本书以大数据为研究背景,系统分析了传统数据技术当前存在的问题以及面临的挑战,并对比了当前主流的面向大数据的数据库解决方案,在此基础上阐述了笔者的研究工作:基于MapReduce平台高处处理大数据的OLAP研究。书中反应了当前大规模数据仓库研究的热点和成果,值得大数据研究的人员参考和应用。
本书是《实用数据结构基础(第四版)》(陈元春、王中华、张亮、王勇编著,中国铁道出版社出版) 的配套学习指导书。全书内容分为5部分:教学内容指导(包括对主教材第1~10章的知识点分析、典型 习题分析和各章习题解答);自主设计实验指导(对10个自主设计实验的设计思想、算法分析进行了详细 指导);模拟试卷;模拟试卷参考答案;数据结构课程设计报告样例。 本书对数据结构的概念和原理的阐述通俗易懂,例子翔实;习题难易适中,题型丰富;对数据结构 基本运算的分析注重实现的过程。本书以C/C++语言作为算法的描述语言,对于书中的实验和一些重要 的算法均给出了完整的C/C++语言源程序,并全部在Visual C++ 6.0环境下运行通过。 本书适合作为普通高等院校计算机类专业数据结构课程的教学辅导书,也可作为成
《不确定信息的处理与知识挖掘》在作者对粗糙集相关理论进行研究及应用的基础上,系统论述了不确定信息的处理与知识挖掘理论、方法体系,囊括了包含作者近期成果在内的一些先进模型、算法和实例。主要内容包括:基于广义决策系统分割点区分度的连续属性离散化方法、基于改进粒子群优化的连续属性离散化方法、基于相对分辨矩阵和信息熵的属性约简算法、基于属性区分频度的约简改进算法、基于全局寻优的完备信息系统知识获取算法、基于相容矩阵计算的不完备信息系统知识获取算法,后介绍了不确定信息的处理在城市交通领域中的应用研究。