流數(shù)據(jù)分析技術(shù)

第1章 流數(shù)據(jù)與流計算
1．1 大數(shù)據(jù)
1．1．1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展
1．1．2 大數(shù)據(jù)的概念
1．1．3 大數(shù)據(jù)思維
1．2 流數(shù)據(jù)
1．2．1 流數(shù)據(jù)的場景
1．2．2 流數(shù)據(jù)的特點
1．2．3 流數(shù)據(jù)的概念
1．3 流數(shù)據(jù)處理
1．3．1 批處理模型
1．3．2 流式處理模型
1．3．3 流式處理與窗口模型
1．3．4 流式處理與概要結(jié)構(gòu)
1．3．5 批處理與流式處理的對比
1．4 流數(shù)據(jù)分析
1．4．1 頻繁項挖掘算法
1．4．2 聚類算法
1．4．3 分類算法
1．4．4 回歸算法
1．5 流數(shù)據(jù)機器學(xué)習
1．6 小結(jié)
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習題1
第2章 流數(shù)據(jù)概要結(jié)構(gòu)構(gòu)建技術(shù)
2．1 流數(shù)據(jù)處理的概要結(jié)構(gòu)
2．2 抽樣概要結(jié)構(gòu)
2．2．1 抽樣
2．2．2 伯努利抽樣
2．2．3 水庫抽樣
2．2．4 簡明抽樣
2．3 草圖概要結(jié)構(gòu)
2．3．1 草圖
2．3．2 計數(shù)草圖
2．3．3 增廣草圖
2．3．4 布隆過濾器
2．3．5 FM基數(shù)估計草圖
2．4 小波概要結(jié)構(gòu)
2．5 直方圖概要結(jié)構(gòu)
2．5．1 直方圖
2．5．2 等寬直方圖
2．6 小結(jié)
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習題2
第3章 流數(shù)據(jù)頻繁模式挖掘技術(shù)
3．1 頻繁模式挖掘問題的定義
3．2 不同窗口模型的頻繁模式挖掘
3．3 頻繁項挖掘算法
3．3．1 黏性抽樣算法
3．3．2 KPS算法
3．4 頻繁模式挖掘算法
3．4．1 有損計數(shù)算法
3．4．2 有損計數(shù)算法擴展
3．5 頻繁模式挖掘的其他相關(guān)問題
3．6 小結(jié)
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習題3
第4章 流數(shù)據(jù)聚類分析技術(shù)
4．1 聚類算法
4．2 流數(shù)據(jù)聚類的評價
4．2．1 內(nèi)部度量
4．2．2 外部度量
4．3 不同窗口模型的聚類分析
4．4 基于劃分的流數(shù)據(jù)聚類算法
4．4．1 STREAM算法
4．4．2 K-Center算法
4．5 基于層次的流數(shù)據(jù)聚類算法
4．6 基于密度的流數(shù)據(jù)聚類算法
4．7 基于網(wǎng)格的流數(shù)據(jù)聚類算法
4．8 其他流數(shù)據(jù)聚類算法
4．8．1 K-Median算法
4．8．2 BIRCH算法
4．9 小結(jié)
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習題4
第5章 流數(shù)據(jù)分類分析技術(shù)
5．1 。分類算法
5．2 流數(shù)據(jù)分類的評價
5．2．1 誤差估計
5．2．2 性能評價指標
5．2．3 統(tǒng)計顯著性
5．2．4 成本度量
5．3 基于貝葉斯的分類算法
5．4 基于決策樹的分類算法
5．4．1 快速決策樹算法
5．4．2 概念自適應(yīng)快速決策樹算法
5．5 其他流數(shù)據(jù)分類算法
5．5．1 VFDTc和UFFT算法
5．5．2 Hoeffding自適應(yīng)樹算法
5．6 小結(jié)
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習題5
第6章 流數(shù)據(jù)學(xué)習與時間序列分析技術(shù)
6．1 時間序列
6．1．1 時間序列的分類與特征
6．1．2 時間序列的表示與擬合
6．1．3 時間序列的預(yù)測
6．2 在線學(xué)習模型
6．3 流數(shù)據(jù)學(xué)習評價
6．3．1 誤差
6．3．2 Regret界
6．4 模型學(xué)習算法
6．4．1 ARIMA算法
6．4．2 在線ARIMA算法
6．5 實例學(xué)習算法
6．5．1 嶺回歸與LASSO回歸
6．5．2 FIMT算法
6．5．3 AMRules算法
6．6 最優(yōu)化算法
6．6．1 SGD算法
6．6．2 FTRL算法
6．7 小結(jié)
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習題6
第7章 流數(shù)據(jù)處理模型與框架
7．1 流數(shù)據(jù)處理計算模型
7．2 流計算的狀態(tài)與一致性
7．2．1 流計算的狀態(tài)
7．2．2 流計算的一致性
7．3 流計算處理中的時間
7．4 流計算實現(xiàn)框架
7．5 Storm流處理框架
7．5．1 基于流的處理拓撲結(jié)構(gòu)
7．5．2 記錄級容錯
7．5．3 Storm的系統(tǒng)架構(gòu)
7．6 Spark流處理框架
7．6．1 基于RDD的微批處理結(jié)構(gòu)
7．6．2 基于RDD依賴的容錯
7．6．3 Spark的系統(tǒng)架構(gòu)
7．7 Flink流處理框架
7．7．1 基于流水線的處理結(jié)構(gòu)
7．7．2 基于分布式快照的容錯
7．7．3 Flink的系統(tǒng)架構(gòu)
7．8 小結(jié)
本章知識點
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習題7
參考文獻