本數據中信息的抽取3.3數據3.3.1

數據質量的概念及分類(

3.3.2

數據清洗的原理

3.3.3

單數據源中的數據清洗單數據源中相似重復記錄的清理

,

相似重復記錄的清理方法相似重復記錄清理方法總體描述

記錄排序

記錄相似檢測相似重復記錄的合并/清1.

第一種處理方法

2.

第二種處理方法相似重復記錄檢測精度提高方法等級法的使用利用權重提高檢測精度

相似重復記錄檢測效率提高方法提高檢測效率的方法分析單數據源中不完整數據的清理

不完整數據的清理方法

不完整數據的可用性檢測缺失字段值的處理

單數據源中錯誤數據的清理

基于孤立點檢測的錯誤數據清理孤立點檢測的相關方法

基于模糊集理論的孤立點檢測

基于業(yè)務規(guī)則的錯誤數據清理業(yè)務規(guī)則的重要性基于業(yè)務規(guī)則的錯誤數據清理方

業(yè)務規(guī)則

3.4數據

3.4.1

多數據源集成問題的分類

3.4.2

數據標準化的研究數據標準化的重要性

數據標準化的方法3.4.33.4.4

數據集成的流程多數據源中重復實體的清理相似重復實體清理的必要性

相似重復實體的清理方法

/

3.4.5

數據不一致性問題的研究3.5數據3.5.1

并行和分布式處理理論

數據并行化任務并行化

3.5.2

并行

3.5.3,用,

）

!;;',(,分布式文件系統(tǒng)),能,

,開,,,,N,,它,

:,,,它而3.5.4

擴展和優(yōu)化

11

.并行數據庫和的混合結構

1

3.5.5數據庫理論數據庫

??????

（非固定模式）:.（非共享的體系架構）：（彈性，擴展性:（分片）)（異步復制）()(遵循則而不是原則):

到的轉變（1）,索引支。,（2）,事務并處理。（3）,動態(tài)還靜態(tài)的數據結構

（4）,操作。（1更大的數據量。

（2）,性能預更加容易實體類型的數據庫分布式內存高速緩存

（鍵值數據庫）???????“”（大數據庫）

??????

每一行可以有一組不同的列。與典型的關系數據庫相比這里表將會包含更多的所有數據庫支持（復合值。行通常會被版本化。數據存儲通常會被分片。有時只有一行的更新被認為是原子的????

)

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定理（布魯爾定理）(上?

一致性)

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可用性)分區(qū)忍耐性(（列式數據庫）aII

??????與（彈性和可擴展）/??

（基本可用）：（軟狀態(tài)/柔性事務）：,

?

（最終一致性）：（???（映射化簡）

數據庫技術概述?

（數據庫類型）：oooo

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（名稱）：（擁有者）：（編寫語言）：（語言/接口）:（平臺）（授權方式）（無概要）

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(分片:（索引:（主動性）（感興趣程度）:（注解）

(開源目?????????

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一致性哈希算法）

N作

藝術家專輯曲

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(),(開源目

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分區(qū)）1

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年?????

（分散）（容錯）（最終一致性）（彈性）（豐富的數據模式）：

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(2)(3).(4)

(5)(6)(7)123,:976,:832416,:

123,:832416,:976,:"">/>/>/>/>/>

(8)存儲(9)````.````,,

(谷歌)是在之上建造出來的，是的內部系統(tǒng)，用于處理結構化不是直接訪問的實現機制，可被之上的一個簡單接口???????

中相同類型的數據對象非固定模式是

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(軟件金會?????

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[(亞馬)

存免費條款您可以立即開始免費使用戶在每月使用的機器小時存儲數據轉出內并不需支付任何費用數據輸入輸出推廣優(yōu)惠中數據傳送的是6前免費。在大多數情況下，免費條款能夠每月使用約萬次或的請求。許多程序可以幫助利用好這費條款，如每天的網站分析和流量報告工具，一個網絡索引，或網絡營銷方案的分具。

(軟件金)

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()(開源目???????

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我們使用的目標是保存里面的的相關聯題是，如今軟件分發(fā)是罕見的：往往會在云中運行網絡上使用軟件，這一定是”，修復了這個洞”。除此之外，該授但是請注意求使用的應用程序出程序什么驅動程序也在下授權許可中立的程序和“工作”。

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(開源目(開源目?????

(公司)[

1.

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(公司)

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4j()

3.5.6

查詢優(yōu)化(

((

3.6大數3.6.1

傳統(tǒng)數據挖掘概述:,1.C4.5

2.

即算法的k

k3..

4.

5.最大期望)法6.A

7.()8.:

9.

10.:分類與回歸樹,p3.6.2

大數據時代數據挖掘發(fā)展新趨勢

,

3.6.3

數據挖掘數據挖掘簡介((分類

(((

挖掘研究的相關技術(:

:;

(;:;:;;

:(:像(((:

?

((?

;;

使用挖掘過程:

(((數據收集

::

.(。(使用挖掘數據預處理

/

模式發(fā)現和分析

:0可視化技術

使用挖掘系統(tǒng):通

:(:(瀏覽模式挖掘

](

[

瀏覽模式挖掘的應用研究

商業(yè)智能

點擊日志數據的挖掘)3.6.4

超數據集成挖掘方法與技術研究超數據定義(

超數據的特點

集成數據挖掘

研究的意義現狀和面臨的挑戰(zhàn)

(研究重點

超數據獲取

.方法的概述3

超數據節(jié)點識別:

i超數據圖結構(頻繁式挖掘

:)超數據圖的識別

::所::

超數據圖的合成超數據集成

A方法的概述:

基于語義映射的模式集成方法

(((本本本

(可視化語義映射工具基于語義推理和文本挖掘的超數實體識別方法

基于邏輯推理規(guī)則的超數據實體別方法:

PP基于數值相似度計算的實體識別法

融合決定依賴關系圖開發(fā)融合決定依賴關系圖

超數據概念描述

方法的概述

:(特征提供語義圖模板的定義

?

?”?

的工比較描述特征數據合并算法

{超數據挖掘方法

概率語義學習模型?

?

((

:

:i((

半監(jiān)督學習方法基于和大規(guī)模超數據挖掘原型系實現:

?

:()?

:

:

:(

3.6.5

數據挖掘網格技術數據挖掘技術現狀和面臨的挑戰(zhàn)

數據挖掘網絡技術

研究內容和現狀,(

,

))

,),,

(f(

關鍵技術及難點

(

發(fā)展前景數據挖掘算法及其并行化

兩類算法并行化方法

?

?

(.?

其它數據挖掘算法并行化研究?

nk?

,網格并行計算調度算法研究

數據挖掘算法并行化的步驟和方

一

kk

;3.7大規(guī)

,3.7.1

機器學習概述機器學習的類型

，

xy

3.7.2

擴展機器學習的必要性

1

3.7.3

面臨的挑戰(zhàn)天,

3.7.4

概率圖模型

3.7.5

集成學習研究集成學習的意義1)統(tǒng)計上的原2)計算上的原

3)表示上的原集成學習基本方法

基本分類器關系

))不同的基本分類器的獲得方式

）對訓練數據進行處理

）交叉驗證1，i個0

i.

基本分類器分類結果的整合方式

x和

其它的集成學習方法

集成學習的分析分解分析

3.8可視3.8.1

概述

3.8.2

可視化技術、數據可視化

、科學計算可視化、信息可視化

、知識可視化3.8.3

可視化分析

3.8.4

文本的可視化分析概述

主要方法

3.8.53.8.63.8.7

網絡可視化分析移動軌跡數據的可視化分析交互式可視化分析3.9數據3.9.1

概述

3.9.2

模式級數據的溯源3.9.3

實例級數據的溯源3.9.4

數據溯源應用的分類

3.9.5

未來研究方向、數據空間中數據世系的管理

、不確定數據的世系管理、工作流世系的管理、數據世系的挖掘和可視化

3.10.1概述3.10.2通信程序通信程序同步策略

當(圖1