大數(shù)據(jù)技術與應用：大數(shù)據(jù)測評簡介，目錄書摘
2020-01-03 17:30
來源：京東
作者：京東
大數(shù)據(jù)技術與應用：大數(shù)據(jù)測評
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內容簡介: 大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，在帶來產業(yè)快速發(fā)展的同時，也帶來了很多軟件技術的新需求?！洞髷?shù)據(jù)技術與應用：大數(shù)據(jù)測評》介紹了大數(shù)據(jù)的概念和特征，各國大數(shù)據(jù)的發(fā)展戰(zhàn)略、發(fā)展趨勢及其標準化情況，以及對軟件測試帶來的挑戰(zhàn)。在此基礎上，對面向大數(shù)據(jù)處理框架、大數(shù)據(jù)基礎算法、應用系統(tǒng)、系統(tǒng)安全和隱私泄露等測評技術展開了分析和討論。在底層支撐框架層聚焦于單元測試和框架基準測試；在基本算法中涵蓋了聚類、分類及其個性化推薦；在應用層，介紹了其性能測試中若干問題，重點闡述數(shù)據(jù)集的設計與分析；在全書的最后，討論了大數(shù)據(jù)的安全和隱私問題，突出介紹由于大數(shù)據(jù)所引發(fā)的新安全問題及其對策。
《大數(shù)據(jù)技術與應用：大數(shù)據(jù)測評》綜合了眾多業(yè)界專家、作者、學者的研究和產業(yè)成果，通過對大量文獻和材料分析編著形成，可為從事大數(shù)據(jù)或者軟件測評的學者、軟件工程研究人員、高校研究生、大數(shù)據(jù)產業(yè)人員提供參考。
《大數(shù)據(jù)技術與應用：大數(shù)據(jù)測評》綜合了眾多業(yè)界專家、作者、學者的研究和產業(yè)成果，通過對大量文獻和材料分析編著形成，可為從事大數(shù)據(jù)或者軟件測評的學者、軟件工程研究人員、高校研究生、大數(shù)據(jù)產業(yè)人員提供參考。
作者簡介:
目錄:第1章 緒論
1.1 概述
1.2 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與趨勢
1.2.1 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
1.2.2 大數(shù)據(jù)趨勢
1.3 大數(shù)據(jù)標準化研究
1.3.1 國外標準發(fā)展現(xiàn)狀
1.3.2 國內標準發(fā)展現(xiàn)狀
1.4 大數(shù)據(jù)應用
1.4.1 趨勢預測
1.4.2 疫情分析
1.4.3 消費行為分析
1.4.4 智慧金融
1.4.5 精確營銷
1.4.6 輿情分析
1.5 大數(shù)據(jù)對軟件測試的挑戰(zhàn)
參考文獻
第2章 面向大數(shù)據(jù)框架的測評
2.1 概述
2.2 面向數(shù)據(jù)質量的測評
2.2.1 數(shù)據(jù)質量
2.2.2 數(shù)據(jù)預處理
2.2.3 數(shù)據(jù)質量測評
2.3 分布式數(shù)據(jù)模型及測試
2.3.1 框架
2.3.2 數(shù)據(jù)模型
2.3.3 單元測試
2.4 大數(shù)據(jù)的基準測試
2.4.1 基準測試
2.4.2 測試方法
2.4.3 測試內容
參考文獻
第3章 大數(shù)據(jù)智能算法及測評技術
3.1 概述
3.2 聚類算法及測評
3.2.1 聚類及其在大數(shù)據(jù)中的應用
3.2.2 聚類的典型算法及分析
3.2.3 聚類算法的測試
3.2.4 聚類質量的評估
3.3 分類算法及評估
3.3.1 分類及其在大數(shù)據(jù)中的應用
3.3.2 分類的典型算法及分析
3.3.3 分類算法的測試
3.3.4 分類器性能的評估
3.4 推薦系統(tǒng)算法及其測評
3.4.1 推薦系統(tǒng)算法
3.4.2 推薦系統(tǒng)的測評實驗
3.4.3 推薦系統(tǒng)的評估
參考文獻
第4章 大數(shù)據(jù)應用的性能測評技術
4.1 概述
4.2 大數(shù)據(jù)應用的影響因素與性能測評
4.2.1 影響大數(shù)據(jù)應用的因素
4.2.2 大數(shù)據(jù)應用的性能測評類型
4.2.3 大數(shù)據(jù)應用的性能測評指標
4.3 大數(shù)據(jù)應用測試的支撐數(shù)據(jù)設計
4.3.1 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構特點
4.3.2 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)設計依據(jù)
4.3.3 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)生成方法
4.4 大數(shù)據(jù)應用性能測評模型
4.4.1 應用負載模型
4.4.2 數(shù)據(jù)負載模型
4.5 工具與案例
4.5.1 性能測試工具
4.5.2 性能測試流程
4.5.3 某網(wǎng)絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)測試案例
4.5.4 某微博大數(shù)據(jù)平臺測試案例
參考文獻
第5章 大數(shù)據(jù)應用的安全測評技術
5.1 概述
5.2 影響大數(shù)據(jù)應用安全的要素
5.2.1 影響架構安全的要素
5.2.2 影響數(shù)據(jù)安全的要素
5.3 大數(shù)據(jù)架構的安全測評
5.3.1 分布式計算框架的安全測評
5.3.2 非關系型數(shù)據(jù)庫的安全測評
5.4 數(shù)據(jù)的安全性測評
5.4.1 數(shù)據(jù)來源的安全性測評
5.4.2 隱私保護程度的測評
5.5 應用安全等級保護測評
5.5.1 用戶鑒別
5.5.2 事件審計
5.5.3 資源審計
5.5.4 通信安全
5.5.5 軟件容錯
參考文獻
索引
1.1 概述
1.2 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與趨勢
1.2.1 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
1.2.2 大數(shù)據(jù)趨勢
1.3 大數(shù)據(jù)標準化研究
1.3.1 國外標準發(fā)展現(xiàn)狀
1.3.2 國內標準發(fā)展現(xiàn)狀
1.4 大數(shù)據(jù)應用
1.4.1 趨勢預測
1.4.2 疫情分析
1.4.3 消費行為分析
1.4.4 智慧金融
1.4.5 精確營銷
1.4.6 輿情分析
1.5 大數(shù)據(jù)對軟件測試的挑戰(zhàn)
參考文獻
第2章 面向大數(shù)據(jù)框架的測評
2.1 概述
2.2 面向數(shù)據(jù)質量的測評
2.2.1 數(shù)據(jù)質量
2.2.2 數(shù)據(jù)預處理
2.2.3 數(shù)據(jù)質量測評
2.3 分布式數(shù)據(jù)模型及測試
2.3.1 框架
2.3.2 數(shù)據(jù)模型
2.3.3 單元測試
2.4 大數(shù)據(jù)的基準測試
2.4.1 基準測試
2.4.2 測試方法
2.4.3 測試內容
參考文獻
第3章 大數(shù)據(jù)智能算法及測評技術
3.1 概述
3.2 聚類算法及測評
3.2.1 聚類及其在大數(shù)據(jù)中的應用
3.2.2 聚類的典型算法及分析
3.2.3 聚類算法的測試
3.2.4 聚類質量的評估
3.3 分類算法及評估
3.3.1 分類及其在大數(shù)據(jù)中的應用
3.3.2 分類的典型算法及分析
3.3.3 分類算法的測試
3.3.4 分類器性能的評估
3.4 推薦系統(tǒng)算法及其測評
3.4.1 推薦系統(tǒng)算法
3.4.2 推薦系統(tǒng)的測評實驗
3.4.3 推薦系統(tǒng)的評估
參考文獻
第4章 大數(shù)據(jù)應用的性能測評技術
4.1 概述
4.2 大數(shù)據(jù)應用的影響因素與性能測評
4.2.1 影響大數(shù)據(jù)應用的因素
4.2.2 大數(shù)據(jù)應用的性能測評類型
4.2.3 大數(shù)據(jù)應用的性能測評指標
4.3 大數(shù)據(jù)應用測試的支撐數(shù)據(jù)設計
4.3.1 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構特點
4.3.2 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)設計依據(jù)
4.3.3 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)生成方法
4.4 大數(shù)據(jù)應用性能測評模型
4.4.1 應用負載模型
4.4.2 數(shù)據(jù)負載模型
4.5 工具與案例
4.5.1 性能測試工具
4.5.2 性能測試流程
4.5.3 某網(wǎng)絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)測試案例
4.5.4 某微博大數(shù)據(jù)平臺測試案例
參考文獻
第5章 大數(shù)據(jù)應用的安全測評技術
5.1 概述
5.2 影響大數(shù)據(jù)應用安全的要素
5.2.1 影響架構安全的要素
5.2.2 影響數(shù)據(jù)安全的要素
5.3 大數(shù)據(jù)架構的安全測評
5.3.1 分布式計算框架的安全測評
5.3.2 非關系型數(shù)據(jù)庫的安全測評
5.4 數(shù)據(jù)的安全性測評
5.4.1 數(shù)據(jù)來源的安全性測評
5.4.2 隱私保護程度的測評
5.5 應用安全等級保護測評
5.5.1 用戶鑒別
5.5.2 事件審計
5.5.3 資源審計
5.5.4 通信安全
5.5.5 軟件容錯
參考文獻
索引
京公網(wǎng)安備 11000002000088號
