《个人数据管理》内容简介

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。
孟小峰，1964生，博士，中国人民大学信息学院教授，博士生导师。现为中国计算机学会会士（2013）、中国计算机学会常务理事（2011-）、数据库专委会秘书长（1999-），《Journal of Computer Science and Technology》、《Frontiers of Computer Science in China》、《软件学报》、《计算机研究与发展》等编委。

作品目录

丛书前言
前言
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