Advances in Computer Science - ASIAN 2005. Data Management on the Web计算机科学进展 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Stephane Grumbach

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2006-01-09

价格:542.40元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540307679

丛书系列:

图书标签:

• Computer Science
• Data Management
• Web Data
• Database Systems
• Information Retrieval
• Internet
• Algorithms
• Data Mining
• Artificial Intelligence
• Software Engineering

跨越数字鸿沟：网络化数据管理的新纪元 在信息爆炸的时代，数据已然成为现代社会运转的基石。从海量社交媒体的动态，到精密科学的观测结果，再到商业活动的点点滴滴，无不以数据的形式存在、流动与交互。而互联网，作为连接全球的数字神经系统，更是承载了前所未有的数据量。如何有效地管理、组织、访问和利用这些庞杂且动态变化的网络化数据，已经成为计算机科学领域一个至关重要且极具挑战性的课题。本书，《跨越数字鸿沟：网络化数据管理的新纪元》，正是聚焦于这一前沿领域，深入探讨了在日益复杂的网络环境中，数据管理所面临的机遇与挑战，以及最新的理论进展与实践探索。 本书的诞生，源于对当前数据管理技术发展趋势的深刻洞察。随着互联网的普及和Web 2.0时代的到来，数据的生成方式、格式以及消费模式都发生了翻天覆地的变化。传统的集中式数据库模型已难以满足分布式、异构性、半结构化甚至非结构化的海量网络数据的管理需求。从语义网的兴起到大数据时代的来临，从云计算的崛起对数据存储和处理带来的变革，到物联网设备的海量数据涌现，每一次技术浪潮都对数据管理提出了新的要求，同时也催生了新的解决方案。本书旨在为读者构建一个全面而深刻的认知框架，理解网络化数据管理的全貌，并预见其未来的发展方向。 核心内容概述： 本书的架构精心设计，力求从宏观到微观，从理论到实践，全方位地展现网络化数据管理的精彩图景。 第一部分：网络化数据管理的基础理论与演进 网络数据模型的演变： 我们将回顾从关系型数据库模型到XML、JSON等半结构化数据模型，再到图数据库、NoSQL数据库的兴起，深入分析不同模型在处理网络化数据方面的优势与局限。特别会探讨如何通过灵活的数据模型来应对Web上数据的多样性和动态性。 数据集成与联邦： 在一个分布式且异构的网络环境中，如何将来自不同源头、不同格式的数据进行有效的整合，是实现数据价值的关键。本部分将深入研究数据源识别、模式映射、数据清洗、冲突解决等核心技术，并介绍面向Web数据集的联邦查询技术。 数据质量与可信度： 网络数据的质量参差不齐，信息传播的复杂性导致数据可信度成为一个棘手的问题。本书将探讨度量数据质量的指标，以及基于统计、机器学习和知识图谱等方法来评估和提升网络数据可信度的技术。 数据隐私与安全： 随着数据量的爆炸式增长，数据隐私保护和信息安全问题日益突出。我们将讨论在网络化数据管理中，如何采取加密、匿名化、差分隐私等技术来保障用户隐私，并抵御潜在的安全威胁。 第二部分：面向Web应用的先进数据管理技术 语义网与知识图谱： 语义网的愿景是让机器能够理解Web上的信息，而知识图谱则是实现这一愿景的核心技术。本书将详细介绍RDF、OWL等语义网技术，以及知识图谱的构建、存储、查询和推理方法。我们将探讨知识图谱在智能搜索、问答系统、推荐引擎等领域的应用。 大规模分布式数据管理： 面对海量数据，传统的单机数据库已力不从心。本书将深入探讨Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（如Cassandra, MongoDB）的设计原理与实践。我们将重点关注数据分片、副本机制、一致性协议以及容错处理等关键技术。 云计算环境下的数据管理： 云计算为数据管理带来了前所未有的灵活性和可扩展性。本书将分析云存储（如Amazon S3, Azure Blob Storage）和云数据库（如Amazon RDS, Google Cloud SQL）的服务模型，以及如何在云平台上构建高效、可靠的数据管理解决方案。 流式数据管理： 物联网、传感器网络以及实时在线服务产生了大量的连续流式数据。本书将介绍流式数据处理引擎（如Kafka, Flink, Spark Streaming），以及窗口操作、事件驱动、状态管理等面向流数据的管理技术。 第三部分：网络化数据管理的创新应用与未来展望 数据挖掘与机器学习在网络数据中的应用： 网络数据是数据挖掘和机器学习的宝库。本书将探讨如何利用各种算法从网络数据中提取有价值的模式、进行预测和分类，并重点介绍在社交网络分析、情感分析、网页排名等领域的应用案例。 图数据管理与分析： 许多网络信息本质上是图结构（如社交关系、网页链接、知识图谱）。本书将深入研究图数据库（如Neo4j, ArangoDB）的设计与查询语言，以及图算法在网络分析中的应用。 区块链与去中心化数据管理： 区块链技术以其去中心化、不可篡改的特性，为数据管理提供了新的思路。本书将探讨区块链在数据所有权、数据共享、数据溯源等方面的潜在应用，以及其对传统数据管理范式的颠覆性影响。 人机协作数据管理： 随着AI技术的发展，人机协作在数据管理中扮演着越来越重要的角色。本书将探讨如何利用AI来辅助数据清洗、模式发现、决策制定，以及如何设计更智能、更易于交互的数据管理系统。 未来趋势与挑战： 本书最后将展望网络化数据管理的未来发展方向，包括对更强大的实时分析能力、更精细的隐私控制、更智能的数据发现与利用的需求，以及AI原生数据管理系统的构建等。 目标读者： 本书面向所有对网络化数据管理感兴趣的专业人士和研究人员。这包括但不限于： 计算机科学、软件工程、信息管理等专业的学生： 为他们提供扎实的理论基础和前沿技术知识。 数据库开发人员与架构师： 帮助他们理解和应用最新的数据管理技术，解决实际项目中的挑战。 数据科学家与分析师： 提升他们从海量网络数据中提取洞察的能力。 Web开发者与系统集成工程师： 为他们提供设计和构建高效、可扩展的网络应用所需的数据管理工具。 对人工智能、大数据、云计算等领域感兴趣的研究者： 为他们提供深入理解这些领域与数据管理相互作用的视角。 本书的特色： 系统性与全面性： 覆盖了网络化数据管理从基础概念到前沿技术的广泛议题，构建了一个完整的知识体系。 理论与实践相结合： 既阐述了深厚的理论基础，也提供了丰富的实际应用案例和技术探讨，使读者既能理解“为什么”，也能掌握“怎么做”。 前瞻性与创新性： 重点关注当前和未来发展趋势，探讨了如知识图谱、区块链、AI等新兴技术在数据管理中的应用。 专业而易懂的语言： 尽管内容深入，但作者力求用清晰、准确的语言进行阐述，并辅以必要的图示和示例，降低了阅读门槛。 在信息技术日新月异的今天，对网络化数据的高效管理和深度挖掘，已经成为驱动创新和决策的关键。《跨越数字鸿沟：网络化数据管理的新纪元》，将是您在这场数据革命中不可或缺的向导。本书不仅是对当前数据管理技术的一次全面梳理，更是对未来数字世界发展方向的一次深刻洞察。它将帮助您理解如何驾驭汹涌的数据洪流，从中发掘无限的价值，从而在快速变化的数字时代中，立于不败之地。

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