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大数据测评
《大資料測評》一書介紹了大資料的概念和特徵，各國大資料發展的戰略、發展趨勢及其標準化情況，以及對於軟體測試帶來的挑戰。在此基礎上，《大資料測評》在面向大資料處理框架、大資料基礎演算法、應用系統、系統安全和隱私洩露的測評技術等方面展開了分析和討論。以Hadoop為主線開展大資料測試的探討。在底層支撐框架層聚焦於單元測試和框架基準測試；在基本演算法中涵蓋了聚類、分類及其個性化推薦；在應用層，介紹了其性能測試中若干問題，重點闡述資料集的設計與分析。最後，《大資料測評》討論了大資料的安全和隱私問題，突出介紹由於大
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第1章 緒論
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1.1 概述
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1.2 大數據戰略與趨勢
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1.2.1 大數據戰略
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1.2.2 大數據趨勢
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1.3 大數據標準化研究
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1.3.1 國外標準發展現狀
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1.3.2 國內標準發展現狀
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1.4 大數據應用
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1.4.1 趨勢預測
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1.4.2 疫情分析
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1.4.3 消費行為分析
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1.4.4 智慧金融
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1.4.5 精確營銷
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1.4.6 輿情分析
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1.5 大數據對軟體測試的挑戰
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參考文獻
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第2章 面向大數據框架的測評
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2.1 概述
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2.2 面向數據質量的測評
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2.2.1 數據質量
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2.2.2 數據預處理
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2.2.3 數據質量測評
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2.3 分散式數據模型及測試
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2.3.1 框架
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2.3.2 數據模型
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2.3.3 單元測試
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2.4 大數據的基準測試
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2.4.1 基準測試
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2.4.2 測試方法
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2.4.3 測試內容
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參考文獻
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第3章 大數據智能演算法及測評技術
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3.1 概述
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3.2 聚類演算法及測評
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3.2.1 聚類及其在大數據中的應用
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3.2.2 聚類的典型演算法及分析
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3.2.3 聚類演算法的測試
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3.2.4 聚類質量的評估
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3.3 分類演算法及評估
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3.3.1 分類及其在大數據中的應用
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3.3.2 分類的典型演算法及分析
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3.3.3 分類演算法的測試
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3.3.4 分類器性能的評估
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3.4 推薦系統演算法及其測評
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3.4.1 推薦系統演算法
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3.4.2 推薦系統的測評實驗
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3.4.3 推薦系統的評估
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參考文獻
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第4章 大數據應用的性能測評技術
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4.1 概述
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4.2 大數據應用的影響因素與性能測評
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4.2.1 影響大數據應用的因素
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4.2.2 大數據應用的性能測評類型
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4.2.3 大數據應用的性能測評指標
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4.3 大數據應用測試的支撐數據設計
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4.3.1 大數據的數據結構特點
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4.3.2 大數據的數據設計依據
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4.3.3 大數據的數據生成方法
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4.4 大數據應用性能測評模型
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4.4.1 應用負載模型
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4.4.2 數據負載模型
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4.5 工具與案例
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4.5.1 性能測試工具
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4.5.2 性能測試流程
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4.5.3 某網路輿情監測系統測試案例
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4.5.4 某微博大數據平台測試案例
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參考文獻
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第5章 大數據應用的安全測評技術
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5.1 概述
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5.2 影響大數據應用安全的要素
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5.2.1 影響架構安全的要素
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5.2.2 影響數據安全的要素
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5.3 大數據架構的安全測評
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5.3.1 分散式計算框架的安全測評
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5.3.2 非關係型資料庫的安全測評
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5.4 數據的安全性測評
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5.4.1 數據來源的安全性測評
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5.4.2 隱私保護程度的測評
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5.5 應用安全等級保護測評
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5.5.1 用戶鑒別
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5.5.2 事件審計
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5.5.3 資源審計
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5.5.4 通信安全
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5.5.5 軟體容錯
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參考文獻
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- 索引
評分與評論
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