1.大数据大数据算法大数据算法的技术涵盖了多个领域,包括分布式存储与处理、数据挖掘、机器学习、图计算、文本挖掘与自然语言处理、推荐系统、关联规则挖掘、时间序列分析、异常检测、数据压缩与降维、网络分析、模式识别等。这些算法的选择取决于具体的应用场景和问题要求,通常需要综合倾斜考虑算法的效率、准确性、可扩展性等因素。 https://blog.csdn.net/xiaoyingxixi1989/article/details/141688931

2.大数据:聚类算法深度解析聚类分析的应用非常广泛,从市场细分到图像分割,都离不开聚类的帮助。通过深入理解聚类分析的概念和方法,我们能够更好地应用它来解决实际问题。 1.2 大数据背景下的挑战 在大数据背景下,数据量巨大、多样性高、实时性要求等因素给聚类分析带来了巨大的挑战。传统的聚类算法可能无法有效处理这些庞大的数据集,因此需要采用http://www.360doc.com/content/24/0111/21/78411425_1110749888.shtml

3.PrefixSpan算法的基本概念51CTO学堂序列模式挖掘和和关联规则算法是比较类似的,但项集是有序的,相对关联规则的推荐算法更精准。 本课就从序列模式挖掘简介、序列模式挖掘应用场景、 序列模式挖掘基本概念、PrefixSpan的基本概念、PrefixSpan算法流程、PrefixSpan算法优势和劣势、Spark MLlib实现的PrefixSpan源码实战、充电了么自研序列模式挖掘源码实战等从理https://edu.51cto.com/lesson/831195.html

4.干货一文读懂工业大数据的算法与模型基本知识与应用算法和模型是大数据分析系统中的两个问题,很多时候人们无法将这两个概念准确的区分开来,或者在某些场景下经常把算法和模型当做是同一个概念。实际上,算法和模型是有紧密联系的。 数据分析的算法是一般规则,所采用的方法是具有通用性和一般性的,如果需要用算法来解决实际的问题,达到商业的价值,就需要将算法和实际的应https://www.evget.com/doclib/s/14/10645

5.什么是大数据数据挖掘6帆软数字化转型知识库大数据和数据挖掘是两者之间既有联系又有区别的概念。大数据指的是体量巨大、结构复杂且增长速度快的数据集合,通常用来描述企业和组织所面临的数据挑战。数据挖掘则是从大数据中提取有价值的信息和知识的过程,通过应用各种算法和技术发现隐藏的模式和关系。大数据强调的是数据的规模和多样性、数据挖掘强调的是从数据中提取https://www.fanruan.com/blog/article/602195/

6.大数据的详细定义三种类型的大数据 结构化数据:这类数据最容易整理和搜索,主要包括财务数据、机器日志和人口统计明细等。结构化数据很好理解,类似于 Excel 电子表格中预定义的行列布局。这种结构下的数据很容易分门别类,数据库设计人员和管理员只需要定义简单的算法就能实现搜索和分析。不过,即使结构化数据数量非常大,也不一定称得上大数https://blog.itpub.net/70041355/viewspace-3029299/

7.大数据基础术语精粹来袭大数据,或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 二、大数据的4V: Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值) 三、当前用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈 http://www.mudan.gov.cn/2c908084831c4eb30183205259ac001f/2c908084831c4eb3018320df837d0020/1669185201282129920.html

8.许成钢:大数据从市场上来,如果把市场消灭了,数据没有了再一点就是今天讨论人工智能也好、讨论相关的激励机制问题也好,有一个重要基本概念——硬数据和软数据,硬数据就是前面我提到过的,所有可以度量可以传递的数据;但是,永远和硬数据对应的还有一部分是软数据,软数据是没有办法用传感器或移动设备度量的,不能度量就无法传递、无法处理。所以当我们讨论人工智能是基于大数据训https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1804344

9.浅析“大数据杀熟”维权路径,守护平安3·15一、概念解析 “大数据杀熟”是指互联网平台对老用户杀熟。大数据挖掘算法获取用户信息并对用户进行“画像”分析,基于其获取的用户消费频率、消费习惯、消费能力等信息,在消费者不知情的情况下,向老用户收取高于新用户的价格,且该价格并不反映成本差异,实现“千人千价”。 http://www.xufenglawfirm.com/a/571

10.DizzyK/ustccyber大数据算法 密码工程原理与实践 数据建模与分析基础 网络优化导论 机器学习及其安全应用 网络空间安全数学建模基础 2020级王小谟英才班 专业核心课 编译原理和技术 ( H ) 编译原理和技术的高级课程 2020级第二学士 必修课 网络算法学 数字图像处理与分析 https://toscode.gitee.com/DizzyK/ustc_cyber_security

11.《数据结构与算法》课程教学大纲能力贡献:通过学习数据结构与算法的基本概念和基本原理,增强学生对抽象数据类型的理解能力;通过用C++编程语言实现数据结构和算法,增强学生的程序设计能力;掌握基本的算法分析技术,增强对算法流程和程序实现的分析能力;通过分析数据结构与算法的应用案例、上机练习以及数据结构与算法应用设计,培养学生利用所学知识解决具体问题https://www.cse.cqu.edu.cn/info/2105/3558.htm

12.2020年中国人工智能+物流发展研究报告界面新闻·JMedia尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域,在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后,将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题(DVRP),订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务https://www.jiemian.com/article/4654860.html

13.大数据算法(王宏志著)完整pdf扫描版[101MB]电子书下载大数据算法是国内系统介绍大数据算法设计与分析技术的教材,内容丰富,结构合理,旨在讲述和解决大数据处理和应用中相关算法设计与分析的理论和方法,切实培养读者设计、分析与应用算法解决大数据问题的能力。不仅适合计算机科学、软件工程、大数据、物联网等学科的本科生和研究生使用,而且可供其他相近学科的本科生和研究生使用。https://www.jb51.net/books/583619.html

14.神经网络算法:大数据分析的强大工具神经网络算法作为一种重要的机器学习算法,在大数据分析中发挥着越来越重要的作用。本文将围绕“大数据 神经网络算法 神经网络算法综述”这一主题,分以下几个部分进行阐述:摘要、引言、文献综述、结论和参考文献。在引言部分,我们将介绍大数据和神经网络算法的基本概念,简要说明本文的研究范围和目的,重点突出神经网络算法在https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=1831261

15.郑智航徐昭曦:大数据时代算法歧视的法律规制与司法审查——以内容提要:算法自动化决策为人们带来方便的同时,也可能因其决策过程的不透明和信息不对称而对某些群体造成歧视。实践中,算法歧视主要表现为偏见代理的算法歧视、特征选择的算法歧视和大数据杀熟三种基本形态。为了消除算法歧视给社会带来的影响,各国政府采取了一系列的规制措施。从规制的空间维度来看,这些措施包括原则性规制https://www.legal-theory.org/?mod=info&act=view&id=25344

16.大数据的基本概念和应用基础大数据集群为什么是奇数台服务器? 因为hadoop框架需要奇数台服务器 因为kafka需要奇数台服务器 因为zookeeper的半数存活机制 因为hdfs的存储机制 * HDFS是( ) 计算引擎 资源调度器 文件系统 辅助工具 * Hive的默认计算引擎是( ) HDFS Spark Tez MR * https://www.wjx.cn/vm/wVwUfsl.aspx

17.孟勤国谈算法歧视侵害消费者权益——是大数据和算法技术运用引发算法作为人机互动的机制,即人类通过代码设置、数据运算于机器自动化判断与决策,其公正性取决于人的意志而非算法技术。算法技术运用可能对特定群体或个体出现系统、重复的不公正结果,构成算法歧视,如算法价格歧视、算法就业歧视、算法信用歧视等。算法歧视侵害消费者权益,其中,以大数据杀熟最为普遍。大数据杀熟是经营者利用https://m.yunnan.cn/system/2023/06/07/032618660.shtml

18.大数据:数据挖掘十大经典算法概述腾讯云开发者社区大数据:数据挖掘十大经典算法概述 国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典https://cloud.tencent.com/developer/news/236172

19.大数据日知录(豆瓣)大数据是当前最为流行的热点概念之一,其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象,作为最明确的技术发展趋势之一,基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 《大数据日知录:架构与算法》从架构与算法角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多https://book.douban.com/subject/25984046/

20.清华教授彭兰:数据与算法时代的新风险数据分析算法大数据“数据,在本质上,是人类观察世界的表征形式。不论是过去的小数据,还是现在的大数据,研究数据,在某种程度上,其实在本质上都是在研究人本身……人类文化是存在偏见的,作为与人类社会同构的大数据,也必然包含着根深蒂固的偏见。而大数据算法仅仅是把这种歧视文化归纳出来而已。” https://tech.sina.com.cn/it/2018-11-05/doc-ihmutuea7098355.shtml