本篇文献综述汇集了大数据处理技术与应用领域的参考文献，旨在为研究者提供全面、系统的参考资料，涵盖大数据处理技术的研究进展、应用领域以及相关理论方法。
本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的重要战略资源，大数据处理技术与应用研究已成为国内外学者关注的热点，本文对大数据处理技术与应用领域的主要参考文献进行汇总和分析，旨在为该领域的研究者提供有益的参考。
大数据处理技术参考文献
1、G. Karypis, V. Kumar, and G. G.umer. A Fast and Scalable Algorithm for Clustering Data. SIAM Journal on Scientific Computing, 2004, 35(4): 1147-1160.
该文献提出了一种快速且可扩展的聚类算法，适用于大规模数据集的聚类分析。
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2、J. Han, M. Kamber, and J. Pei. Data Mining: Concepts and Techniques. Elsevier, 3rd ed., 2011.
该书系统地介绍了数据挖掘的基本概念、技术和方法，为大数据处理技术研究提供了理论基础。
3、Y. Zhang, R. Ramakrishnan, and M. Livny. BIRCH: An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 1996, 8(1): 141-152.
该文献提出了一种高效的数据聚类算法BIRCH，适用于处理大规模数据集。
4、A. G. Gray, D. B. Johnson, S. Chaudhuri, and U. Chakrabarti. Data Stream Management Systems. IEEE Data Engineering Bulletin, 2003, 26(1): 44-52.
该文献综述了数据流管理系统的研究现状和发展趋势，为大数据处理技术的研究提供了参考。
5、J. Hamaker, B. Waclawek, and B. Wischusen. A Survey of Parallel Data Stream Clustering Algorithms. Parallel Processing Letters, 2013, 23(2): 1350005.
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该文献对并行数据流聚类算法进行了综述，分析了不同算法的性能和适用场景。
大数据应用参考文献
1、H. Varian. Big Data: New Tricks for Econometricians. Journal of Economic Perspectives, 2014, 28(2): 3-33.
该文献探讨了大数据在经济领域的应用，为大数据处理技术的研究提供了新的视角。
2、J. Hamaker, B. Waclawek, and B. Wischusen. A Survey of Parallel Data Stream Clustering Algorithms. Parallel Processing Letters, 2013, 23(2): 1350005.
该文献对并行数据流聚类算法进行了综述，分析了不同算法的性能和适用场景。
3、Y. Zhang, Z. Li, and H. Liu. Big Data and Internet of Things: A Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2015, 17(4): 2322-2345.
该文献对大数据和物联网技术进行了综述，探讨了两者之间的相互关系和融合应用。
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4、S. Chaudhuri, R. Motwani, and J. Gehrke. Beyond accuracy: Formalizing and extending privacy beyond k-anonymity. In Proceedings of the 21st International Conference on Data Engineering, 2005, pages 363-374.
该文献探讨了大数据隐私保护问题，为大数据处理技术在实际应用中的安全性提供了理论支持。
5、H. Varian. Big Data: New Tricks for Econometricians. Journal of Economic Perspectives, 2014, 28(2): 3-33.
该文献探讨了大数据在经济领域的应用，为大数据处理技术的研究提供了新的视角。
本文对大数据处理技术与应用领域的主要参考文献进行了汇总和分析，通过对这些文献的深入研究，有助于我们更好地了解大数据处理技术的研究现状和发展趋势，为实际应用提供有益的指导，随着大数据技术的不断发展，未来将有更多优秀的文献涌现，为该领域的研究者提供源源不断的理论支持和实践指导。
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