大数据与计算智能:信息粒度研究与应用
《信息粒度、大数据与计算智能:研究系列第8卷》是一本深度探讨大数据处理、分析与计算智能领域的专著,由Witold Pedrycz和Shyi-Ming Chen共同编辑。随着商业、工业和政府组织对大数据的需求增长,传统的数据处理方法已无法满足海量、多样性和高速变化(3V挑战)的数据集。本书针对这一挑战,提供了关于新兴原则、概念基础、算法和实践的深入研究,尤其关注计算智能在大数据架构实现、分析与解读中的应用。 内容涵盖了多个关键主题,包括: 1. **近邻查询在大数据中的应用**,处理海量数据中的高效搜索。 2. **信息挖掘技术**,探索如何从大量信息中提取有价值的知识。 3. **实时模糊回归分析中的信息粒度问题**,解决复杂数据处理中的效率问题。 4. **基于大数据的连接理解**,从社区到灵活粒度,揭示数据之间的关系。 5. **图论框架**,评估向维护优化转变的可行性。 6. **增量式频繁模式挖掘**,处理大型数据库中的频繁模式发现。 7. **改进的隐语义索引方法**,在客户关系管理等实际场景中提升数据挖掘效果。 8. **基于商空间的不同粒度和粒计算方法特性**,探讨粒度对数据处理的影响。 9. **任务驱动的信息粒化优化**,寻找最优的数据组织策略。 10. **规则基分类系统的统一框架**,建立基于规则的学习系统。 11. **模糊随机回归支持的多粒度评价模型**,提升信息粒度的理解和利用。 12. **基于粒度和可能性分布的模糊稳健回归模型**,强化数据建模。 13. **云计算架构在大数据中的角色**,讨论云计算如何支撑大数据处理。 14. **大数据存储对空间数据库的影响**,关注大数据对空间查询处理的挑战。 15. **Web KnowARR框架**,结合图数据库的计算智能集成。 16. **CRM和大数据挖掘**,融合客户关系管理和数据洞察。 17. **ISCIFCM和DPEI模型性能竞赛**,在特定条件下的模型比较。 18. **粗糙集理论在经济数据分析中的市场运动知识获取**,应用计算智能进行复杂数据理解。 19. **深度神经网络在天气预报中的应用**,利用大数据进行精确预测。 20. **计算智能在空气质量监测大数据分析中的当前知识与未来挑战**,展示其潜力和未来发展方向。 本书不仅提供了理论知识,还通过详细的算法设计和代表性应用实例,帮助读者理解和掌握如何利用计算智能工具处理大数据,使之更具可操作性。该系列书籍旨在为研究人员和实践者提供一个全面的平台,探讨大数据及其在各领域中的应用和发展趋势。
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