大数据挖掘技术及分析

　　软件在人类社会生活中发挥着十分重要的作用，软件工程研究软件系统构造、开发、运行、维护、演化的创新方法以提高效率和质量。从20世纪五六十年代起，软件工程经历了从结构化到面向对象、网络服务化的演进。软件工程研究的内容不断扩展，其应用和实践的范围也在不断延伸，正发展成为人工智能、社会计算、认知科学、数据科学与工程等多学科交叉的领域。为及时反映我国学者结合大数据技术在软件工程研究领域的新进展以及在大数据软件应用开发方面的新实践经验，作者撰写了《大数据挖掘技术及分析》。

暂缺《大数据挖掘技术及分析》作者简介

第一章 大数据与数据分析
第一节 大数据概述
第二节 电子商务与大数据
第三节 物联网与大数据
第四节 移动互联网与大数据
第五节 大数据应用给企业带来的机会
第六节 大数据应用带来的挑战
第七节 大数据应用
第二章 大数据存储
第一节 大数据对数据存储的要求
第二节 存储技术
第三节 云存储技术
第四节 大数据存储解决方案
第三章 大数据分析工具
第一节 数据分析概述
第二节 数据挖掘
第三节 关联分析
第四节 Apriori算法
第五节 聚类分析
第六节 分类分析
第七节 时间序列分析
第八节 确定性时间序列分析
第九节 随机性时间序列分析
第四章 大数据与信息安全
第一节 大数据带来的安全问题
第二节 大数据信息安全风险因素识别
第三节 大数据安全策略
第四节 大数据安全与政策法规建设
第五章 基于二部图网络的电子商务推荐算法研究
第一节 概述
第二节 推荐算法概述
第三节 基于二部图网络的推荐算法
第四节 基于二部图网络推荐算法的改进
第六章 基于位置的社交网络好友推荐算法研究
第一节 概述
第二节 基于位置的社交网络
第三节 基于位置信息对好友推荐算法的改进
第七章 基于稀有类分类的信用卡欺诈识别研究
第一节 概述
第二节 信用卡概述
第三节 不均衡数据集的处理
第四节 基于Adaboost的稀有类分类算法
参考文献