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110千字 字数
2017-05-01 发行日期
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主编推荐语

系统介绍个人数据管理相关理论、技术与系统实现的著作。

内容简介

本书基于作者多年在个人数据管理方面的研究积累，对个人数据管理相关技术进行了总结。内容涵盖个人数据管理技术的发展、数据模型、数据集成、数据融合、数据存储、数据查询、系统实现、个人数据管理新技术发展几个部分。

本书是第一本系统介绍个人数据管理相关理论、技术与系统实现方面的著作，主要面向各类研究人员和开发人员，既可以作为本研究方向的教科书，也可以作为本领域研究人员的技术参考书。

目录

  • 版权信息
  • 丛书前言
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 个人数据管理的发展
  • 1.3 个人数据特征
  • 1.4 个人数据空间的提出
  • 1.5 个人数据管理系统框架
  • 参考文献
  • 第2章 个人数据空间模型
  • 2.1 引言
  • 2.2 概念模型
  • 2.2.1 从数据到模式
  • 2.2.2 基于图的数据空间模型
  • 2.3 逻辑模型
  • 2.3.1 iDM数据模型
  • 2.3.2 RDF模型
  • 2.3.3 基于四元组的模型
  • 2.4 面向主体的数据模型
  • 2.4.1 核心数据空间
  • 2.4.2 任务空间
  • 2.5 小结
  • 参考文献
  • 第3章 个人数据集成
  • 3.1 引言
  • 3.2 个人数据集成概述
  • 3.2.1 个人数据来源
  • 3.2.2 集成系统框架
  • 3.2.3 数据空间演化
  • 3.2.4 主体访问行为识别
  • 3.3 个人数据空间构建
  • 3.3.1 个人数据特征
  • 3.3.2 个人数据识别
  • 3.4 任务识别
  • 3.4.1 任务识别概述
  • 3.4.2 基于访问模式的算法
  • 3.4.3 基于稠密块的算法
  • 3.5 小结
  • 参考文献
  • 第4章 个人数据融合
  • 4.1 引言
  • 4.2 个人同义词识别
  • 4.2.1 个人同义词概述
  • 4.2.2 个人实体命名特征分析
  • 4.2.3 同义词概念模型
  • 4.2.4 同义词表的构建
  • 4.3 实体引用关系识别
  • 4.3.1 个人数据引用关系概述
  • 4.3.2 基于访问序列的引用模型
  • 4.3.3 引用关系识别
  • 4.4 数据版本识别
  • 4.5 小结
  • 参考文献
  • 第5章 个人数据存储
  • 5.1 引言
  • 5.2 存储模式
  • 5.2.1 分布式存储模式
  • 5.2.2 分级数据存储
  • 5.2.3 访问概率的计算
  • 5.3 倒排索引技术
  • 5.3.1 倒排表
  • 5.3.2 属性倒排表
  • 5.4 FAX索引
  • 5.4.1 模式匹配片段
  • 5.4.2 FAX索引结构
  • 5.4.3 查询处理
  • 5.4.4 索引更新
  • 5.5 UFAX索引
  • 5.5.1 索引结构
  • 5.5.2 查询处理与索引更新
  • 5.6 小结
  • 参考文献
  • 第6章 查询处理
  • 6.1 引言
  • 6.2 查询接口
  • 6.3 基于同义词的关键字查询
  • 6.4 多属性组合查询
  • 6.4.1 数据分类结构
  • 6.4.2 查询处理算法
  • 6.5 基于任务的查询方法
  • 6.5.1 任务关系的识别
  • 6.5.2 查询处理
  • 6.5.3 排序方法
  • 6.6 小结
  • 参考文献
  • 第7章 个人数据空间系统
  • 7.1 引言
  • 7.2 系统概述
  • 7.3 实现技术
  • 7.3.1 数据存储
  • 7.3.2 索引策略
  • 7.3.3 系统开发技术
  • 7.4 系统框架
  • 7.5 系统功能
  • 7.5.1 灵活的数据更新操作
  • 7.5.2 关联查询
  • 7.5.3 基于任务查询
  • 7.5.4 核心数据空间查询
  • 7.6 小结
  • 参考文献
  • 第8章 个人数据管理技术发展
  • 8.1 引言
  • 8.2 数据存储
  • 8.2.1 分布式存储模式
  • 8.2.2 基于云存储的个人数据管理
  • 8.2.3 个人数据缓存策略
  • 8.3 数据安全与隐私保护
  • 8.3.1 数据安全
  • 8.3.2 隐私保护
  • 8.4 数据融合
  • 8.4.1 数据融合系统框架
  • 8.4.2 个人数据融合实例
  • 8.4.3 跨语言数据融合
  • 8.4.4 跨媒体数据融合
  • 8.5 新技术发展
  • 8.5.1 数据访问技术
  • 8.5.2 评价技术
  • 8.5.3 个人数据计算
  • 8.5.4 从个人数据空间到群组数据空间
  • 8.5.5 个人数据管理与大数据
  • 8.6 小结
  • 参考文献
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评分及书评

评分不足
2个评分
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    给这本书评了
    5.0

    当下大数据技术发展变化日新月异，大数据应用已经遍及工业和社会生活的方方面面，原有的数据管理理论体系与大数据产业应用之间的差距日益加大，而工业界对于大数据人才的需求却急剧增加。大数据专业人才的培养是新一轮科技较量的基础，高等院校承担着大数据人才培养的重任。因此大数据相关课程将逐渐成为国内高校计算机相关专业的重要课程。

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      用户头像
      给这本书评了
      2.0
      很不严谨

      很不严谨，比如每章后面都有一个参考文献小节，但是内容却是总结，根本没有任何参考文献！

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      出版方

      机械工业出版社有限公司

      机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。