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《大数据管理》既包括了大数据管理的相关技术知识，也涵盖了大数据管理在多个行业的应用与案例分析，包括：大数据基础、大数据采集、大数据存储、大数据分析、大数据融合、大数据隐私、大数据可视化、大数据前沿、医疗大数据、教育大数据、金融大数据、交通大数据。通过本书，读者能够全方位地认识和掌握大数据管理的相关知识，深入了解大数据的

本书共分为7章，主要内容包括绪论、知识图谱表示学习的现有研究综述、基于超平面机制的时态知识图谱表示学习模型、基于张量分解技术的时态知识图谱表示学习模型、利用隐式类型信息增强现有静态模型的普适性方法、类型增强的时态知识图谱表示学习模型、总结与展望。知识图谱是一种新型数据管理模式，对原本分散的多专业、多来源、多结构的专业知

本书将数据及其描述作为开端，逐渐深入介绍和数据科学相关的参数估计、假设检验、统计决策与贝叶斯方法、回归分析、时间序列模型、空间数据模型、回归模型的迁移学习及差分隐私统计推断等知识。此外，结合数据科学的实际应用，书中还讲解了回归模型的迁移学习、差分隐私统计推断等热门实用技术。

本书是数据管理领域的专业技术指南，书中从基础概念出发，全面系统地介绍了数据资源管理的原理、方法与技术。首先，本书在介绍数据资源管理的基本概念、发展历程、规划方法和管理模式等内容的基础上，详细论述了数据建模方法和治理方法，使读者对数据模型的组成、类型和建模方法及数据标准管理、数据质量管理等有一个基本认识；然后，深入讲解了

本书以普及数据采集与处理基础知识，培养数据采集与处理基本技能与素养为目标。全书共分为七个学习项目，分别为：电子商务数据概述、电子商务数据采集认知、市场数据采集、运营数据采集、产品数据采集、数据分类与处理、数据视觉化呈现。

混沌作为非线性领域的重要组成部分，针对异阶Rabinovich系统的混沌同步控制，分别利用无源控制和滑模控制理论实现了异阶Rabinovich系统的一种降阶同步控制和一种升阶同步控制；针对参数未知的不确定性异阶混沌系统的同步控制，提出了两种混沌同步控制器，包括自适应控制器和终端滑模控制器。基于自适应律方法，估计了系统模

大数据导论课程旨在普及大数据知识，帮助学生理解大数据的概念及现实意义，掌握大数据的分析、处理和应用技术。本书围绕大数据的基本概念和大数据处理的主要环节展开，共8章。第1章主要介绍大数据的概念和特征、价值和作用、相关的政策法规等；第2章主要介绍大数据相关技术，包括云计算、人工智能和物联网；第3章主要介绍大数据采集与预处理

本书讲解了大数据系统运行维护过程中的各个主要阶段及其任务,包括配置管理、基础运维管理、故障管理、性能管理、安全管理、高可用性管理、变更及升级管理、运维场景应用及服务资源管理,内容全面且翔实,兼具基础理论知识与运维实践经验,特别是重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能,以保障大数据系统的稳定可靠运行,更好地支撑大数据的

本书主要内容涵盖大数据技术基础、大数据采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据处理与分析技术、大数据可视化与交互技术、大数据安全与隐私保护、大数据在金融行业的应用、大数据在医疗健康领域的应用、大数据在智慧城市建设中的应用等方面。本书致力于全面剖析大数据技术的核心原理、最新进展及其在各行各业中的广泛应用，旨在为读者