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第一篇 理论篇3

第1章 绪论3

1.1大数据的概念3

1.1.1大数据的特征3

1.1.2大数据的分类4

1.1.3大数据挖掘的应用示例5

1.2本书背景7

1.2.1流式大数据挖掘的过程7

1.2.2构建流式大数据挖掘服务平台需求分析10

1.3国内外相关研究进展12

1.3.1流式大数据挖掘技术的发展12

1.3.2流式大数据挖掘服务平台的历史发展和现状14

1.4全书组织结构15

第2章 云计算与云环境17

2.1云计算的概念17

2.2云计算的层次18

2.3云计算服务的发展现状20

2.4云环境下的流式大数据采集方法25

第3章 元理论28

3.1元的概念28

3.2元数据29

3.2.1数据仓库领域的元数据29

3.2.2情报学领域的元数据29

3.2.3面向对象程序设计领域的元数据29

3.2.4流式大数据挖掘服务平台的元数据和元建模29

3.2.5 OMG元数据体系结构30

3.2.6数据挖掘元数据和元模型的研究现状32

3.3元建模视角下的流式大数据挖掘服务平台构建思路33

第4章 预测模型标记语言的扩展理论35

4.1预测模型标记语言35

4.1.1面向数据挖掘的PMML35

4.1.2 PMML的缺陷37

4.2语义Web的逻辑学基础39

4.2.1语义Web39

4.2.2描述逻辑家族42

4.2.3基于描述逻辑设计EPMML的理念44

4.3描述逻辑DL4PMML44

4.4扩展预测模型标记语言45

4.4.1 EPMML元类46

4.4.2 EPMML复杂元类46

4.4.3 EPMML属性47

4.4.4 EPMML个体48

4.4.5 EPMML属性约束48

4.4.6 EPMML辅助语言元素49

4.5 EPMML与OWL的比较50

4.6本章小结50

第二篇 建模篇55

第5章 基于EPMML的流式大数据挖掘服务平台元数据分析与验证55

5.1流式大数据挖掘服务平台元数据55

5.2基于EPMML的知识表示57

5.3基于EPMML的知识推理62

5.3.1 DL4PMML的推理复杂性63

5.3.2 EPMML元数据一致性检测框架64

5.4知识推理和一致性检测示例65

5.4.1语义一致性示例65

5.4.2冲突检测示例65

5.5本章小结67

第6章 基于EPMML的流式大数据挖掘服务平台的数据组件建模68

6.1流式大数据挖掘的形式化数据模型68

6.1.1流式数据的信息系统模型69

6.1.2面向流式大数据挖掘的决策逻辑语言70

6.1.3概念的内涵和外延71

6.1.4概念迁移的实质71

6.2流式大数据上规则提取的解释72

6.2.1规则的质量度量72

6.2.2关联规则的解释73

6.2.3决策规则的解释76

6.3流式大数据挖掘服务平台数据组件的建模77

6.4实例演示与分析78

6.5本章小结84

第7章 基于EPMML的流式大数据挖掘服务平台的算法组件建模86

7.1流式大数据挖掘服务平台算法管理框架86

7.1.1框架的设计原则86

7.1.2 AMF-DSMS的描述87

7.1.3 AMF-DSMS的执行语义89

7.2基于EPMML的算法管理组件建模90

7.2.1基于EPMML的算法服务描述90

7.2.2基于EPMML的算法接口设计93

7.3实例演示与分析95

7.3.1算法选择的必要性95

7.3.2算法选择与优化97

7.4本章小结100

第8章 流式大数据挖掘服务平台框架的设计101

8.1系统框架的整体设计101

8.2系统框架对流式大数据的适应性105

8.3系统框架的行为设计106

8.4流式大数据挖掘服务平台的建模层次结构107

8.5系统中的EPMML元数据109

8.6本章小结111

第9章 结束语112

9.1本书的主要贡献112

9.2研究成果的意义113

9.3元建模理论的总结114

9.4流式大数据挖掘算法管理的总结114

9.5关于EPMML的总结116

参考文献117

后记127