图数据的管理与挖掘
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)目录•大数据概述与背景•数据分析基础•数据挖掘技术与方法•大数据在各行各业应用案例•大数据挑战与机遇并存•企业如何布局大数据战略•总结回顾与展望未来发展趋势大数据概述与背景大数据定义及特点定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
特点大数据具有数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低等特点。
大数据产生背景互联网发展随着互联网技术的不断发展和普及，人们产生的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
物联网兴起物联网技术的兴起使得设备间的连接和数据交互变得更加频繁和复杂，产生了大量的数据。
社交媒体普及社交媒体的普及使得人们更加愿意分享自己的信息和观点，形成了海量的用户生成数据。
大数据发展趋势数据驱动决策未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的重要组成部分。
人工智能与大数据融合人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
数据安全和隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这些领域的数字化转型和创新发展。
数据分析基础结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型及来源01020304如关系型数据库中的表格数据，具有固定的数据结构和类型。
如文本、图像、音频、视频等，没有固定的数据结构和类型。
如XML 、JSON 等格式的数据，具有一定的数据结构但不完全固定。
包括企业内部数据、公开数据、第三方数据等。
数据预处理与清洗去除重复、无效、错误数据，填充缺失值等。
将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、类别型等。
消除数据间的量纲差异，使数据具有可比性。
数据挖掘在图书管理方面的应用
利用 数 据挖 掘在 数 据库 中查 找 预测 性 知识 ， 预测 的是 未来 的数 据状态 ， 不是现 在 的和 以前 的 ， 以具 有 所
Ｃ １ｃ ｉ ｎ Ｏｌ ｔｏ ｅ
随 着 信 息 时代 的迅 猛 发 展 和 高校 招 生 规 模 的 扩
大， 高校 图书馆 都购 置 了大批 量 的图 书。 这些 图书无论 是 纸质 图书还 是 电子 图书 ， 都是 面 向读者 服务 的 。 图书 馆 服务 的宗 旨就是 让这 些 图 书最 大 限度 地发 挥 效用 ，
・８ Ｏ・
（ ３ ０ 总 ２）
数 据 挖 掘 在 图书 管 理 方 面 的应 用
个性 化服 务 ， 提高 图书 的借 阅率 呢 。
据库 中的数 据 常有 不合 常 规 的记 录 ， 这些 异 常 记 录 对
进行 偏差 检测是 非常 有必要 的 。寻找 观测 结果与 参照 值 之 间有意 义 的差别 ， 是偏差 检测 的基 本方法 。
一
定 的不确定 性。 预测 出的可 能是正 确的全 面的 ， 也可
能 是局 部的 、 片面的 ， 因而还需 要对挖 掘 出的结果进行 分析、 究、 证。 研 论 ２ ２ 关联 分 析 ．
似度 （ 距离 ） 分别将 它们 分配 给与其 最相 似的 （ ， 聚类 中
心所 代表 的） 聚类 ； 然后 再计算 每个所 获新 聚类 的 聚类 中心 （ 该聚类 中所有 对象 的均值 ） 不断 重 复这 一 过 程 ；
图数据处理中的图挖掘与关键节点识别技术研究
图数据处理中的图挖掘与关键节点识别技术研究图数据处理是指对图结构的数据进行分析、挖掘和可视化的过程，其中图挖掘和关键节点识别是图数据处理中的重要技术。
一、图挖掘技术图挖掘是指从图数据中发现潜在的模式、规律和知识的过程。
图挖掘技术可以分为图模式挖掘和图分类挖掘两个方面。
1. 图模式挖掘图模式挖掘主要是从图数据中发现频繁出现的子图结构，如图中的子图、路径、圈等。
这些子图结构可能代表了一些重要的模式或特征，在社交网络分析、生物信息学、计算机视觉等领域有广泛的应用。
常用的图模式挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法和GSpan算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过迭代的方式挖掘出频繁子图；FP-Growth算法是一种基于前缀树的挖掘方法，通过构建频繁子图的树形结构来提高挖掘效率；GSpan算法是一种基于图搜索的挖掘方法，通过遍历图数据中的所有可能子图来发现频繁子图。
2. 图分类挖掘图分类挖掘主要是将图数据进行分类，即根据图的属性和拓扑结构将其归类到不同的类别中。
图分类挖掘可应用于推荐系统、网络安全和图像识别等领域。
常用的图分类挖掘算法包括最近邻算法、支持向量机和神经网络等。
最近邻算法通过将待分类图与已知类别图进行相似度计算，将其归类到最相似的类别中；支持向量机采用超平面划分图数据空间，实现分类目标；神经网络通过训练神经元之间的权值来实现图分类。
二、关键节点识别技术关键节点识别是指从图数据中识别出对整个网络结构具有重要影响力的节点。
关键节点的识别对于理解网络的拓扑结构、控制网络的传播过程以及防止网络攻击具有重要意义。
关键节点的识别可以基于节点的度中心性、介数中心性、紧密中心性和特征向量中心性等指标进行。
1. 度中心性度中心性指节点的度数，即与该节点相连接的边的数量。
度中心性高的节点在图中具有很大的影响力，通常被认为是关键节点。
2. 介数中心性介数中心性指节点在所有最短路径中作为中间节点的频率。
社交媒体图片数据挖掘与分析研究
社交媒体图片数据挖掘与分析研究随着互联网的快速发展，社交媒体已经成为人们进行交流、分享信息和展示个人生活的重要平台。
在社交媒体上，用户不仅可以发布文字信息，还可以分享大量的图片。
这些图片数据蕴含着丰富的信息，对于了解用户的兴趣、喜好以及社会趋势具有重要意义。
因此，社交媒体图片数据挖掘与分析研究变得越来越受关注。
一、社交媒体图片数据挖掘的意义1. 揭示用户行为和趋势社交媒体上的图片数据可以反映用户的行为习惯和兴趣爱好。
通过对图片进行分析，可以得到用户的偏好、购买意向、生活方式等信息，为企业和广告商提供精准的营销和推广策略。
同时，通过大规模的社交媒体图片数据分析，可以揭示用户间的联系、网络影响力等社交关系，为社会科学研究提供数据支持。
2. 辅助媒体监管和舆情分析社交媒体上的图片数据中潜藏着大量的舆情信息。
通过对图片数据的挖掘和分析，可以发现公众舆情的变化趋势、热点问题以及对事件的态度和情感色彩。
这为政府和媒体提供了重要的参考，帮助它们更好地了解公众的需求和意见，及时做出应对措施。
3. 支持研究和创新社交媒体图片数据挖掘与分析研究可以为学术界提供丰富的研究素材和方法论。
通过分析用户在社交媒体上的图片行为，可以研究社会的文化趋势、审美观念以及创新活动等，为艺术、文化研究和创作提供启示。
二、社交媒体图片数据挖掘与分析的方法1. 图像特征提取社交媒体图片数据通常包含大量的图片文件。
为了能够对这些图片进行挖掘和分析，首先需要对图片进行特征提取。
常用的图片特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
这些特征可以通过图像处理和计算机视觉的方法进行提取，为后续的数据分析提供基础。
2. 图片内容识别除了提取基本的图像特征外，还可以使用深度学习等技术进行图片内容的识别。
通过训练图像识别模型，可以自动识别出图片中的物体、场景、人物等。
这对于理解图片的含义和话题具有重要意义。
通过图片内容识别，可以从海量的图片数据中筛选出特定的主题或领域的图片。
图书管理员如何进行图书馆的数据挖掘和分析
图书管理员如何进行图书馆的数据挖掘和分析在当今信息爆炸的时代，图书馆作为知识和信息的宝库，扮演着重要的角色。
然而，随着数字化时代的到来，图书管理员需要利用数据挖掘和分析技术来更好地管理和利用图书馆资源。
本文将探讨图书管理员如何进行图书馆的数据挖掘和分析以提高图书馆服务质量。
一、数据采集与整合数据挖掘和分析的第一步是采集和整合图书馆的相关数据。
图书管理员可以利用图书馆管理系统、阅读记录以及用户调研等方式获取有关图书馆资源和读者行为的数据。
同时，还可以利用外部数据源如学术数据库、互联网等获取更广泛的信息。
这些数据需要按照一定的格式进行整合，以便后续的数据分析。
二、数据清洗与预处理在数据挖掘和分析过程中，数据的质量是至关重要的。
图书管理员需要对采集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据、空缺值和异常值等。
同时，还需要进行数据归一化和标准化处理，确保数据的一致性和可比性。
这样可以提高后续分析的准确性和可靠性。
三、数据挖掘与模型建立数据挖掘是指从大量数据中发现有用的信息和模式。
图书管理员可以通过多种算法和技术进行数据挖掘，如关联规则挖掘、聚类分析和分类算法等。
通过对图书馆的数据进行挖掘，可以发现读者的阅读偏好、流行趋势等信息，为图书馆提供精准的服务。
同时，还可以建立模型来预测图书馆资源的需求和借阅量，以便图书馆做出相应的调整和优化。
四、数据分析与可视化数据分析是基于挖掘到的信息对数据进行解释和理解的过程。
通过对数据进行统计分析和趋势分析，图书管理员可以了解读者的行为模式和需求变化，从而制定相应的图书馆服务策略。
此外，数据可视化也是非常重要的一环。
通过利用图表、图像、地图等可视化手段，可以直观地展示数据分析结果，使得非专业人士也能够轻松理解和利用这些信息。
五、数据驱动的决策与改进数据挖掘和分析为图书管理员提供了可靠的依据，支持他们做出更加明智的决策。
通过对图书馆数据的分析，图书管理员可以根据读者的需求和流行趋势，优化图书采购和库存管理，提供更加贴近读者需求的服务。
大数据的价值挖掘与管理
大数据的价值挖掘与管理随着信息化时代的发展，各类数据不断增长，大数据也因此应运而生。
大数据具有庞大的体量、高速的增长速度、高度的多样性和低度的结构化等特点。
对于企业而言，如何进行大数据的价值挖掘与管理已经成为一个不可避免的问题。
一、大数据的价值挖掘大数据的价值挖掘是指通过对海量数据的分析，发现其中蕴含的价值信息并将其应用于企业的决策和业务开发等方面。
1. 从数据中挖掘商机大数据可以帮助企业发现市场需求、消费趋势等信息。
通过对海量数据的分析，企业可以了解消费者的喜好和购买行为，并据此制定市场营销策略。
此外，许多企业已经利用大数据分析技术挖掘数据中的商业机会，如在金融领域中，利用大数据技术来进行客户画像，从而为金融业务提供更为准确的风险评估、控制等。
2. 优化供应链管理大数据可以帮助企业优化供应链管理，提高生产效率和产品质量。
通过对供应链数据的分析，企业可以了解供应链中的瓶颈和问题，并及时采取应对措施。
此外，大数据技术还可以帮助企业优化生产计划，提高生产过程的可控性和稳定性。
3. 改善客户服务大数据可以提高企业的客户服务质量，增强客户满意度和忠诚度。
通过对客户数据的分析，企业可以了解客户需求和反馈，并据此优化产品设计和服务体验。
此外，大数据技术还可以帮助企业实现更个性化的客户服务，提供更具有针对性的产品和服务。
二、大数据的管理在进行大数据的价值挖掘之前，企业需要进行大数据的管理，以确保数据的质量和安全。
1. 数据清洗和标准化由于大数据的来源多样，包括传感器、社交媒体、在线购物等多个渠道，在数据采集过程中往往会存在一些杂音和异常值。
因此，企业需要对数据进行清洗和标准化，以确保数据的准确性和一致性。
2. 数据安全和隐私随着大数据时代的到来，企业面临着数据安全和隐私问题的挑战。
因此，企业需要采取一系列措施来保护数据的安全和隐私，如加密数据存储和传输、限制访问权限等。
3. 数据集成和共享企业通常从不同的数据源中获取数据，数据集成和共享是实现数据一体化和挖掘价值的关键步骤。
海量异构网络数据管理与挖掘方法
海量异构网络数据管理与挖掘方法随着互联网的快速发展和智能设备的广泛应用，海量网络数据的产生和积累呈现出爆发式增长的趋势。
这些数据来自不同的网络环境、不同的数据源，呈现出异构性的特点。
如何高效地管理和挖掘这些海量异构网络数据成为了当前信息技术领域的重要研究课题。
一、海量异构网络数据管理方法海量异构网络数据管理涉及到数据的收集、存储、检索和查询等方面。
为了高效地管理这些数据，研究者们提出了一系列的方法。
1. 数据收集与存储在海量异构网络数据管理中，首先需要进行数据的收集和存储。
由于异构性数据的来源多样，其数据格式和结构也各不相同。
因此，研究者们提出了数据抽取、数据清洗和数据集成等技术，以便将异构数据转换成统一的格式，并存储到统一的系统中。
2. 数据索引与查询为了高效地对海量异构网络数据进行查询和检索，研究者们提出了一系列的索引和查询方法。
例如，基于关键词的索引方法可以实现对文本数据的全文检索，而图数据库可以实现对图数据的快速查询。
3. 数据安全与隐私保护在海量异构网络数据管理中，数据的安全和隐私保护是一项重要任务。
研究者们通过加密、访问控制和隐私保护算法等手段，确保了数据的安全性和隐私性。
二、海量异构网络数据挖掘方法海量异构网络数据的挖掘是从数据中发现潜在知识和规律的过程。
针对海量异构网络数据的特点，研究者们提出了一系列的数据挖掘方法。
1. 异构网络数据预处理由于异构网络数据的复杂性和噪声干扰的存在，预处理是数据挖掘的重要环节。
预处理的任务包括数据清洗、特征选择和数据集成等，目的是减少噪声干扰，提高数据挖掘结果的准确性。
2. 异构网络数据特征抽取在海量异构网络数据中，不同类型的数据呈现出不同的特征。
为了有效地挖掘这些数据，研究者们需要选择合适的特征抽取方法。
例如，对于文本数据，可以使用词袋模型或者TF-IDF方法进行特征抽取；对于图数据，可以使用结构特征或社交关系特征进行抽取。
3. 异构网络数据挖掘算法根据不同的应用场景和数据类型，研究者们提出了多种异构网络数据挖掘算法。
知识图谱挖掘方法与工具
知识图谱挖掘方法与工具导言在信息时代，海量的数据和知识成为了人们获取信息与知识的重要来源。
然而，这些数据和知识通常是以非结构化的形式存储在网页、文本、图像等多种媒体中，并且存在着大量的冗余信息和噪声。
为了能够更好地理解和利用这些数据和知识，知识图谱挖掘方法与工具应运而生。
本文将介绍知识图谱挖掘的方法与相关工具。
什么是知识图谱挖掘知识图谱挖掘是指从非结构化数据中自动抽取和构建知识图谱的过程。
知识图谱是一种以图形结构表示和组织知识的模型，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。
知识图谱挖掘旨在从大量的非结构化数据中发现实体、属性和关系，并将它们组织成结构化的知识图谱，以便于人们进行进一步的分析和利用。
知识图谱挖掘的方法知识图谱挖掘的方法可以分为以下几类：文本挖掘文本挖掘是从文本数据中自动抽取和发现知识的方法。
主要利用自然语言处理和机器学习技术，包括文本分类、命名实体识别、关系抽取等。
文本挖掘可以从网页、新闻、论文等多种文本数据中抽取实体、属性和关系，构建知识图谱。
图像挖掘图像挖掘是从图像数据中自动抽取和发现知识的方法。
主要利用计算机视觉和机器学习技术，包括图像分类、目标检测、图像分割等。
图像挖掘可以从图像数据中抽取物体、场景和关系信息，构建知识图谱。
地理信息挖掘地理信息挖掘是从地理数据中自动抽取和发现知识的方法。
主要利用地理信息系统和机器学习技术，包括地理数据处理、地理位置识别、地理关系抽取等。
地理信息挖掘可以从地理数据中抽取地理实体、属性和关系，构建与地理相关的知识图谱。
社交网络挖掘社交网络挖掘是从社交网络数据中自动抽取和发现知识的方法。
主要利用社交网络分析和机器学习技术，包括社交网络关系抽取、用户兴趣挖掘、社交网络演化分析等。
社交网络挖掘可以从社交网络数据中抽取用户、社群和关系信息，构建与社交网络相关的知识图谱。
知识图谱挖掘的工具知识图谱挖掘的工具是用于辅助知识图谱挖掘的软件和系统。
以下介绍一些常用的知识图谱挖掘工具：Neo4jNeo4j是一个图数据库管理系统，用于存储和查询知识图谱数据。
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特邀编辑：王海勋微软亚洲研究院
图数据的管理与挖掘
不论是工业界还是学术界，对大数据的关注可谓方兴未艾。
在未来很长一段时间内，这种关注还将持续。
原因有两方面。
首先，大数据对于改变整个业界乃至改变人类的生活将起到非常重要的作用；其次，目前我们对大数据的思考和研究还仅仅停留在数据量非常大这个层面上，工业界和学术界还没有开始应对大数据带来的真正挑战。
虽然如何对大数据进行操作是一个非常关键的问题，但大数据的真正价值在于数据之间非常高的相关性（connectedness ）。
正是这种相关性，使得数据挖掘和分析变得有意义，从而使大数据变得有意义。
根据数据量的大小和数据内部的相关程度，我们可以对数据进行分类。
一般来说，数据量的大小可以用记录数（关系型数据库）或文件数（文本数
关键词：图数据管理 图数据库系统 图算法
据库）来衡量，而数据的连接程度则可以通过数据记录之间关系的数目来衡量。
一个图数据库的数据量的大小对应的是节点的数目，而数据关联性的强弱对应的则是图中边的数目。
传统的关系型数据库所能处理的仅仅是量较小并且关联性较弱的数据。
目前对大数据关注比较多的是数据的量，即图1中纵轴所示。
现有的大数据系统，比如基于MapReduce 的Hadoop ，基本上是处理巨量数据的系统，但在处理数据之间的复杂关系的时候往往力不从心，原因在于众多的关系会带来大量的连接（join ）操作，而大量的连接操作连成熟的关系型数据库系统（relational database manage-ment system ，RDBMS ）都不能胜任，更不要说依赖分布式数据拷贝的MapReduce 系统了。
图数据研究重点关注的是数据的关联性。
图Facebook 上的图数据。
现这种趋势随着应用及数据的日趋复杂变得愈来愈明显。
目前，很多图数据仍然是由关系型数据库管理。
然而，应用需求已经不再局限于事务性的操作（transactional processing ），而是更加重视如何有效地从数据中获得有价值的信息。
这势必使数据的关联性得到更多关注。
对于大量的关联性操作（multi-way join operations ）来说，关系型数据库的处理能力有限，因此作为非关系型数据库NoSQL 重要分支的图数据库应运而生。
目前，对图数据的研究仍然处于起步阶段。
研究人员提出了很多新颖的图算法，其中很多算法
数据量与数据相关性的关系示意图
Column Store
Document Store
Typical RDBMS
Graph DB
Data connectedness
是针对大规模数据图提出的，包括图数据的特性分析、图的生成、节点连接性判定（reachability ）、相似子图查询、图的查询语言和图上的关键字查询等等。
但是，对图数据的研究不应只停留在算法层面。
单一的算法依赖很多假设。
例如，假设存在某种特定的索引（index ），或者假设图数据是以某种特定的方式（比如向量及矩阵方式）存储的。
不同的算法很有可能依赖完全不同的假设，而这些假设往往不能共存，这就意味着这些算法不能共存，这势必影响我们处理大规模图数据的能力。
因此，对图数据的研究要特别关注对系统的研究，即如何开发一个图系统，以便能更有效地支持在图数据上进行一些基本操作，并且大量的图算法都是可以用这些基本操作实现的。
要做到这一点，我们就必须研究图本身的性质和图算法的性质，特别是算法在图数据上的访问模式（data access pattern ），从而开发出开放的图数据库系统。
这样的发展思路有可能和当年关系型数据库的发展思路一致。
在本期专题中，我们邀请了工业界和学术界的研究人员就图数据的管理和挖掘这一主题撰文发表他们的看法，围绕系统和算法两个方面展开讨论。
在系统方面，复旦大学的冯国栋和肖仰华撰写了《大图的分布式存储》，介绍了图存储的基本概念及其核心技术——图划分。
由于图数据的访问模式基本是随机访问而不是顺序访问，使得图系统如何使用内存成为一个关键问题。
由于内存有限，
因此分布式内存成为一种有效的方式。
在这种情形下，图的划分变得十分重要。
香港科技大学的李亚韬和微软亚洲研究院的邵斌等撰写的《基于哈希存储器的大图生成器》是系统工作的一个重要组成部分。
首先，需要理解真实图的数据分布；其次，需要在和真实图类似（数据分布）的图上检验我们的算法。
该文介绍了一个实时算法，即图在生成之后是立即可用的，而不是存在于一种特定的格式（如文本格式），需要导入到图系统中。
事实上，该大图生成器是对大规模图数据更新功能的检验。
在算法方面，香港中文大学的祝园园、秦璐和于旭撰写的《图匹配问题的应用和研究》介绍了经典问题——图匹配问题的研究和挑战。
北京航空航天大学的马帅、李佳、刘旭东和怀进鹏的文章《图查询：社会计算时代的新型搜索》介绍了目前图查询领域的主要研究问题和挑战。
北京大学的邹磊和中国人民大学的陈跃国撰写的《海量RDF 数据管理》详细介绍了一个图数据库的应用、资源描述框架（resource description framework ，RDF ）数据的存储和检索。
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王海勋
微软亚洲研究院高级研究员。
主要研究方向为数据库、图系统和算法、数据挖掘、知识库和语义网络。
haixunw@
CCF@U120：袁晓如走进太原理工大学
2012年10月9日，“CCF 走进高校”系列活动走进太原理工大学。
CCF YOCSEF 主席、北京大学
袁晓如研究员为师生带来了“走出数据丛林——大数据可视化与可视分析研究”的学术报告。
CCF YOCSEF 学术秘书、北京航空航天大学副教授胡春明，CCF YOCSEF AC 委员齐红威也为师生们作了有关大数据的精彩演讲。
太原理工大学副教授强彦主持了本次报告会。
太原理工大学计算机学院青年
教师和100多名CCF 学生会员聆听了演讲。
太原理工大学前身是创立于1902年的国立山西大学堂西学专斋，是我国最早成立的三所国立大学之一。
经过百余年的传承与发展，学校业已建设成为一所以工为主，理工结合，多学科协调发展的高等学府，是国家“211工程”重点建设大学。