大數(shù)據(jù)分析研究進(jìn)展

目錄
前言　
第1章　緒論　1　
1.1　大數(shù)據(jù)分析框架和科學(xué)問題　1　
1.2　大數(shù)據(jù)研究內(nèi)容與前沿進(jìn)展　3　
1.3　本書組織架構(gòu)　8　
第2章　大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)理論與方法　9　
2.1　反繹學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)與邏輯推理的協(xié)同框架　9　
2.1.1　機(jī)器學(xué)習(xí)與邏輯推理　9　
2.1.2　什么是反繹　11　
2.1.3　反繹學(xué)習(xí)框架　13　
2.1.4　一個例子　15　
2.1.5　小結(jié)　16　
2.2　面向動態(tài)環(huán)境的在線學(xué)習(xí)　16　
2.2.1　相關(guān)工作　18　
2.2.2　最小化自適應(yīng)遺憾的在線學(xué)習(xí)算法和理論　20　
2.2.3　最小化動態(tài)遺憾的在線學(xué)習(xí)算法和理論　26　
2.2.4　自適應(yīng)遺憾和動態(tài)遺憾的內(nèi)在關(guān)聯(lián)　31　
2.2.5　小結(jié)　34　
2.3　針對復(fù)雜噪聲分布數(shù)據(jù)的誤差建模方法　34　
2.3.1　誤差建模原理簡介　34　
2.3.2　針對復(fù)雜i.i.d.（獨立同分布）噪聲數(shù)據(jù)的誤差建模方法　38　
2.3.3　針對復(fù)雜非i.i.d.噪聲數(shù)據(jù)的誤差建模方法　45　
2.3.4　針對特定領(lǐng)域噪聲數(shù)據(jù)的誤差建模方法　52　
2.3.5　未來發(fā)展趨勢　55　
參考文獻(xiàn)　56
第3章　大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法　61　
3.1　數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)　61　
3.1.1　數(shù)據(jù)可視化流程與框架　61　
3.1.2　常見數(shù)據(jù)可視化方法　64　
3.1.3　可視分析　65　
3.2　復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化　67　
3.2.1　圖片數(shù)據(jù)可視化　68　
3.2.2　地理空間數(shù)據(jù)可視化　75　
3.2.3　時間敘事可視化　81　
3.2.4　小結(jié)　89　
3.3　沉浸式可視呈現(xiàn)　89　
3.3.1　敘事可視化創(chuàng)作　90　
3.3.2　城市數(shù)據(jù)可視化　98　
3.3.3　小結(jié)　106　
3.4　可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)　106　
3.4.1　模型理解　107　
3.4.2　模型診斷　115　
3.4.3　模型改進(jìn)　122　
3.4.4　小結(jié)　127　
參考文獻(xiàn)　128　
第4章　多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù)　136　
4.1　針對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的多度量學(xué)習(xí)　136　
4.1.1　多度量學(xué)習(xí)　136　
4.1.2　應(yīng)對動態(tài)異構(gòu)成分的多度量學(xué)習(xí)　141　
4.1.3　應(yīng)對多樣語義挑戰(zhàn)的多度量學(xué)習(xí)　147　
4.1.4　小結(jié)　154　
4.2　圍繞先驗缺乏任務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘　154　
4.2.1　相關(guān)工作　155　
4.2.2　考慮成本差異的主動知識獲取　156　
4.2.3　結(jié)合模型遷移的自適數(shù)據(jù)挖掘　166　
4.2.4　小結(jié)　174　
參考文獻(xiàn)　175　
第5章　自動深層化知識處理方法與技術(shù)　181　
5.1　多模態(tài)下的知識挖掘　181　
5.1.1　單模態(tài)下的知識抽取與關(guān)聯(lián)　181　
5.1.2　多模態(tài)語義對齊和多模態(tài)知識推斷　189　
5.1.3　多模態(tài)下的知識庫表征及應(yīng)用　201　
5.1.4　小結(jié)　208
5.2　基于知識的智能應(yīng)用　209　
5.2.1　知識圖譜上的實體關(guān)聯(lián)搜索　209　
5.2.2　知識庫復(fù)雜問題理解　219　
5.2.3　小結(jié)　228　
參考文獻(xiàn)　229　
第6章　大數(shù)據(jù)分析平臺、標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用示范　236　
6.1　大數(shù)據(jù)分析平臺與基準(zhǔn)測試　236　
6.1.1　大數(shù)據(jù)分析平臺　236　
6.1.2　視頻基準(zhǔn)測試集　240　
6.1.3　小結(jié)　247　
6.2　大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定　247　
6.2.1　國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀　247　
6.2.2　開放共享標(biāo)準(zhǔn)研究　248　
6.2.3　大數(shù)據(jù)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)研究　251　
6.2.4　小結(jié)　254　
6.3　大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用示范　254　
6.3.1　大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在智慧法院的應(yīng)用示范　254　
6.3.2　視頻目標(biāo)關(guān)聯(lián)與快速檢索應(yīng)用示范　263　
6.3.3　小結(jié)　272　
參考文獻(xiàn)　273　
索引　277