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《非結構化數據處理技術及應用》系統詳細地闡述了非結構化數據的處理方法與技術。通過對非結構化數據特點的分析，從非結構化數據的基礎知識和理論、開源工具及應用舉例、數據預處理、預測模型研究、網頁數據的采集、非關系型數據庫存儲、結構化大數據分析平臺、電商個性化推薦系統的應用、網購評語情感挖掘、全文檢索技術、基于主題的檢索系統等不同角度給出了結構化與非結構化數據的分析、挖掘與應用內容。
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目錄
基礎知識篇
第1章 非結構化數據的基礎知識 3
1.1 大數據的基本概念 3
1.2 非結構化數據的基本概念 11
1.3 非結構化數據研究的必要性 12
1.4 非結構化數據挖掘的研究領域 13
第2章 非結構化數據挖掘的基礎理論 18
2.1 數據挖掘 18
2.2 數據挖掘與其他技術的關系 29
2.3 圖像挖掘 33
2.4 視頻挖掘 34
第3章 非結構化數據挖掘的開源工具及應用舉例 37
3.1 WEKA 37
3.2 R語言簡介 49
結構化數據挖掘技術篇
第4章 數據預處理技術 61
4.1 數據預處理 62
4.2 數據清理 63
4.3 數據集成和融合 66
4.4 數據變換 67
4.5 數據歸約 70
第5章 預測模型研究與應用 75
5.1 預測模型的基礎理論 75
5.2 回歸分析預測模型 77
5.3 趨勢外推預測模型 92
5.4 時間序列預測模型 99
5.5 基于神經網絡的預測模型 111
5.6 馬爾可夫預測模型 124
第6章 網頁數據的采集技術 129
6.1 網站信息采集相關技術研究 129
6.2 基于爬蟲的網站信息采集技術整合設計 138
6.3 基于爬蟲的網站信息采集技術整合實現 155
第7章 非關系型數據庫存儲技術 168
7.1 非關系型數據庫系統發展的必然性 168
7.2 非關系型數據庫理論 174
7.3 非關系型數據庫的使用范例 180
非結構化數據挖掘方法及應用篇
第8章 非結構化大數據的分析平臺 193
8.1 HDFS海量存儲 195
8.2 Map Reduce 200
8.3 Spark 207
第9章 電商個性化推薦系統的應用 211
9.1 國內外研究現狀 211
9.2 電子商務個性化推薦系統理論與技術介紹 212
9.3 基于協同過濾的個性化推薦算法研究與優化 226
9.4 基于移動平臺的電商個性化推薦系統設計與實現 243
第10章 網購評語情感挖掘的應用 272
10.1 國內外研究現狀 272
10.2 情感挖掘理論知識基礎 275
10.3 改進情感傾向模型的建立 291
10.4 改進情感傾向模型的應用驗證 300
10.5 基于情感挖掘的預測分析應用 315
參考文獻 329
附錄一 肯定性和否定性參考詞組問卷調查 340
附錄二 特殊程度詞的影響程度問卷調查 341
基礎知識篇
第1章 非結構化數據的基礎知識 3
1.1 大數據的基本概念 3
1.2 非結構化數據的基本概念 11
1.3 非結構化數據研究的必要性 12
1.4 非結構化數據挖掘的研究領域 13
第2章 非結構化數據挖掘的基礎理論 18
2.1 數據挖掘 18
2.2 數據挖掘與其他技術的關系 29
2.3 圖像挖掘 33
2.4 視頻挖掘 34
第3章 非結構化數據挖掘的開源工具及應用舉例 37
3.1 WEKA 37
3.2 R語言簡介 49
結構化數據挖掘技術篇
第4章 數據預處理技術 61
4.1 數據預處理 62
4.2 數據清理 63
4.3 數據集成和融合 66
4.4 數據變換 67
4.5 數據歸約 70
第5章 預測模型研究與應用 75
5.1 預測模型的基礎理論 75
5.2 回歸分析預測模型 77
5.3 趨勢外推預測模型 92
5.4 時間序列預測模型 99
5.5 基于神經網絡的預測模型 111
5.6 馬爾可夫預測模型 124
第6章 網頁數據的采集技術 129
6.1 網站信息采集相關技術研究 129
6.2 基于爬蟲的網站信息采集技術整合設計 138
6.3 基于爬蟲的網站信息采集技術整合實現 155
第7章 非關系型數據庫存儲技術 168
7.1 非關系型數據庫系統發展的必然性 168
7.2 非關系型數據庫理論 174
7.3 非關系型數據庫的使用范例 180
非結構化數據挖掘方法及應用篇
第8章 非結構化大數據的分析平臺 193
8.1 HDFS海量存儲 195
8.2 Map Reduce 200
8.3 Spark 207
第9章 電商個性化推薦系統的應用 211
9.1 國內外研究現狀 211
9.2 電子商務個性化推薦系統理論與技術介紹 212
9.3 基于協同過濾的個性化推薦算法研究與優化 226
9.4 基于移動平臺的電商個性化推薦系統設計與實現 243
第10章 網購評語情感挖掘的應用 272
10.1 國內外研究現狀 272
10.2 情感挖掘理論知識基礎 275
10.3 改進情感傾向模型的建立 291
10.4 改進情感傾向模型的應用驗證 300
10.5 基于情感挖掘的預測分析應用 315
參考文獻 329
附錄一 肯定性和否定性參考詞組問卷調查 340
附錄二 特殊程度詞的影響程度問卷調查 341
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