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随着信息技术的飞速发展,大数据已成为当今世界的重要战略资源,大数据分析与挖掘技术在各个领域得到了广泛应用,如金融、医疗、教育、交通等,为了更好地了解大数据分析与挖掘领域的研究现状和发展趋势,本文对相关参考文献进行了综述,旨在为相关领域的研究人员提供有益的参考。
大数据分析与挖掘领域主要参考文献
1、数据挖掘技术
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(1)Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. Data Mining: Concepts and Techniques. 3rd ed. Elsevier, 2011.
《数据挖掘:概念与技术》是数据挖掘领域的经典教材,详细介绍了数据挖掘的基本概念、技术方法和应用案例。
(2)Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. The Elements of Statistical Learning. 2nd ed. Springer, 2009.
《统计学习的元素》是统计学习领域的经典著作,涵盖了数据挖掘中的许多重要技术,如线性回归、支持向量机、决策树等。
2、大数据分析方法
(1)Liu, B., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. Feature selection for high-dimensional data: A review. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 19(4), 583-599, 2007.
本文对高维数据特征选择方法进行了综述,分析了各种特征选择方法的优缺点和适用场景。
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(2)Borgwardt, K. M., Ostermeier, A., & Kriegel, H. P. Evaluating neighborhood-based outlier detection methods. Machine Learning, 69(1), 111-153, 2007.
本文对基于邻域的异常检测方法进行了评价,分析了各种方法的性能和适用性。
3、大数据应用案例
(1)Li, J., et al. Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209, 2014.
本文对大数据的概念、技术、应用和挑战进行了全面综述,为大数据领域的研究提供了有益的参考。
(2)Ghosh, J., et al. Mining of Massive Datasets. 2nd ed. Cambridge University Press, 2012.
《大规模数据挖掘》是大数据应用领域的经典教材,详细介绍了大规模数据挖掘的理论、方法和实践案例。
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4、大数据安全与隐私保护
(1)Sweeney, L. k-anonymity: A model for protecting privacy. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 10(5), 557-570, 2002.
本文提出了k-匿名模型,用于保护个人隐私,是大数据安全与隐私保护领域的重要研究。
(2)Dwork, C., et al. Differential privacy: A survey of results. In Proceedings of the International Conference on Theory and Applications of Models of Computation, 2010, pp. 1-19.
本文对差分隐私技术进行了综述,分析了其在保护个人隐私方面的应用和挑战。
本文对大数据分析与挖掘领域的主要参考文献进行了综述,涵盖了数据挖掘技术、大数据方法、应用案例和安全与隐私保护等方面,通过对这些文献的梳理,有助于了解大数据分析与挖掘领域的研究现状和发展趋势,为相关领域的研究人员提供有益的参考,随着大数据技术的不断发展,相信在大数据分析与挖掘领域将会有更多创新的研究成果涌现。
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