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第1章 概述1

1.1 大数据的基本概念1

1.2 大数据的演变过程2

1.3 大数据应用4

1.4 大数据的处理模式6

1.4.1 批处理7

1.4.2 流处理8

1.5 大数据管理的关键技术9

1.5.1 大数据融合9

1.5.2 大数据分析10

1.5.3 大数据隐私11

1.5.4 大数据能耗12

1.5.5 大数据处理与硬件的协同13

1.6 小结15

第2章 大数据融合16

2.1 引言16

2.2 大数据融合的概念17

2.2.1 大数据融合需求的独特性18

2.2.2 大数据融合对象的独特性20

2.3 大数据融合的方法论23

2.3.1 数据库视角下的融合23

2.3.2 认知计算和人工智能视角下的融合25

2.3.3 两种融合方式的对比分析28

2.3.4 大数据融合范式30

2.4 数据融合技术32

2.4.1 模式／本体对齐32

2.4.2 实体链接33

2.4.3 冲突解决34

2.4.4 知识库自适应发展35

2.5 知识融合技术36

2.5.1 知识抽象与建模36

2.5.2 关系推演37

2.5.3 深度知识发现38

2.5.4 普适机理的剖析和归纳39

2.6 大数据融合的驱动枢纽40

2.6.1 智能晶格40

2.6.2 迁移学习40

2.6.3 数据溯源41

2.6.4 D＆2V处理42

2.7 小结43

第3章 大数据存储44

3.1 引言44

3.2 大数据存储与管理方法46

3.2.1 基于PCM的主存架构47

3.2.2 基于闪存的主存扩展架构47

3.2.3 基于多存储介质的分层存储架构48

3.2.4 分布式存储与缓存架构49

3.3 基于新型存储的大数据管理50

3.3.1 存储管理50

3.3.2 索引管理51

3.3.3 查询处理52

3.3.4 事务处理53

3.3.5 大数据分析53

3.4 大数据处理与存储一体化技术54

3.4.1 一体化架构中的大数据存储55

3.4.2 一体化架构中的大数据处理56

3.4.3 一体化架构面临的挑战57

3.5 小结58

第4章 大数据分析60

4.1 引言60

4.1.1 传统的数据分析技术60

4.1.2 大数据的分析技术62

4.2 大数据的实时分析64

4.2.1 实时分析的背景和概念64

4.2.2 实时分析技术66

4.3 大数据的交互式分析70

4.3.1 交互式分析的背景和概念70

4.3.2 交互式分析技术71

4.4 云在线聚集74

4.4.1 云在线聚集技术的背景和概念74

4.4.2 云在线聚集的关键技术77

4.5 大数据的智能分析81

4.5.1 大数据分析中的计算智能81

4.5.2 智能分析的主要技术82

4.6 小结84

第5章 大数据隐私85

5.1 引言85

5.1.1 大数据的类型86

5.1.2 隐私特征与类别87

5.1.3 大数据的隐私风险88

5.2 隐私保护技术91

5.2.1 匿名化技术91

5.2.2 数据加密技术92

5.2.3 差分隐私技术93

5.2.4 隐私信息检索技术94

5.3 隐私保护技术的应用94

5.3.1 位置大数据中的隐私保护95

5.3.2 数据发布和分析中的隐私保护97

5.3.3 互联网搜索中的隐私保护101

5.3.4 云计算中的隐私保护103

5.4 大数据隐私管理107

5.4.1 隐私管理的目标107

5.4.2 主动式隐私管理框架108

5.5 小结110

第6章 大数据管理系统111

6.1 引言111

6.2 云计算：大数据的基础平台与支撑技术112

6.3 批数据与流数据管理系统116

6.3.1 批数据管理系统118

6.3.2 流数据管理系统119

6.3.3 混合处理系统120

6.4 SQL、NoSQL与NewSQL系统121

6.4.1 SQL类数据库123

6.4.2 NoSQL类数据库125

6.4.3 NewSQL类数据库128

6.5 小结129

第7章 基于大数据的交叉学科研究131

7.1 引言131

7.2 在线用户行为演化研究133

7.2.1 在线用户行为大数据133

7.2.2 在线用户行为演化134

7.3 在线用户兴趣长程演化135

7.3.1 理论与方法136

7.3.2 在线用户兴趣演化分析137

7.4 在线用户集体注意力流141

7.4.1 注意力流网络142

7.4.2 注意力流网络中的异速标度律143

7.4.3 注意力流的应用：Web站点排名144

7.5 在线用户集体注意力流的普适模式146

7.5.1 异速标度律147

7.5.2 耗散律149

7.5.3 引力律150

7.5.4 Heaps律151

7.6 小结152

附录 大数据思考154

附录A 大数据与小数据154

附录B 数据的起源158

附录C 大数据时代的信息系统161

附录D 数据库（DB）与大数据（BD）163

附录E 大数据多学科交叉研究166

附录F 创新数据管理研究2.0168

附录G 面向移动计算与云计算的数据管理170

附录H 大数据时代的到来：数据空间与闪存数据库研究172

附录I 隐私保护研究175

附录J 网络与移动数据管理研究176

附录K 大数据管理基石：Web数据管理178

附录L 大数据管理基石：数据集成181

附录M 从数据库大师看数据库发展182

参考文献185