大数据的处理和探讨.ppt

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * b n 大数据的处理 X: Y: Z: 当矩阵很大时，可用MapReduce 实现矩阵运算。对于分块乘： 1. Map任务计算两块的乘，用结 果在Z中的位置作为键 2. Reduce任务按键值来分别累加 Map任务的结果 b n 大数据的处理 X: Y: Z: 当矩阵很大时，可用MapReduce 实现矩阵运算。对于分块乘： 1. Map任务计算两块的乘，用结 果在Z中的位置作为键 2. Reduce任务按键值来分别累加 Map任务的结果 当矩阵很大时，可用MapReduce 实现矩阵运算。对于分块乘： 1. Map任务计算两块的乘，用结 果在Z中的位置作为键 2. Reduce任务按键值来分别累加 Map任务的结果 b n 大数据的处理 X: Y: Z: b n 大数据的处理 X: Y: Z: 当矩阵很大时，可用MapReduce 实现矩阵运算。对于分块乘： 1. Map任务计算两块的乘，用结 果在Z中的位置作为键 2. Reduce任务按键值来分别累加 Map任务的结果 b n 大数据的处理 X: Y: Z: 当矩阵很大时，可用MapReduce 实现矩阵运算。对于分块乘： 1. Map任务计算两块的乘，用结 果在Z中的位置作为键 2. Reduce任务按键值来分别累加 Map任务的结果 大数据分析的关键技术 要挖掘大数据的大价值，必须对大数据进行内容 上的分析与计算 深度学习 大数据的出现提供了使用复杂 (而不是简单或浅层) 的模型来有效地表征和解释数据的机会，深度学习就是利用层次化的架构学习出对象在不同层次上的表达 (例:降低语音识别错误率) 知识计算 要对大数据进行高端分析，就需要从大数据中抽取出有价值的知识，并将其构建成可支持查询、分析和计算的知识库，涉及知识库的构建、多源知识的融合和知识库的更新 大数据的分析 大数据的分析 大数据分析的关键技术 社会计算 是现代计算技术与社会科学之间的交叉学科, 它是指面向社会活动、社会过程、社会结构、社会组织和社会功能的计算理论和方法。在线社会计算包括在线社会网络的结构分析、信息传播模型以及信息内容的分析、建模与挖掘等 可视化 不同于传统的信息可视化，大数据可视化的最大挑战源自其数据规模：如何提出新的可视化方法，它能够帮助人们分析大规模、高维度、多来源、动态演化的信息，并辅助作出实时的决策 大数据的分析 PageRank初步 PageRank（网页排名）通过对网络浩瀚的超链接关系的分析来确定一个页面的等级 Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票，B页面从A页面的投票能得多少分还与A页面的等级有关 一个页面的PageRank，由所有给它投票的页面的数量和重要性，经过迭代计算得到 这项技术使得Google成为第一个能够战胜作弊者的有哪些信誉好的足球投注网站引擎。当然，与作弊者之间的斗争永远不会停止 大数据的分析 PageRank初步 1. 早期有哪些信誉好的足球投注网站引擎与词项作弊 有哪些信誉好的足球投注网站引擎：词项出现在网页头部比在普通正文的得分高、词项在网页中出现的次数越多得分越高 作弊者：在自己的网页上增加热门词项, 如movie, 并重复很多次，以提高与movie的相关性。词项movie在该网页上的颜色与背景色一样，以掩盖作弊者的不道德行为 大数据的分析 PageRank初步 2. Google的对策 使用PageRank技术来模拟Web漫游者的行为：他们从随机页面出发，每次从当前网页随机地选择出链前行，该过程可以迭代多次。最终，较多漫游者访问的网页则重要性较高。在决定查询应答顺序时，Google把重要页面放在前面 在判断网页内容时, 不仅考虑网页上出现的词项，还考虑有链接指向该网页的网页中所使用的词项 大数据的分析 PageRank初步 3. 最简单的PageRank举例 PageRank：网页集?实数，值越大则网页越重要 定义网页的Web迁移矩阵M来描述随机漫游者的下一步访问行为 例：从A出发，以1/3的概率 访问B、C和 D，访问A的 概率为0 0 1/2 1 0 1/3 0 0 1/2 1/3 0 0 1/2 1/3 1/2 0 0 A B C D M = A B C D 大数据的分析 PageRank初步 3. 最简单的PageRank举例 随机漫游者位置的概率分布可通过一个n维向量v来描述，每个分量表示处于相应网页的概率