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| 內容簡介： |
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本书基于作者多年在个人数据管理方面的研究积累，对个人数据管理相关技术进行了总结和整理，内容涵盖了个人数据管理技术的发展、数据模型、数据集成、数据融合、数据存储、数据查询、系统实现、个人数据管理新技术发展几个部分。
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| 關於作者： |
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本科毕业于山东大学计算机系，博士毕业于 计算机应用技术专业，现在天津理工大学计算机学院任教，目前为计算机科学系主任。
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| 目錄：
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目 录‖
丛书前言
前言
作者简介
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 个人数据管理的发展
1.3 个人数据特征
1.4 个人数据空间的提出
1.5 个人数据管理系统框架
参考文献
第2章 个人数据空间模型
2.1 引言
2.2 概念模型
2.2.1 从数据到模式
2.2.2 基于图的数据空间模型
2.3 逻辑模型
2.3.1 iDM数据模型
2.3.2 RDF模型
2.3.3 基于四元组的模型
2.4 面向主体的数据模型
2.4.1 核心数据空间
2.4.2 任务空间
2.5 小结
参考文献
第3章 个人数据集成
3.1 引言
3.2 个人数据集成概述
3.2.1 个人数据来源
3.2.2 集成系统框架
3.2.3 数据空间演化
3.2.4 主体访问行为识别
3.3 个人数据空间构建
3.3.1 个人数据特征
3.3.2 个人数据识别
3.4 任务识别
3.4.1 任务识别概述
3.4.2 基于访问模式的算法
3.4.3 基于稠密块的算法
3.5 小结
参考文献
第4章 个人数据融合
4.1 引言
4.2 个人同义词识别
4.2.1 个人同义词概述
4.2.2 个人实体命名特征分析
4.2.3 同义词概念模型
4.2.4 同义词表的构建
4.3 实体引用关系识别
4.3.1 个人数据引用关系概述
4.3.2 基于访问序列的引用模型
4.3.3 引用关系识别
4.4 数据版本识别
4.5 小结
参考文献
第5章 个人数据存储
5.1 引言
5.2 存储模式
5.2.1 分布式存储模式
5.2.2 分级数据存储
5.2.3 访问概率的计算
5.3 倒排索引技术
5.3.1 倒排表
5.3.2 属性倒排表
5.4 FAX索引
5.4.1 模式匹配片段
5.4.2 FAX索引结构
5.4.3 查询处理
5.4.4 索引更新
5.5 UFAX索引
5.5.1 索引结构
5.5.2 查询处理与索引更新
5.6 小结
参考文献
第6章 查询处理
6.1 引言
6.2 查询接口
6.3 基于同义词的关键字查询
6.4 多属性组合查询
6.4.1 数据分类结构
6.4.2 查询处理算法
6.5 基于任务的查询方法
6.5.1 任务关系的识别
6.5.2 查询处理
6.5.3 排序方法
6.6 小结
参考文献
第7章 个人数据空间系统
7.1 引言
7.2 系统概述
7.3 实现技术
7.3.1 数据存储
7.3.2 索引策略
7.3.3 系统开发技术
7.4 系统框架
7.5 系统功能
7.5.1 灵活的数据更新操作
7.5.2 关联查询
7.5.3 基于任务查询
7.5.4 核心数据空间查询
7.6 小结
参考文献
第8章 个人数据管理技术发展
8.1 引言
8.2 数据存储
8.2.1 分布式存储模式
8.2.2 基于云存储的个人数据管理
8.2.3 个人数据缓存策略
8.3 数据安全与隐私保护
8.3.1 数据安全
8.3.2 隐私保护
8.4 数据融合
8.4.1 数据融合系统框架
8.4.2 个人数据融合实例
8.4.3 跨语言数据融合
8.4.4 跨媒体数据融合
8.5 新技术发展
8.5.1 数据访问技术
8.5.2 评价技术
8.5.3 个人数据计算
8.5.4 从个人数据空间到群组数据空间
8.5.5 个人数据管理与大数据
8.6 小结
参考文献
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| 內容試閱：
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当下大数据技术发展变化日新月异，大数据应用已经遍及工业和社会生活的方方面面，原有的数据管理理论体系与大数据产业应用之间的差距日益加大，而工业界对于大数据人才的需求却急剧增加。大数据专业人才的培养是新一轮科技较量的基础，高等院校承担着大数据人才培养的重任。因此大数据相关课程将逐渐成为国内高校计算机相关专业的重要课程。但纵观大数据人才培养课程体系尚不尽如人意，多是已有课程的冷拼盘，顶多是加点调料，原材料没有新鲜感。现阶段无论多么新多么好的人才培养计划，都只能在20世纪六七十年代编写的计算机知识体系上施教，无法把当下大数据带给我们的新思维、新知识传导给学生。
为此我们意识到，缺少基础性工作和原始积累，就难以培养符合工业界需要的大数据复合型和交叉型人才。因此急需在思维和理念方面进行转变，为现有的课程和知识体系按大数据应用需求进行延展和补充，加入新的可以因材施教的知识模块。我们肩负着大数据时代知识更新的使命，每一位学者都有责任和义务去为此增砖添瓦。
在此背景下，我们策划和组织了这套大数据管理丛书，希望能够培养数据思维的理念，对原有数据管理知识体系进行完善和补充，面向新的技术热点，提出新的知识体系知识点，拉近教材体系与大数据应用的距离，为受教者应对现代技术带来的大数据领域的新问题和挑战，扫除障碍。我们相信，假以时日，这些著作汇溪成河，必将对未来大数据人才培养起到基石的作用。
丛书定位：面向新形势下的大数据技术发展对人才培养提出的挑战，旨在为学术研究和人才培养提供可供参考的基石。虽然是一些不起眼的砖头瓦块，但可以为大数据人才培养积累可用的新模块（新素材），弥补原有知识体系与应用问题之前的鸿沟，力图为现有的数据管理知识查漏补缺，聚少成多，最终形成适应大数据技术发展和人才培养的知识体系和教材基础。
丛书特点：丛书借鉴Morgan & Claypool Publishers出版的Synthesis Lectures on Data Management，特色在于选题新颖，短小精湛。选题新颖即面向技术热点，弥补现有知识体系的漏洞和不足（或延伸或补充），内容涵盖大数据管理的理论、方法、技术等诸多方面。短小精湛则不求系统性和完备性，但每本书要自成知识体系，重在阐述基本问题和方法，并辅以例题说明，便于施教。
丛书组织：丛书采用国际学术出版通行的主编负责制，为此特邀中国人民大学孟小峰教授（email：xfmeng@ruc.edu.cn）担任丛书主编，负责丛书的整体规划和选题。责任编辑为机械工业出版社华章分社姚蕾编辑（email：yaolei@hzbook.com）。
当今数据洪流席卷全球，而中国正在努力从数据大国走向数据强国，大数据时代的知识更新和人才培养刻不容缓，虽然我们的力量有限，但聚少成多，积小致巨。因此，我们在设计本套丛书封面的时候，特意选择了清代苏州籍宫廷画家徐扬描绘苏州风物的巨幅长卷画作《姑苏繁华图》（原名《盛世滋生图》）作为底图以表达我们的美好愿景，每本书选取这幅巨卷的一部分，一步步见证和记录数据管理领域的学者在学术研究和工程应用中的探索和实践，最终形成适应大数据技术发展和人才培养的知识图谱，共同谱写出我们这个大数据时代的盛世华章。
在此期望有志于大数据人才培养并具有丰富理论和实践经验的学者和专业人员能够加入到这套书的编写工作中来，共同为中国大数据研究和人才培养贡献自己的智慧和力量，共筑属于我们自己的时代记忆。欢迎读者对我们的出版工作提出宝贵意见和建议。
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