Hadoop大数据分析与挖掘实战_OCR_By_Dnn 完整版PDF工具书下载

PIPI_333 2018-06-13 11:31:42

Hadoop大数据分析与挖掘实战_OCR_By_Dnn 完整版PDF工具书
大数据分析，hadoop学习必备工具书
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本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive的知网论文推荐系统。系统采用五层架构设计，通过分布式爬虫日均采集50万条论文数据，利用Spark进行数据清洗和特征提取，结合基于内容、协同过滤和混合推荐算法实现个性化推荐。关键技术包括知识图谱嵌入、DNN混合模型和动态权重融合算法，使推荐准确率达到87%。系统经过性能测试，在500并发时响应时间为1.2秒，已在高校试点应用，日均服务200余人次，文献下载量提升30%。未来将探索多模态数据融合和联邦学习等方向。

本文结构 1 大数据处理与系统 1.1 批量数据处理系统 1.1.1 批量数据的特征与典型应用 1.1.2 代表性的处理系统 1.2 流式数据处理系统 1.2.1 流式数据的特征及典型应用 1.2.2 代表性的处理系统 1.3 交互式数据处理 1.3.1 交互式数据处理的特征与典型应用 1.3.2 代表性的处理系统 1.4 图数据处理系统 1.4.1 图数...

神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验(信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言，以神经网络为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧，可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂的问题。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：（1）数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。把数据落地到数据库中。

内容简介机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。本书...

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。

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