34th International Conference on Very Large Data Bases (Vldb 2008) (Proceedings of the Vldb Endowmen pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Association for Computing Machinery (Acm)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-02-04

价格:USD 195.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781605606965

丛书系列:

图书标签:

数据库
VLDB
数据管理
数据挖掘
大数据
信息检索
学术会议
计算机科学
数据工程
性能优化

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具体描述

《国际海量数据管理大会（VLDB 2008）会议论文集》：探索数据时代的机遇与挑战本书汇集了2008年国际海量数据管理大会（VLDB 2008）的精华论文，这是数据管理领域最具影响力的年度盛会之一。本次会议汇聚了全球顶尖的研究人员、工程师和行业专家，共同探讨在数据爆炸式增长的时代，如何更有效地管理、处理、分析和利用海量数据所带来的机遇与挑战。本书内容涵盖了海量数据管理的各个前沿领域，为读者提供了深入了解该领域最新研究成果和未来发展方向的宝贵窗口。核心主题与前沿探索： VLDB 2008 会议论文集聚焦于一系列关键性的研究议题，旨在应对不断变化的数据环境和日益复杂的数据应用需求。这些议题不仅代表了当时学术界的研究热点，也为解决现实世界中的数据难题提供了理论基础和实践指导。数据库系统的新兴架构与性能优化：随着数据规模的急剧膨胀，传统数据库系统的性能瓶颈日益凸显。本论文集深入探讨了面向海量数据的新型数据库架构，包括内存数据库、列式存储、分布式数据库以及新型硬件（如固态硬盘）对数据库性能的影响。研究人员提出了多种创新性的索引技术、查询优化算法和事务处理机制，旨在提升数据检索速度、降低存储开销，并确保系统在高并发负载下的稳定运行。例如，一些论文可能深入分析了如何设计更高效的数据分区策略，以支持大规模并行查询，或者提出了针对特定数据类型（如时间序列数据、图数据）的定制化存储和查询方法。大数据处理与分析的挑战与解决方案：海量数据的价值在于其潜在的洞察力，而挖掘这些洞察力需要强大的数据处理和分析工具。本书涵盖了关于大数据处理框架（如MapReduce的早期演进和替代方案）、并行数据处理技术、流式数据处理以及面向复杂分析任务（如数据挖掘、机器学习、知识发现）的高效算法。研究人员在如何处理结构化、半结构化和非结构化数据，如何进行实时分析，以及如何从海量数据中提取有意义的模式和知识等方面，提出了富有创造性的解决方案。这可能包括新的数据清洗和预处理技术，以应对数据不一致和缺失的问题，或者提出了能够处理大规模图数据的算法，以发现隐藏的关联和社区结构。数据质量、集成与治理：在海量数据环境中，确保数据的准确性、一致性和可用性至关重要。本论文集关注数据质量评估、数据清洗、数据集成（将来自不同源头的数据合并为一个统一视图）、数据隐私保护以及数据治理策略。研究人员探索了自动化数据质量检测和修复技术，开发了更智能的数据匹配和冲突解决算法，并讨论了如何在遵守法规和保护用户隐私的前提下，充分利用数据资源。例如，有论文可能提出了新的数据去重算法，能够有效识别和合并来自不同数据集的重复记录，或者探讨了如何在数据共享过程中实现差分隐私，以保护个人敏感信息。数据挖掘与知识发现的最新进展：从海量数据中挖掘有价值的知识是大数据时代的核心驱动力。本书收录了大量关于数据挖掘算法、机器学习模型、模式发现、关联规则挖掘、聚类和分类技术的研究。这些研究旨在帮助用户发现数据中的隐藏关联、预测未来趋势、进行智能决策，并为科学研究和商业应用提供支持。例如，一些论文可能聚焦于可解释的机器学习模型，以理解模型的决策过程，或者提出了在分布式环境中训练大规模神经网络的方法。新兴数据应用场景的探索：随着技术的发展，海量数据管理的应用场景日益广泛，触及社会生活的方方面面。VLDB 2008 的论文集也反映了这一趋势，可能包含针对以下领域的讨论： Web数据管理：搜索引擎、社交网络、电子商务等产生了海量的Web数据，本论文集可能探讨了如何有效地抓取、存储、索引和查询Web内容，以及如何从Web数据中提取结构化信息。科学数据管理：天文学、生物信息学、粒子物理学等领域产生了PB级别甚至EB级别的数据，研究人员在如何管理和分析这些复杂科学数据方面提出了创新的方法。地理空间数据管理：地理信息系统（GIS）和位置服务产生了大量的地理空间数据，本论文集可能涵盖了高效的地理空间查询、空间分析以及地图可视化等方面的研究。时空数据管理：涉及时间维度和空间维度的数据（如交通流量、传感器数据）日益重要，本论文集可能探讨了如何有效地存储、查询和分析这些时空数据。读者对象：《国际海量数据管理大会（VLDB 2008）会议论文集》是一部面向广泛读者的重要参考资料。它特别适合以下人群：数据管理领域的学术研究人员：提供了该领域最前沿的研究思路、方法论和实验结果，有助于他们深入理解当前的研究现状，并启发新的研究方向。数据库开发工程师和系统架构师：能够帮助他们了解最新的数据库技术、性能优化策略以及应对大数据挑战的实践经验，从而设计和构建更高效、更强大的数据管理系统。数据科学家和分析师：提供了先进的数据挖掘、机器学习和数据分析算法，有助于他们从海量数据中提取有价值的见解，并支持更复杂的决策制定。信息技术领域的学生和教师：是学习和教授数据管理、数据库原理、数据挖掘等课程的宝贵教材和参考资料，能够帮助他们掌握最新的理论知识和技术发展。对海量数据管理感兴趣的行业从业者：能够帮助他们了解数据管理技术的最新趋势，以及这些技术如何驱动各行各业的创新和发展。总结：《国际海量数据管理大会（VLDB 2008）会议论文集》是理解21世纪初海量数据管理领域发展轨迹的必读之作。它不仅记录了那个时期学术界在数据库系统、大数据处理、数据挖掘等方面的杰出成就，更预示了未来数据科学和人工智能发展的方向。本书为我们描绘了一个数据驱动的未来图景，并提供了应对这一未来挑战的关键工具和思想。通过阅读本书，读者将能够深刻理解海量数据所蕴含的巨大潜力，并为在信息时代抓住机遇、应对挑战做好充分准备。