大数据参考文献
大数据外文翻译参考文献综述
大数据外文翻译参考文献综述(文档含中英文对照即英文原文和中文翻译)原文：Data Mining and Data PublishingData mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the partyrunning the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy.Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily.Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the informationloss resulting from data modifications, everal extending models are proposed, which are discussed as follows.1.k-Anonymityk-anonymity is one of the most classic models, which technique that prevents joining attacks by generalizing and/or suppressing portions of the released microdata so that no individual can be uniquely distinguished from a group of size k. In the k-anonymous tables, a data set is k-anonymous (k ≥ 1) if each record in the data set is in- distinguishable from at least (k . 1) other records within the same data set. The larger the value of k, the better the privacy is protected. k-anonymity can ensure that individuals cannot be uniquely identified by linking attacks.2. Extending ModelsSince k-anonymity does not provide sufficient protection against attribute disclosure. The notion of l-diversity attempts to solve this problem by requiring that each equivalence class has at least l well-represented value for each sensitive attribute. The technology of l-diversity has some advantages than k-anonymity. Because k-anonymity dataset permits strong attacks due to lack of diversity in the sensitive attributes. In this model, an equivalence class is said to have l-diversity if there are at least l well-represented value for the sensitive attribute. Because there are semantic relationships among the attribute values, and different values have very different levels of sensitivity. Afteranonymization, in any equivalence class, the frequency (in fraction) of a sensitive value is no more than α.3. Related Research AreasSeveral polls show that the public has an in- creased sense of privacy loss. Since data mining is often a key component of information systems, homeland security systems, and monitoring and surveillance systems, it gives a wrong impression that data mining is a technique for privacy intrusion. This lack of trust has become an obstacle to the benefit of the technology. For example, the potentially beneficial data mining re- search project, Terrorism Information Awareness (TIA), was terminated by the US Congress due to its controversial procedures of collecting, sharing, and analyzing the trails left by individuals. Motivated by the privacy concerns on data mining tools, a research area called privacy-reserving data mining (PPDM) emerged in 2000. The initial idea of PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. The solutions were often tightly coupled with the data mining algorithms under consideration. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily tie to a specific data mining task, and the data mining task is sometimes unknown at the time of data publishing. Furthermore, some PPDP solutions emphasize preserving the datatruthfulness at the record level, but PPDM solutions often do not preserve such property. PPDP Differs from PPDM in Several Major Ways as Follows ：1) PPDP focuses on techniques for publishing data, not techniques for data mining. In fact, it is expected that standard data mining techniques are applied on the published data. In contrast, the data holder in PPDM needs to randomize the data in such a way that data mining results can be recovered from the randomized data. To do so, the data holder must understand the data mining tasks and algorithms involved. This level of involvement is not expected of the data holder in PPDP who usually is not an expert in data mining.2) Both randomization and encryption do not preserve the truthfulness of values at the record level; therefore, the released data are basically meaningless to the recipients. In such a case, the data holder in PPDM may consider releasing the data mining results rather than the scrambled data.3) PPDP primarily “anonymizes” the data by hiding the identity of record owners, whereas PPDM seeks to directly hide the sensitive data. Excellent surveys and books in randomization and cryptographic techniques for PPDM can be found in the existing literature. A family of research work called privacy-preserving distributed data mining (PPDDM) aims at performing some data mining task on a set of private databasesowned by different parties. It follows the principle of Secure Multiparty Computation (SMC), and prohibits any data sharing other than the final data mining result. Clifton et al. present a suite of SMC operations, like secure sum, secure set union, secure size of set intersection, and scalar product, that are useful for many data mining tasks. In contrast, PPDP does not perform the actual data mining task, but concerns with how to publish the data so that the anonymous data are useful for data mining. We can say that PPDP protects privacy at the data level while PPDDM protects privacy at the process level. They address different privacy models and data mining scenarios. In the field of statistical disclosure control (SDC), the research works focus on privacy-preserving publishing methods for statistical tables. SDC focuses on three types of disclosures, namely identity disclosure, attribute disclosure, and inferential disclosure. Identity disclosure occurs if an adversary can identify a respondent from the published data. Revealing that an individual is a respondent of a data collection may or may not violate confidentiality requirements. Attribute disclosure occurs when confidential information about a respondent is revealed and can be attributed to the respondent. Attribute disclosure is the primary concern of most statistical agencies in deciding whether to publish tabular data. Inferential disclosure occurs when individual information can be inferred with high confidence from statistical information of the published data.Some other works of SDC focus on the study of the non-interactive query model, in which the data recipients can submit one query to the system. This type of non-interactive query model may not fully address the information needs of data recipients because, in some cases, it is very difficult for a data recipient to accurately construct a query for a data mining task in one shot. Consequently, there are a series of studies on the interactive query model, in which the data recipients, including adversaries, can submit a sequence of queries based on previously received query results. The database server is responsible to keep track of all queries of each user and determine whether or not the currently received query has violated the privacy requirement with respect to all previous queries. One limitation of any interactive privacy-preserving query system is that it can only answer a sublinear number of queries in total; otherwise, an adversary (or a group of corrupted data recipients) will be able to reconstruct all but 1 . o(1) fraction of the original data, which is a very strong violation of privacy. When the maximum number of queries is reached, the query service must be closed to avoid privacy leak. In the case of the non-interactive query model, the adversary can issue only one query and, therefore, the non-interactive query model cannot achieve the same degree of privacy defined by Introduction the interactive model. One may consider that privacy-reserving data publishing is a special case of the non-interactivequery model.This paper presents a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explains their effects on Data Privacy. k-anonymity is used for security of respondents identity and decreases linking attack in the case of homogeneity attack a simple k-anonymity model fails and we need a concept which prevent from this attack solution is l-diversity. All tuples are arranged in well represented form and adversary will divert to l places or on l sensitive attributes. l-diversity limits in case of background knowledge attack because no one predicts knowledge level of an adversary. It is observe that using generalization and suppression we also apply these techniques on those attributes which doesn’t need th is extent of privacy and this leads to reduce the precision of publishing table. e-NSTAM (extended Sensitive Tuples Anonymity Method) is applied on sensitive tuples only and reduces information loss, this method also fails in the case of multiple sensitive tuples.Generalization with suppression is also the causes of data lose because suppression emphasize on not releasing values which are not suited for k factor. Future works in this front can include defining a new privacy measure along with l-diversity for multiple sensitive attribute and we will focus to generalize attributes without suppression using other techniques which are used to achieve k-anonymity because suppression leads to reduce the precision ofpublishing table.译文：数据挖掘和数据发布数据挖掘中提取出大量有趣的模式从大量的数据或知识。
关于大数据技术的毕业论文
关于大数据技术的毕业论文
简介
这篇毕业论文将研究大数据技术的发展、应用和挑战。
大数据技术已成为当今信息时代的重要组成部分，对各个领域的发展产生了巨大影响。
本文将对大数据技术的基本概念和原理进行阐述，并探讨其在商业、科学、医疗等领域的应用。
同时，还将分析大数据技术面临的挑战和可能的解决方案。
主要内容
1. 大数据技术的基本概念和原理
- 大数据定义和特点
- 大数据处理框架和技术架构
2. 大数据技术在商业领域的应用
- 大数据分析与决策支持
- 大数据驱动的营销和销售
3. 大数据技术在科学研究中的应用
- 大数据在生态学、天文学等领域的应用案例
- 大数据分析对科学研究的影响
4. 大数据技术在医疗领域的应用
- 大数据在疾病预测与治疗中的应用
- 大数据对医疗管理和政策制定的影响
5. 大数据技术面临的挑战和解决方案
- 隐私保护和数据安全性
- 大数据分析方法的改进和优化
结论
本文通过对大数据技术的研究和分析，发现其在商业、科学和医疗领域的应用潜力巨大。
然而，大数据技术也面临着隐私保护、数据安全性和分析方法的挑战。
为了更好地应用大数据技术，需要进一步研究和改进相关的技术和方法。
参考文献
- [1] 蔡银龙. 大数据技术与应用[M]. 清华大学出版社, 2017.
- [2] 陈立辉, 孙剑平. 大数据：理论与算法[M]. 清华大学出版社, 2015.
- [3] 李明. 大数据时代的隐私保护[M]. 清华大学出版社, 2016.。
APA格式参考文献示例
APA格式参考文献示例期刊文章1.一位作者写的文章Hu, L. X. [胡莲香]. (2014). 走向大数据知识服务: 大数据时代图书馆服务模式创新. 农业图书情报学刊(2): 173-177.Olsher, D. (2014). Semantically-based priors and nuanced knowledge core for Big Data, Social AI, and language understanding. Neural Networks, 58, 131-147.2.两位作者写的文章Li, J. Z., & Liu, X. M. [李建中, 刘显敏]. (2013). 大数据的一个重要方面: 数据可用性. 计算机研究与发展(6): 1147-1162.Mendel, J. M., & Korjani, M. M. (2014). On establishing nonlinear combinations of variables from small to big data for use in later processing. Information Sciences, 280, 98-110.3. 三位及以上的作者写的文章Weichselbraun, A. et al. (2014). Enriching semantic knowledge bases for opinion mining in big data applications. Knowledge-Based Systems, 69, 78-85.Zhang, P. et al. [张鹏等]. (2013). 云计算环境下适于工作流的数据布局方法. 计算机研究与发展(3): 636-647.专著1.一位作者写的书籍Rossi, P. H. (1989). Down and out in America: The origins of homelessness. Chicago: University of Chicago Press.Wang, B. B. [王彬彬]. (2002).文坛三户：金庸·王朔·余秋雨——当代三大文学论争辨析. 郑州: 大象出版社.2.两位作者写的书籍Plant, R., & Hoover, K. (2014). Conservative capitalism in Britain and the United States: A critical appraisal. London: Routledge.Yin, D., & Shang, H. [隐地, 尚海]. (2001).到绿光咖啡屋听巴赫读余秋雨. 上海: 上海世界图书出版公司.3. 三位作者写的书籍Chen, W. Z. et al. [陈维政等]. (2006).人力资源管理. 大连: 大连理工大学出版社. Hall, S. et al. (1991). Culture, media, language: Working papers in cultural studies, 1972-79 (Cultural studies Birmingham ). London: Routledge.4. 新版书Kail, R. (1990). Memory development in children (3rd ed.). New York: Freeman.编著1. 一位主编编撰的书籍Loshin, D. (Ed.). (2013a). Big data analytics. Boston: Morgan Kaufmann.Zhong, L. F. [钟兰凤] (编). (2014). 英文科技学术话语研究. 镇江: 江苏大学出版社.2. 两位主编编撰的书籍Hyland, K., & Diani, G. (Eds.). (2009). Academic evaluation: Review genres in university settings. London: Palgrave Macmillan.Zhang, D. L., & Zhang, G. [张德禄, 张国] (编). (2011). 英语文体学教程. 北京: 高等教育出版社.3. 三位及以上主编编撰的书籍Zhang, K. D. et al. [张克定等] (编). (2007). 系统评价功能. 北京: 高等教育出版社.Campbell, C. M. et al. (Eds.). (2003). Groups St Andrews 2001 in Oxford: Volume 2.New York: Cambridge University Press.4.书中的文章De la Rosa Algarín, A., & Demurjian, S. A. (2014). An approach to facilitate security assurance for information sharing and exchange in big-data applications. In B.Akhgar & H. R. Arabnia (Eds.), Emerging trends in ICT security(pp. 65-83).Boston: Morgan Kaufmann.He, J. M., & Yu, J. P. [何建敏, 于建平]. (2007). 学术论文引言部分的经验功能分析.张克定等. (编). 系统功能评价(pp. 93-101). 北京: 高等教育出版社.翻译的书籍Bakhtin, M. M. (1981). The dialogic imagination: Four essays(C. Emerson & M.Holquist, Trans.). Austin: University of Texas Press.Le, D. L. [勒代雷]. (2001).释意学派口笔译理论(刘和平译). 北京: 中国对外翻译出版公司.Kontra, M. et al. (2014).语言: 权利和资源(李君, 满文静译). 北京: 外语教学与研究出版社.Wang, R. D., & Yu, Q. Y. [王仁定, 余秋雨]. (2001).吴越之间——余秋雨眼里的中国文化（彩图本）(梁实秋, 董乐天译). 上海: 上海文化出版社.硕博士论文Huan, C. P. (2015). Journalistic stance in Chinese and Australian hard news.Unpublished doctorial dissertation, Macquarie University, Sydney.Wang, X. Z. [王璇子]. (2014). 功能对等视角下的英语长句翻译.南京大学硕士学位论文.注：1.APA格式参考文献中的文章标题、书籍名称，冒号后第一个单词，括号里第一个单词和专有名词的首字母大写，其余单词首字母均小写。
“大数据”时代背景论文计算机信息处理论文
“大数据”时代背景论文计算机信息处理论文摘要：在这个大数据的背景时代下，大数据在计算机信息处理技术中的应用可以有效的提高计算信息处理工作质量与效率，满足计算机用户的使用需求。
前言随着社会不断的发展，联网信息技术的快速发展，大数据的背景时代已经到来，并给人们的日常生活带来了巨大的变化。
并在各个领域中得到了广泛的应用，我们平时所应用的技术软件都于大数据有着重要的关系。
大数据可以做好网络计算机信息的处理与管理工作，只为人们提供一个全新的计算机网络环境，保证计算机信息的处理工作可以顺利进行下去，提高计算机的安全性与稳定性。
一、大数据与计算机信息处理技术的概述随着社会不断的发展，我国互联网技术水平逐渐提高，实现了全球化的发展，互联网信息技术在各个领域中得到了广泛的应用，已经成为了人们日常生活中中要组成部分。
随着互联网信息技术的普及，网络信息数量也逐渐增加，大数据时代已经到来，这对于各行各业的发展管理来说产生了巨大的影响，对于社会的发展更是有着非常重要的意义[1]。
大数据主要以计算机技术为主对一些大规模的数据信息进行处理、分析、存储、使用，满足计算机用户的使用需求。
另外，大数据具有规模较大结构多样化，可以对视频、文字等相关数据信息进行处理，并将其中的信息以一个全新的形式呈现出来，供给计算机用户使用。
在这个大数据的背景时代下在计算机信息处理技术中的应用将原有的处理方式创新、完善，提高信息处理工作质量与效率。
计算机信息处理技术在各个领域中得到了广泛的应用，可以做好数据的收集、传输、分析、应用工作，保证数据信息的科学性与合理性，并通过统一的形式对数据信息进行管理。
而计算机信息处理技术是现代化科学技术中重要组成部分，在现代社会中得到了广泛的应用，主要体现在各个企业的办公管理中，可以满足计算机用户的使用需求，并提高信息处理工作质量与效率，促进企业快速发展[2]。
二、大数据时代下的计算机信息处理技术在这个大数据的背景时代下，大数据是计算机信息处理技术中的应用可以有效的保证数据信息的使用安全，并数据信息中真正的价值体现出来。
大数据外文翻译参考文献综述
大数据外文翻译参考文献综述(文档含中英文对照即英文原文和中文翻译)原文：Data Mining and Data PublishingData mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the partyrunning the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy.Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily.Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the informationloss resulting from data modifications, everal extending models are proposed, which are discussed as follows.1.k-Anonymityk-anonymity is one of the most classic models, which technique that prevents joining attacks by generalizing and/or suppressing portions of the released microdata so that no individual can be uniquely distinguished from a group of size k. In the k-anonymous tables, a data set is k-anonymous (k ≥ 1) if each record in the data set is in- distinguishable from at least (k . 1) other records within the same data set. The larger the value of k, the better the privacy is protected. k-anonymity can ensure that individuals cannot be uniquely identified by linking attacks.2. Extending ModelsSince k-anonymity does not provide sufficient protection against attribute disclosure. The notion of l-diversity attempts to solve this problem by requiring that each equivalence class has at least l well-represented value for each sensitive attribute. The technology of l-diversity has some advantages than k-anonymity. Because k-anonymity dataset permits strong attacks due to lack of diversity in the sensitive attributes. In this model, an equivalence class is said to have l-diversity if there are at least l well-represented value for the sensitive attribute. Because there are semantic relationships among the attribute values, and different values have very different levels of sensitivity. Afteranonymization, in any equivalence class, the frequency (in fraction) of a sensitive value is no more than α.3. Related Research AreasSeveral polls show that the public has an in- creased sense of privacy loss. Since data mining is often a key component of information systems, homeland security systems, and monitoring and surveillance systems, it gives a wrong impression that data mining is a technique for privacy intrusion. This lack of trust has become an obstacle to the benefit of the technology. For example, the potentially beneficial data mining re- search project, Terrorism Information Awareness (TIA), was terminated by the US Congress due to its controversial procedures of collecting, sharing, and analyzing the trails left by individuals. Motivated by the privacy concerns on data mining tools, a research area called privacy-reserving data mining (PPDM) emerged in 2000. The initial idea of PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. The solutions were often tightly coupled with the data mining algorithms under consideration. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily tie to a specific data mining task, and the data mining task is sometimes unknown at the time of data publishing. Furthermore, some PPDP solutions emphasize preserving the datatruthfulness at the record level, but PPDM solutions often do not preserve such property. PPDP Differs from PPDM in Several Major Ways as Follows ：1) PPDP focuses on techniques for publishing data, not techniques for data mining. In fact, it is expected that standard data mining techniques are applied on the published data. In contrast, the data holder in PPDM needs to randomize the data in such a way that data mining results can be recovered from the randomized data. To do so, the data holder must understand the data mining tasks and algorithms involved. This level of involvement is not expected of the data holder in PPDP who usually is not an expert in data mining.2) Both randomization and encryption do not preserve the truthfulness of values at the record level; therefore, the released data are basically meaningless to the recipients. In such a case, the data holder in PPDM may consider releasing the data mining results rather than the scrambled data.3) PPDP primarily “anonymizes” the data by hiding the identity of record owners, whereas PPDM seeks to directly hide the sensitive data. Excellent surveys and books in randomization and cryptographic techniques for PPDM can be found in the existing literature. A family of research work called privacy-preserving distributed data mining (PPDDM) aims at performing some data mining task on a set of private databasesowned by different parties. It follows the principle of Secure Multiparty Computation (SMC), and prohibits any data sharing other than the final data mining result. Clifton et al. present a suite of SMC operations, like secure sum, secure set union, secure size of set intersection, and scalar product, that are useful for many data mining tasks. In contrast, PPDP does not perform the actual data mining task, but concerns with how to publish the data so that the anonymous data are useful for data mining. We can say that PPDP protects privacy at the data level while PPDDM protects privacy at the process level. They address different privacy models and data mining scenarios. In the field of statistical disclosure control (SDC), the research works focus on privacy-preserving publishing methods for statistical tables. SDC focuses on three types of disclosures, namely identity disclosure, attribute disclosure, and inferential disclosure. Identity disclosure occurs if an adversary can identify a respondent from the published data. Revealing that an individual is a respondent of a data collection may or may not violate confidentiality requirements. Attribute disclosure occurs when confidential information about a respondent is revealed and can be attributed to the respondent. Attribute disclosure is the primary concern of most statistical agencies in deciding whether to publish tabular data. Inferential disclosure occurs when individual information can be inferred with high confidence from statistical information of the published data.Some other works of SDC focus on the study of the non-interactive query model, in which the data recipients can submit one query to the system. This type of non-interactive query model may not fully address the information needs of data recipients because, in some cases, it is very difficult for a data recipient to accurately construct a query for a data mining task in one shot. Consequently, there are a series of studies on the interactive query model, in which the data recipients, including adversaries, can submit a sequence of queries based on previously received query results. The database server is responsible to keep track of all queries of each user and determine whether or not the currently received query has violated the privacy requirement with respect to all previous queries. One limitation of any interactive privacy-preserving query system is that it can only answer a sublinear number of queries in total; otherwise, an adversary (or a group of corrupted data recipients) will be able to reconstruct all but 1 . o(1) fraction of the original data, which is a very strong violation of privacy. When the maximum number of queries is reached, the query service must be closed to avoid privacy leak. In the case of the non-interactive query model, the adversary can issue only one query and, therefore, the non-interactive query model cannot achieve the same degree of privacy defined by Introduction the interactive model. One may consider that privacy-reserving data publishing is a special case of the non-interactivequery model.This paper presents a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explains their effects on Data Privacy. k-anonymity is used for security of respondents identity and decreases linking attack in the case of homogeneity attack a simple k-anonymity model fails and we need a concept which prevent from this attack solution is l-diversity. All tuples are arranged in well represented form and adversary will divert to l places or on l sensitive attributes. l-diversity limits in case of background knowledge attack because no one predicts knowledge level of an adversary. It is observe that using generalization and suppression we also apply these techniques on those attributes which doesn’t need th is extent of privacy and this leads to reduce the precision of publishing table. e-NSTAM (extended Sensitive Tuples Anonymity Method) is applied on sensitive tuples only and reduces information loss, this method also fails in the case of multiple sensitive tuples.Generalization with suppression is also the causes of data lose because suppression emphasize on not releasing values which are not suited for k factor. Future works in this front can include defining a new privacy measure along with l-diversity for multiple sensitive attribute and we will focus to generalize attributes without suppression using other techniques which are used to achieve k-anonymity because suppression leads to reduce the precision ofpublishing table.译文：数据挖掘和数据发布数据挖掘中提取出大量有趣的模式从大量的数据或知识。
关于大数据的参考文献
关于大数据的参考文献以下是关于大数据的一些参考文献，这些文献涵盖了大数据的基本概念、技术、应用以及相关研究领域。
请注意，由于知识截至日期为2022年，可能有新的文献发表，建议查阅最新的学术数据库获取最新信息。
1.《大数据时代》作者：维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克斯著，李智译。
出版社：中信出版社，2014年。
2.《大数据驱动》作者：马克·范·雷尔、肖恩·吉福瑞、乔治·德雷皮译。
出版社：人民邮电出版社，2015年。
3.《大数据基础》作者：刘鑫、沈超、潘卫国编著。
出版社：清华大学出版社，2016年。
4.《Hadoop权威指南》作者：Tom White著，陈涛译。
出版社：机械工业出版社，2013年。
5.《大数据：互联网大规模数据管理与实时分析》作者：斯图尔特·赫哈特、乔·赖赫特、阿什拉夫·阿比瑞克著，侯旭翔译。
出版社：电子工业出版社，2014年。
6.《Spark快速大数据分析》作者：Holden Karau、Andy Konwinski、Patrick Wendell、Matei Zaharia著，贾晓义译。
出版社：电子工业出版社，2015年。
7.《大数据时代的商业价值》作者：维克托·迈尔-舍恩伯格著，朱正源、马小明译。
出版社：中国人民大学出版社，2016年。
8.《数据密集型应用系统设计》作者：Martin Kleppmann著，张宏译。
出版社：电子工业出版社，2018年。
9.《大数据：互联网金融大数据风控模型与实证》作者：李晓娟、程志强、陈令章著。
出版社：机械工业出版社，2017年。
10.《数据科学家讲数据科学》作者：杰夫·希尔曼著，林巍巍译。
出版社：中信出版社，2013年。
这些参考文献覆盖了大数据领域的多个方面，包括理论基础、技术实践、应用案例等。
你可以根据具体的兴趣和需求选择阅读。
大数据参考文献(20201022214159)
大数据研究综述陶雪娇，胡晓峰，刘洋（国防大学信息作战与指挥训练教研部，北京100091）研究机构Gartne:的定义:大数据是指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。
维基百科的定义：大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。
麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的赞据焦合。
图多处理阶段模型2009 2014 1011 mi血5 ^020图1 IDC全球数拯使用量预测数据挖掘的焦点集中在寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现过程能够被用户理解，便于在知识发现过程中的人机交互；研究在网络环境卜的数据挖掘技术，特别是在In ternet上建立数据挖掘和知识发现((DMKD)服务器，与数据库服务器配合，实现数据挖掘；加强对各种非结构化或半结构化数据的挖掘，如多媒体数据、文本数据和图像数据等。
5.1数据量的成倍增长挑战数据存储能力大数据及其潜在的商业价值要求使用专门的数据库技术和专用的数据存储设备，传统的数据库追求高度的数据一致性和容错性，缺乏较强的扩展性和较好的系统可用性，小能有效存储视频、音频等非结构化和半结构化的数据。
目前，数据存储能力的增长远远赶小上数据的增长，设计最合理的分层存储架构成为信息系统的关键。
5.2数据类型的多样性挑战数据挖掘能力数据类型的多样化，对传统的数据分析平台发出了挑战。
从数据库的观点看，挖掘算法的有效性和可伸缩性是实现数据挖掘的关键，而现有的算法往往适合常驻内存的小数据集，大型数据库中的数据可能无法同时导入内存，随着数据规模的小断增大，算法的效率逐渐成为数据分析流程的瓶颈。
要想彻底改变被动局面，需要对现有架构、组织体系、资源配置和权力结构进行重组。
5.3 对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性随着数据规模的小断增大，分析处理的时间相应地越来越长，而大数据条件对信息处理的时效性要求越来越高。
大数据参考文献
大数据研究综述陶雪娇，胡晓峰，刘洋(国防大学信息作战与指挥训练教研部，北京100091)研究机构Gartne:的定义:大数据是指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。
维基百科的定义:大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。
麦肯锡的定义:大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的赞据焦合。
数据挖掘的焦点集中在寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现过程能够被用户理解，便于在知识发现过程中的人机交互;研究在网络环境卜的数据挖掘技术，特别是在Internet上建立数据挖掘和知识发现((DMKD)服务器，与数据库服务器配合，实现数据挖掘;加强对各种非结构化或半结构化数据的挖掘，如多媒体数据、文本数据和图像数据等。
5.1数据量的成倍增长挑战数据存储能力大数据及其潜在的商业价值要求使用专门的数据库技术和专用的数据存储设备，传统的数据库追求高度的数据一致性和容错性，缺乏较强的扩展性和较好的系统可用性，小能有效存储视频、音频等非结构化和半结构化的数据。
目前，数据存储能力的增长远远赶小上数据的增长，设计最合理的分层存储架构成为信息系统的关键。
5.2数据类型的多样性挑战数据挖掘能力数据类型的多样化，对传统的数据分析平台发出了挑战。
从数据库的观点看，挖掘算法的有效性和可伸缩性是实现数据挖掘的关键，而现有的算法往往适合常驻内存的小数据集，大型数据库中的数据可能无法同时导入内存，随着数据规模的小断增大，算法的效率逐渐成为数据分析流程的瓶颈。
要想彻底改变被动局面，需要对现有架构、组织体系、资源配置和权力结构进行重组。
5.3对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性随着数据规模的小断增大，分析处理的时间相应地越来越长，而大数据条件对信息处理的时效性要求越来越高。
大数据下的朴素贝叶斯算法研究论文素材
大数据下的朴素贝叶斯算法研究论文素材一、介绍随着大数据时代的到来，数据量庞大且复杂多样的数据对我们的处理能力提出了更高的要求。
在数据挖掘和机器学习领域，朴素贝叶斯算法作为一种经典的分类算法，在大数据分析中扮演着重要的角色。
本文将探讨大数据下的朴素贝叶斯算法的研究成果，为相关研究提供参考素材。
二、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论和特征条件独立假设的分类方法。
该算法通过统计训练数据中特征的频次和类别的概率分布，利用贝叶斯公式计算特征与类别之间的条件概率，进而实现对新样本的分类。
三、朴素贝叶斯算法在大数据中的应用1. 文本分类朴素贝叶斯算法在文本分类任务中具有良好的性能。
通过对已标注的大规模文本数据进行训练，可以得到词频以及词在不同类别下的条件概率分布。
在实际应用中，可以根据新样本中的词频统计和词条件概率计算，快速判断其所属类别，从而实现高效的文本分类。
2. 垃圾邮件过滤大数据环境下，垃圾邮件的数量巨大，给用户带来了很大的困扰。
朴素贝叶斯算法可以通过建立基于训练数据的垃圾邮件模型，利用特定的特征来判断新邮件是否为垃圾邮件。
该算法凭借其高效性和准确性，在垃圾邮件过滤领域得到了广泛应用。
3. 用户兴趣模型构建在电子商务等领域，构建用户兴趣模型是一项重要任务。
朴素贝叶斯算法可以通过分析用户历史行为和商品特征，计算商品在不同用户兴趣下的条件概率，从而为用户推荐符合其兴趣的商品。
在大数据场景中，朴素贝叶斯算法可以快速适应用户的兴趣变化，提供准确有效的推荐结果。
四、大数据下朴素贝叶斯算法的优化尽管朴素贝叶斯算法在大数据分析中具有广泛的应用，但也存在一些问题。
例如，由于特征条件独立假设的限制，算法对特征之间的相关性较为敏感。
针对这一问题，研究者提出了多种改进算法，如半朴素贝叶斯算法、混合模型朴素贝叶斯算法等，以提高算法的分类性能。
此外，大数据环境下，朴素贝叶斯算法需要处理数量庞大的数据，对存储和计算资源的要求较高。
大数据应用的参考文献
大数据应用的参考文献关于大数据应用的参考文献可能会涉及多个方面，包括大数据技术、应用案例、数据分析方法等。
以下是一些建议，但请注意，这只是一个初步的列表，具体的参考文献可能取决于您感兴趣的具体主题：* 书籍：* "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" by Viktor Mayer-Schönberger and Kenneth Cukier.* "Hadoop: The Definitive Guide" by Tom White.* "Data Science for Business" by Foster Provost and Tom Fawcett.* 期刊论文：* Chen, M., Mao, S., and Liu, Y. (2014). "Big Data: A Survey." Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209.* Manyika, J., Chui, M., Brown, B., et al. (2011). "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity." McKinsey Global Institute.* 技术报告和白皮书：* Dean, J., and Ghemawat, S. (2008). "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters." Google, Inc.* EMC. (2012). "Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing, and Presenting Data."* 会议论文：* Kambatla, K., Kollias, G., Kumar, V., and Grama, A. (2014). "Trends in Big Data Analytics." Journal of King Saud University -Computer and Information Sciences and Engineering.* 在线资源和指南：* Apache Hadoop Documentation: Hadoop Documentation.* Kaggle Datasets: Kaggle Datasets.确保在引用这些文献时查阅最新版本，以获取最准确和最新的信息。
大数据分析综合实践报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。
为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。
本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。
这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。
2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。
三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。
2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。
3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。
四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。
2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。
大数据技术在电商精准营销中的文献综述研究
209大众商务电子商务如今，电子商务以其便捷性、安全性和交互性，日益成为企业与企业之间、企业与消费者之间进行信息沟通和贸易活动的重要形式，与消费者的生活联系也越来越密切。
虽然精准营销的应用已有一定的历史，但受限于当时的技术条件和数据情况等，电商企业对已有的数据并未进行深度挖掘和利用。
大数据的产生与发展为电商企业进行精准营销提供了技术基础，能够挖掘数据蕴藏的潜在商业价值，实现更为精准的用户定位和产品营销。
大数据下的精准营销实现了以产品到消费者为核心的飞跃，通过挖掘消费者行为所产生的数据，对其进行用户画像，并推测其消费习惯、性格偏好、潜在需求等，再通过合适的时间、平台、价格等，进行“一对一”个性化营销，向消费者提供所需求的产品，做出更加精准的个性化营销，实现商家利益最大化。
在大数据快速发展与电子商务精准营销面临发展瓶颈的背景下，本文从大数据技术在营销实践中的应用着手，梳理了2016年以来国内外关于此方面的研究。
一方面，帮助读者更好地了解大数据在电子商务精准营销的应用；另一方面，为之后的相关研究人员提供参考。
同时，也为电子商务从业人员或电商企业管理者提供实践借鉴与发展方向。
通过梳理，国内研究主要集中在以下三方面：大数据在精准营销的具体应用及其重要性、大数据背景下的精准营销策略研究以及结合具体实例对基于大数据的精准营销实施过程中存在的问题进行研究。
国外研究起步较早，主要对电商行业如何应用大数据实施精准营销进行研究。
一、文献综述（一）国内研究综述精准营销在国内电子商务方面的实际应用时间短，理论研究起步晚。
基于大数据的精准营销相关研究比较丰富，但结合电子商务这一具体应用场景，相关研究也较为匮乏，相关理论研究较为分散，还未形成系统。
目前该方面的研究总体包括：（1）大数据在精准营销的具体应用及其重要性。
刘海、卢慧等阐述了如何在精准营销上应用数据挖掘技术，并就目前比较实用的几种数据挖掘方法如聚类、分类、关联、协同过滤等进行了介绍。
大数据时代下城乡规划与智慧城市建设的参考文献
大数据时代下城乡规划与智慧城市建设的参考文献大数据时代的到来，不仅有效创新人们日常生活方式，而且为城乡规划及智慧城市建设提供新的方向，智慧城市作为大数据发展核心介质，数据资源是智慧城市建设核心，两者相辅相成。
城市进行大数据分析，有效突破原有城乡规划编制方式，智慧城市大力建设，提升人们生活便捷性和城市运营效率。
一、大数据时代下城乡规划大数据时代背景下，智慧城市是时代核心发展方向，被社会各界高度认可，现阶段是也规划核心研究方向。
将大数据和城乡规划有效融合，依托大数据时代各类先进技术，保证城乡规划科学性及合理性。
大数据应用于城乡规划中，可体现在通讯、交通等多领域，需多个部门协作配合。
1、利用大数据进行城市问题分析城市数据分析原有方法数据来源存在一定的局限性，主要依托于城市统计或政府各部门提供，统计口径和时间不尽相同，导致城市数据与空间信息匹配度较低。
伴随城市物联网不断完善，可直接收集最新资料数据信息，并以此数据为基础，及时解决城市发展中存在瓶颈。
譬如通过微型遥感数据，可系统性评价城市用地，确定城市建设开发区域，以及城市发展方向；利用车辆GPS将城市中交通状况分析，不断优化城市交通拥堵状况。
信息化时代背景下，数据信息呈爆发式增长，为全面将数据价值予以挖掘，需将数据进行合理筛选，通过大数据分析中提取关键信息。
2、依托GIS平台实现城市空间规划传统城市规划平台多依附于Auto CAD，其具备良好的绘图功能，唯一不足之处是无法对绘制点线面进行数据定义，难以实施与图形相匹配数据分析，通常数据与图像存在关系，应借助其他软件平台实现。
GIS平台诞生，有效解决上述瓶颈，不仅可实现空间数据表达目标，而且可解读属性数据。
此外，该平台还拥有良好的空间及数据分析能力，通过地理数据库可实现多方面分析功能，如网络分析、栅格分析等，前者分析方式优化交通时间、成本及路径；后者分析方式可进行不同时间段城市人口密度变化。
GIS平台将各类功能集于一身，是未来城市规划主趋。
关于hdfs和mapreduce的参考文献
HDFS和MapReduce是大数据领域中两个非常重要的技术，它们分别负责存储和计算大规模数据。
以下是部分关于HDFS和MapReduce的参考文献。
一、关于HDFS的参考文献1. Shvachko, Konstantin, et al. "The hadoop distributed file system." 2010 IEEE 26th symposium on mass storage systems and technologies (MSST). IEEE, 2010.2. Borthakur, Dhruba. "HDFS architecture guide.". Apache Software Foundation (2014).3. Ren, Kui, et al. "Towards high performance and scalable distributed file systems." 2016 IEEE International Conference on Networking, Architecture, and Storage (NAS). IEEE, 2016.4. Matloff, Norman S. "Hadoop and HDFS: Basic concepts." University of California, Davis 2 (2011): 2012.5. White, Tom. Hadoop: The Definitive Guide. O'Reilly Media, 2012.二、关于MapReduce的参考文献1. Dean, Jeffrey, and Sanjay Ghemawat. "MapReduce: simplified data processing on large clusters." Communications of the ACM 51.1 (2008): 107-113.2. Lin, Jimmy, and Chris Dyer. "Data-Intensive Text Processing with MapReduce." Synthesis Lectures on Human Language Technologies3.1 (2010): 1-177.3. Lammel, Ralf. "Google's MapReduce programming model-revisited." ACM Queue 7.2 (2009): 30-39.4. Heitkoetter, Henning, and Jan Stender. "The MapReduce programming model." Proc. of the 1st International Conference on Cloud Computing and Services Science. 2010.5. Min, Yuting, et al. "Deep mining: a mapreduce optimization framework." Proceedings of the VLDB Endowment 5.9 (2012): 806-817.以上是关于HDFS和MapReduce的部分参考文献，这些文献从不同方面介绍了HDFS和MapReduce的原理、架构和应用。
APA格式参考文献示例
APA 格式参照文件示例期刊文章1.一位作者写的文章Hu, L. X. [胡莲香 ]. (2014). 走向大数据知识服务 : 大数据时代图书室服务模式创新. 农业图书情报学刊 (2): 173-177.Olsher, D. (2014). Semantically-based priors and nuanced knowledge core for Big Data, Social AI, and language understandingNeural. Networks, 58, 131-147.两位作者写的文章Li, J. Z., & Liu, X. M. [李建中 , 刘显敏 ]. (2013). 大数据的一个重要方面 : 数据可用性. 计算机研究与发展 (6): 1147-1162.Mendel, J. M., & Korjani, M. M. (2014). On establishing nonlinear combinations of variables from small to big data for use in later processing. Information Sciences, 280, 98-110.3.三位及以上的作者写的文章Weichselbraun, A. et al. (2014). Enriching semantic knowledge bases for opinion mining in big data applications. Knowledge-Based Systems, 69, 78-85.Zhang, P. et al. [ 张鹏等]. (2013). 云计算环境下适于工作流的数据布局方法 . 计算机研究与发展 (3): 636-647.专著一位作者写的书本Rossi, P. H. (1989).Down and out in America: The origins of homelessness. Chicago: University of Chicago Press.Wang, B. B. 王[彬彬 ]. (2002). 文坛三户：金庸·王朔·余秋雨——今世三大文学论辩辨析 . 郑州 : 大象第一版社 .两位作者写的书本Plant, R., & Hoover, K. (2014). Conservative capitalism in Britain and the United States: A critical appraisal. London: Routledge.Yin, D., & Shang, H. [ 隐地 , 尚海 ]. (2001). 到绿光咖啡屋听巴赫读余秋雨. 上海 : 上海世界图书第一版企业 .3.三位作者写的书本Chen, W. Z. et al. [陈维政等]. (2006).人力资源管理.大连:大连理工大学第一版社.Hall, S. et al. (1991). Culture, media, language: Working papers in cultural studies, 1972-79 (Cultural studies Birmingham .) London: Routledge.4.新版书Kail, R. (1990).Memory development in children (3rd ed.). New York: Freeman.编著1.一位主编编撰的书本Loshin, D. (Ed.). (2013a)Big. data analytics. Boston: Morgan Kaufmann.Zhong, L. F. [ 钟兰凤 ] (编). (2014). 英文科技学术话语研究. 镇江 : 江苏大学第一版社.2.两位主编编撰的书本Hyland, K., & Diani, G. (Eds.). (2009). Academic evaluation: Review genres in university settings. London: Palgrave Macmillan.Zhang, D. L., & Zhang, G. [张德禄 , 张国 ] ( 编). (2011). 英语文体学教程 . 北京 : 高等教育第一版社 .3.三位及以上主编编撰的书本Zhang, K. D. et al. [张克定等] (编 ). (2007). 系统评论功能 . 北京 : 高等教育第一版社 .Campbell, C. M. et al. (Eds.). (2003). Groups St Andrews 2001 in Oxford: Volume 2. New York: Cambridge University Press.书中的文章De la Rosa Algarn, Aí., & Demurjian, S. A. (2014). An approach to facilitate security assurance for information sharing and exchange in big-data applications. In B. Akhgar &H. R. Arabnia (Eds.), Emerging trends in ICT security (pp. 65-83). Boston: Morgan Kaufmann.He, J. M., & Yu, J. P.何[建敏 , 于建平 ]. (2007). 学术论文前言部分的经验功能剖析. 张克定等 . (编). 系统功能评论 (pp. 93-101). 北京 : 高等教育第一版社 .翻译的书本Bakhtin, M. M. (1981). The dialogic imagination: Four essays (C. Emerson & M. Holquist, Trans.). Austin: University of Texas Press.Le, D. L. [勒代雷 ]. (2001). 释意学派口笔译理论 (刘和平译). 北京 : 中国对外翻译第一版企业 .Kontra, M. et al. (2014). 语言 : 权益和资源 (李君 , 满娴静译). 北京 : 外语教课与研究第一版社 .Wang, R. D., & Yu, Q. Y. [王仁定 , 余秋雨 ]. (2001). 吴越之间——余秋雨眼里的中国文化（彩图本） (梁实秋 , 董乐天译 ). 上海 : 上海文化第一版社 .硕博士论文Huan, C. P. (2015). Journalistic stance in Chinese and Australian hard news. Unpublished doctorial dissertation, Macquarie University, Sydney.Wang, X. Z. [ 王璇子 ]. (2014). 功能平等视角下的英语长句翻译 . 南京大学硕士学位论文 .注：APA格式参照文件中的文章标题、书本名称，冒号后第一个单词，括号里第一个单词和专出名词的首字母大写，其他单词首字母均小写。
计算机网络参考文献(精选119个最新)
参考文献是学术论文的重要组成部分,它与正文一起构成一个严谨的科学研究过程的完整表达形式,是学术期刊评价和学术评价中的重要因素。
下面是搜索整理的计算机网络参考文献119个，供大家阅读。
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大数据技术专科毕业设计
大数据技术专科毕业设计一、课题背景随着互联网、物联网、移动互联网等新型信息技术的高速发展，全球每天都在产生大量的数据。
这些数据包含了海量的信息，对这些数据进行收集、存储、处理和分析已经成为当前社会和经济发展的需求之一。
大数据技术就是应对这一需求而产生的一种技术，其应用已经渗透到了各行各业，成为了当前信息技术领域的热点之一。
二、课题确定根据大数据技术的热点和需求，本课题旨在通过实际案例，探讨大数据技术在某个特定领域的应用，并且设计并实现相应的大数据技术解决方案。
三、课题内容1. 研究大数据技术的发展历程和应用现状2. 选择一个特定的领域，如金融、医疗、电商等，通过案例分析，阐释大数据技术在该领域的应用需求和价值3. 设计并实现一个针对选定领域的大数据技术解决方案，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节。
4. 对所设计的大数据技术解决方案进行评估和改进，总结经验和教训。
四、课题要求1. 提出明确的设计目标和解决问题形式2. 通过调研和案例分析，对选定领域的大数据技术应用需求和现状进行深入理解和阐释3. 选择合适的大数据技术工具和平台，进行设计与实现4. 根据案例数据或模拟数据，进行大数据技术解决方案的实际应用和评估5. 撰写毕业设计论文，详细描述课题的研究内容、设计思路和实现成果五、参考文献1. 《大数据时代》2. 《大数据技术与应用》3. 《大规模数据分析技术：MapReduce与Spark实战》4. 《数据挖掘：概念与技术》六、指导教师XXX（联系方式：XXX）七、毕业设计安排1. 课题选择与确定：201X年X月X日2. 开题报告：201X年X月X日3. 中期答辩：201X年X月X日4. 毕业论文初稿：201X年X月X日5. 毕业论文定稿：201X年X月X日6. 毕业设计答辩：201X年X月X日以上为大数据技术专科毕业设计指导书，学生根据该指导书进行研究与撰写。
信息技术应用能力提升的参考文献
信息技术应用能力提升的参考文献一、引言信息技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，它在各个领域都发挥着重要作用。
随着信息技术的不断发展和创新，人们的信息技术应用能力也需要不断提升。
为了帮助人们提高信息技术应用能力，本文汇总了一些相关参考文献，供大家参考。
二、参考文献1. 《信息技术应用与管理》（陈云莉，杨友忠编著）这本书系统地介绍了信息技术的基本知识、应用技巧和管理方法。
通过学习这本书，读者可以了解信息技术的发展历程、基本概念、常用工具和技术规范，从而提升自己的信息技术应用能力。
2. 《信息技术辅助教学研究》（张三，李四，王五著）该书系统地介绍了信息技术在教学中的应用，包括多媒体课件制作、网络教学评台建设、虚拟实验室应用等方面。
通过学习这本书，教育工作者可以提高自己的信息技术应用能力，更好地将信息技术融入到教学过程中。
3. 《大数据技术与应用》（刘明著）这本书从大数据的基本概念、技术架构和应用场景等方面进行了系统介绍。
通过学习这本书，读者可以了解大数据技术的最新发展动态，提升自己在大数据领域的信息技术应用能力。
4. 《信息技术与信息系统案例教程》（王麦莉，李白著）该书通过大量实际案例，介绍了信息技术和信息系统在企业管理、电子商务、物流管理等领域的应用。
通过学习这本书，读者可以了解信息技术在不同领域的应用实践，从而提升自己的信息技术应用能力。
5. 《网页设计与制作》（李华著）这本书主要介绍了网页设计的基本原理、技术要点和实际操作技巧。
通过学习这本书，读者可以掌握网页设计和制作的基本方法，提高自己在网页设计领域的信息技术应用能力。
6. 《信息技术专业英语》（赵六著）该书主要介绍了信息技术领域的专业英语词汇和表达方式，包括计算机网络、数据库管理、软件开发等方面的英语表达。
通过学习这本书，信息技术从业者可以提升自己在跨国合作、学术交流等方面的信息技术应用能力。
三、结语以上仅是部分信息技术应用能力提升的参考文献，希望对提升信息技术应用能力有所帮助。
工业大数据国内外发展现状参考文献
工业大数据国内外发展现状参考文献工业大数据国内外发展现状是当前较为热门的技术领域之一，下面是一些相关参考文献：一、国内工业大数据发展现状1.《工业大数据应用前景分析与展望》论文，作者：刘伟伟、黄鑫，发表于《中国图书馆学报》2019年第3期，主要分析工业大数据的应用现状和发展前景，探讨其在工业4.0时代中的应用前景。
2.《浅谈工业大数据的发展趋势和应用现状》论文，作者：李倩倩，发表于《工业技术创新》2019年第9期，主要介绍了工业大数据的发展趋势以及在智能制造、智慧城市、智慧环保等方面的应用现状。
3.《工业大数据的发展现状及应用前景》论文，作者：陈鸿杰、司建华，发表于《工业经济研究》2019年第4期，主要从技术层面和应用层面综述了国内工业大数据的发展现状和应用前景。
二、国外工业大数据发展现状1.《Big Data and Industry 4.0: The Emergence of a New Trend and its Impacts》论文，作者：Luiz Ferreira、Walid Ben Ahmed、Mohamed Annane，发表于《International Journal of Information Management》2019年第39期，主要介绍了工业大数据和工业4.0的背景及其对企业的影响以及这两个概念的关系。
2.《Big data in manufacturing: A systematic mapping study towards industry 4.0》论文，作者：Marcelo Zappellini、Lucio Mauro Duarte、Lucas M. Geremia，发表于《Journal of Manufacturing Systems》2020年第56期，主要从研究角度对工业大数据在制造业应用的现状进行了梳理，同时对工业4.0背景下的发展趋势进行了探讨。
近五年的大数据相关文献
近五年的大数据相关文献
近五年来，大数据领域的研究和应用呈现出快速发展的趋势。
以下是一些近五年来的大数据相关文献，供大家参考：
1. “大数据”与传统统计学——理论、方法和应用。
《统计研究》, 2016
2. 基于大数据的文本分析：方法和应用。
《计算机科学与探索》, 2017
3. 基于深度学习的大数据分析和预测。
《人工智能学报》, 2018
4. 大数据时代的城市规划与管理。
《城市规划学刊》, 2019
5. 基于大数据的金融风险管理模型研究。
《金融研究》, 2020
6. 大数据时代的企业竞争力分析。
《经济管理》, 2021
7. 基于大数据的医疗健康管理与服务。
《中华医学杂志》, 2021
以上文献涉及大数据领域的多个方面，包括理论、方法和应用。
这些文献为大数据研究和应用提供了重要的参考和指导，也为大家了解大数据领域的发展提供了一些参考。
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大数据研究综述陶雪娇，胡晓峰，刘洋(国防大学信息作战与指挥训练教研部，北京100091)研究机构Gartne:的定义:大数据是指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。
维基百科的定义:大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。
麦肯锡的定义:大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的赞据焦合。
数据挖掘的焦点集中在寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现过程能够被用户理解，便于在知识发现过程中的人机交互;研究在网络环境卜的数据挖掘技术，特别是在Internet上建立数据挖掘和知识发现((DMKD)服务器，与数据库服务器配合，实现数据挖掘;加强对各种非结构化或半结构化数据的挖掘，如多媒体数据、文本数据和图像数据等。
5.1数据量的成倍增长挑战数据存储能力大数据及其潜在的商业价值要求使用专门的数据库技术和专用的数据存储设备，传统的数据库追求高度的数据一致性和容错性，缺乏较强的扩展性和较好的系统可用性，小能有效存储视频、音频等非结构化和半结构化的数据。
目前，数据存储能力的增长远远赶小上数据的增长，设计最合理的分层存储架构成为信息系统的关键。
5.2数据类型的多样性挑战数据挖掘能力数据类型的多样化，对传统的数据分析平台发出了挑战。
从数据库的观点看，挖掘算法的有效性和可伸缩性是实现数据挖掘的关键，而现有的算法往往适合常驻内存的小数据集，大型数据库中的数据可能无法同时导入内存，随着数据规模的小断增大，算法的效率逐渐成为数据分析流程的瓶颈。
要想彻底改变被动局面，需要对现有架构、组织体系、资源配置和权力结构进行重组。
5.3对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性随着数据规模的小断增大，分析处理的时间相应地越来越长，而大数据条件对信息处理的时效性要求越来越高。
传统的数据挖掘技术在数据维度和规模增大时，需要的资源呈指数增长，面对PB级以上的海量数据，N1ogN甚至线性复杂度的算法都难以接受，处理大数据需要简单有效的人工智能算法和新的问题求解方法。
5.4数据跨越组织边界传播挑战信息安全随着技术的发展，大量信息跨越组织边界传播，信息安全问题相伴而生，不仅是没有价值的数据大量出现，保密数据、隐私数据也成倍增长，国家安全、知识产权、个人信息等等都面临着前所未有的安全挑战。
大数据时代，犯罪分子获取信息更加容易，人们防范、打击犯罪行为更加困难，这对数据存储的物理安全性以及数据的多副本与容灾机制提出了更高的要求。
要想应对瞬息万变的安全问题，最关键的是算法和特征，如何建立相应的强大安全防御体系来发现和识别安全漏洞是保证信息安全的重要环节。
5.5大数据时代的到来挑战人才资源从大数据中获取价值至少需要三类关键人才队伍:一是进行大数据分析的资深分析型人才;二是精通如何申请、使用大数据分析的管理者和分析家;三是实现大数据的技术支持人才。
此外，由于大数据涵盖内容广泛，所需的高端专业人才小仅包括程序员和数据库工程师，同时也需要天体物理学家、生态学家、数学和统计学家、社会网络学家和社会行为心理学家等。
可以预测，在未来几年，资深数据分析人才短缺问题将越来越突显。
同时，需要具有前瞻性思维的实干型领导者，能够基于从大数据中获得的见解和分析，制定相应策略并贯彻执行。
大数据分析与处理方法分析孔志文(广东省民政职业技术学校，广州510310)二、大数据分析的基本方面大数据分析可以划分为五个基本方而。
一是具有预测性分析能力。
分析员可以通过数据挖掘来更好地理解数据，而预测性分析是分析员在数据挖掘的基础上结合可视化分析得到的结果做出一些预测性的判断。
二是具有数据质量和数据管理能力。
数据管理和数据质量是数据分析的重点，是应用在管理方而的最佳实践，通过数据的标准化流程和工具，可以达到一个预先设定好的高质量的分析结果。
三是具有可视化分析能力。
可视化是服务于分析专家和使用用户的，数据可视化是数据分析的基木要求，它可以通过屏幕显示器直观地展示数据，提供给使用者，还可以让数据自己说话，让使用者听到结果。
四是具有数据挖掘算法。
可视化是给数据专家和使用用户提供的，数据挖掘是给机器使用的，通过集群、分割、孤立点分析等算法，深入数据内部，挖掘使用价值，数据挖掘算法不仅要处理大量的大数据，也要保持处理大数据的运行速度。
五是具有语义引擎。
语义引擎能从“文档”中只能提取信息，解决了非结构化数据多样性带来的数据分析困扰，通过语义引擎，能解析、提取、分析数据，完成使用者所需要的信息提取。
三、大数据处理方法1.大数据处理流程大数据整个处理流程可概括为四步。
一是大数据采集过程。
用户端数据通过多个数据库来接收，用户可以通过这些数据进行简单的查询和处理，在大数据采集过程中，可能有大量的用户来进行访问和操作，并发访问和使用量高，有时可峰值可达上百万，需要采集端部署大量的数据库才能支持止常运行。
二是进行大数据统计和分析过程。
统计和分析是通过对分布式计算集群内存储的数据进行分析和分类汇总，通过大数据处理方法，以满足使用者需求，统计与分析主要特点和挑战是分析所涉及的数据量大，极大地占用系统资源。
三是大数据导入和预处理过程。
因为采集端木身有很多数据库，在统计和分析数据时，如果对这些海量数据进行有效分析，还应该把来自各个前端数据导入集中的大型分布式数据库，也可以导入分布式存储集群，导入后在集群基础上再进行简单的清洗和预处理工作，导入和预处理环节主要特点是导入数据量大，每秒导入量经常达到几百兆，有时会达到千兆级别。
四是大数据挖掘过程。
数据挖掘与统计分析过程不同的是数据挖掘没有预先设定好的主题，主要在依据现有的数据进行计算，从而实现一些高级别数据分析的需求，达到预测效果。
2.大数据处理技术(1) Hadoop架构。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
Hadoop具有可靠性，能维护多个工作数据副木，可以对存储失败的节点重新分布处理。
它具有高效性，通过并行处理加快处理速度。
具有可伸缩性，能够处理PB级数据。
Hadoop架构的关键点是借助大量PC构成一个PC群难以实现对数据的处理。
处理数据时，现分析数据，后结合分配的相应电脑处理数据，最后整合数据处理结果。
浅谈数据挖掘技术及其应用舒正渝<1.西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州730070; 2.兰州理工中等专业学校，甘肃兰州730050)摘要:科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。
数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向:数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。
数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。
2数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database，简称KDD)，比较公认的定义是由U. M. Fayyad等人提出的:数据挖掘就是从大量的、小完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先小知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念(Concepts)、规则(Rules)、规律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。
数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。
3数据挖掘的过程KDD的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。
整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。
整个知识发现的主要步骤有以下几点。
3. 1目标定义阶段要求定义出明确的数据挖掘目标。
目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。
3. 2数据准备阶段数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到60%左右。
这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤:数据选择(DataSelection)，数据预处理(Data Processing)和数据变换(Data Transformation)。
数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据(Target Data)。
数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。
数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。
3. 3数据挖掘阶段这一阶段进行实际的挖掘工作。
首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。
然后，针对该挖掘方法选择一种算法。
完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。
这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。
3. 4结果解释和评估阶段根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息提取出来。
对于数据挖掘阶段发现的模式还要经过用户或机器的评估，对于存在冗余或无关的模式要将其删除;对于小能满足用户要求的模式，则需要退回到上一阶段。
另外，数据挖掘面对的最终用户是人，因此要对发现的模式进行可视化，或者把结果转换为用户易懂的其他方式。
4数据挖掘的研究方向目前研究主要从以卜几个方面开展:<1)针对小同的数据挖掘任务开发专用的数据挖掘系统。
一个功能很强的数据挖掘系统要能够处理各种类型的数据是小现实的，应当根据特定类型数据的挖掘任务构造专用的数据挖掘系统，如关系数据库挖掘，空问数据库挖掘等。
<2)高效率的挖掘算法。
数据挖掘算法必须是高效的，即算法的运行时问必须是可预测的和可接受的，带有指数甚至是中阶多项式的算法，没有实际使用价值。
<3)提高数据挖掘结果的有效性、确定性和可表达性。
对已发现的知识应能准确地描述数据库中的内容，并能用于实际领域。
对有缺陷的数据应当根据小确定性度量，以近似规律或定量规则形式表示出来。
还应能很好地处理和抑制噪声数据和小希望的数据。