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『簡體書』大数据应用与挑战

書城自編碼： 3950391
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→數據庫
作者： 白晓梅、白忠波
國際書號(ISBN)： 9787513090001
出版社： 知识产权出版社
出版日期： 2024-01-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 58.8

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內容簡介：
大数据在各个领域都发挥着重要作用，帮助发现规律、优化决策，促进相关领域的进步与发展。本书主要探讨了在大数据时代背景下，教育大数据、体育大数据、学术大数据的应用与挑战。本书共分4章：第1章主要综述教育大数据预测、应用和挑战；第2章介绍了体育大数据的背景、管理、体育数据分析方法、实际应用和代表性研究问题；第3章介绍体育社交网络，并对其研究成果进行综述和分类，提出了该领域中有前景的研究方向；第4章主要研究量化合作者的影响力，基于合作-引用网络，提出了一个结构化的量化模型，即SCIRank模型。
關於作者：
白晓梅，鞍山师范学院人工智能学院(大数据产业学院)副院长、教授、博士，兼任鞍山师范学院大数据研究所所长。毕业于大连理工大学软件工程专业，研究领域包括数据科学、知识管理和网络科学。在Journal of Informetrics、Big Data Research、Scientometrics等国际期刊和WWW、AAAI等国际会议上发表英文论文30余篇，近30篇论文为SCI检索源。主持辽宁省重点研发计划指导计划项目1项、辽宁省自然科学基金项目1项，参加国家自然科学资金及省市级项目10余项。申请国家发明专利3项。入选2019年辽宁省高等学校创新人才支持计划，获得辽宁省自然科学成果三等奖、辽宁省教育软件大赛二等奖。2021年，被授予第四届鞍山市杰出科技工作者称号。白忠波，鞍山师范学院体育科学学院教授，研究领域包括体育社交网络和体育大数据分析等。出版专业教材1部。
目錄：
目 录
第1章 教育大数据预测、应用与挑战
1.1 教育大数据发展的意义
1.2 教育大数据发展现状
1.3 教育大数据特点
1.4 教育大数据预测、应用简介
1.5 教育大数据预测
1.5.1 影响学生成绩的因素
1.5.2 预测模型
1.5.3 评价指标
1.6 教育大数据应用
1.6.1 预测
1.6.2 推荐
1.6.3 评价
1.7 挑战性的问题
1.7.1 开放的教育大数据
1.7.2 教育大数据平台
1.7.3 学生行为预测分析
1.7.4 知识图谱构建
1.7.5 隐私威胁和合法保护
1.8 本章小结
参考文献
第2章 体育大数据管理、分析、应用与挑战
2.1 引言
2.1.1 体育大数据发展的意义
2.1.2 体育大数据特点
2.1.3 体育大数据研究现状
2.1.4 章节安排
2.2 体育大数据管理
2.2.1 体育大数据获取
2.2.2 体育大数据标注
2.2.3 提升体育大数据的质量
2.3 体育大数据分析方法
2.3.1 统计分析
2.3.2 体育社交网络分析
2.3.3 体育大数据分析服务平台
2.4 体育大数据应用
2.4.1 评价
2.4.2 预测
2.5 挑战性的问题
2.5.1 利用知识图谱预测运动员成绩
2.5.2 发现潜在的体育新星
2.5.3 统一的体育大数据平台
2.5.4 开放的体育大数据
2.5.5 隐私保护
2.6 本章小结
参考文献
第3章 体育社交网络分析、建模与挑战
3.1 引言
3.1.1 体育社交网络定义
3.1.2 体育社交网络分析的好处
3.1.3 体育社交网络建模的好处
3.1.4 本章贡献
3.2 体育社交网络分析
3.2.1 体育社交网络
3.2.2 基于传球网络的分析
3.3 体育社交网络模型
3.4 挑战性的问题
3.4.1 利用多视角学习挖掘体育团队成功的基因
3.4.2 基于图网络评价体育团队合作的影响力
3.4.3 利用图神经网络发现最佳搭档
3.4.4 基于属性卷积神经网络发现体育新星
3.5 本章小结
参考文献
第4章 基于异构网络的合作者影响力评估
4.1 引言
4.2 相关工作
4.3 方法
4.3.1 数据集与预处理
4.3.2 SCIRank模型框架
4.4 实验结果
4.4.1 在科学合作生涯中的产量模式
4.4.2 合作时长和昙花一现
4.4.3 在科学合作生涯中的影响力模式
4.4.4 合作影响力和“二八定律”
4.4.5 SCIRank和突出的影响力
4.5 本章小结
参考文献
內容試閱：
前 言
教育大数据、体育大数据、学术大数据在国家人才培养、人才引进、基金分配等方面扮演着重要角色，已经受到国内外科研工作者的广泛关注。本书共包括四章，主要贡献为：
第1章主要综述教育大数据预测、应用与挑战。教育大数据预测研究不仅能够指导教育管理者作出合理的决策，还能为学生提供就业推荐、失业预警等精准服务。关于教育大数据预测部分，本章重点关注影响学生成绩的因素、预测学生成绩的模型及其应用。关于教育大数据应用部分，重点介绍：（1）预测，如异常学生预测、学生成绩预测及就业预测等；（2）推荐，如推荐课程、推荐导师及推荐学习场所等；（3）评价，如学生学业评价、教师科研评价及教师教学评价等。关于教育大数据挑战性的问题，我们重点介绍了开放的教育大数据、教育大数据平台、学生行为预测分析、教育相关的知识图谱及隐私威胁和合法保护问题。
随着信息技术和体育运动的快速发展，体育信息分析已成为一个越来越具有挑战性的问题。如今，各种各样的体育数据都可以很容易地访问，并且研究人员已经开发了令人惊叹的数据分析技术，这使我们能够进一步探索这些数据背后的价值。第2章首先介绍了体育大数据的背景。其次介绍了体育大数据管理，如体育大数据采集、体育大数据标注和提升体育大数据的质量。再次介绍了体育大数据分析方法，包括统计分析、体育社交网络分析和体育大数据分析服务平台。此外，我们还介绍了体育大数据的实际应用，如评价和预测。最后调查了体育大数据领域的代表性研究问题，包括利用知识图谱预测运动员成绩、发现潜在的体育新星、统一的体育大数据平台、开放的体育大数据和隐私保护。
第3章首先介绍体育社交网络。其次对体育社交网络和体育社交的最新研究成果进行了综述和分类。基于传球网络的网络分析，我们从以下三个方面展开介绍：中心性及其变体、熵、其他度量指标。再次比较了用于体育社交网络分析、建模和预测的不同体育社交网络模型。最后提出了体育社交网络领域中有前景的研究方向，包括利用多视角学习挖掘体育团队成功的基因、基于图网络评价体育团队合作的影响力、利用图神经网络发现最佳合作伙伴及基于属性卷积神经网络发现体育新星。
第4章主要研究量化合作者的影响力。基于合作-引用网络，提出了一个结构化的量化模型，即SCIRank模型。实验结果表明：（1）在学术界，学者之间的合作活动更倾向于短期合作。（2）在学术合作生涯中，具有高影响力的合作者对的年平均合作影响力要高于中、低影响力的合作者对的年平均合作影响力，这表明学术合作行为越来越频繁。（3）自从1930年以来，80%的合作者影响力来源于20%的合作者，这和“二八定律”一致，说明合作影响力主要来源于少数科学家。（4）SCIRank模型不仅能够识别合作者对的影响力，而且能够识别有突出影响力的论文，如诺贝尔奖论文。
本书第1章和第4章由白晓梅撰写，第2章和第3章由白忠波撰写。本书的出版得益于2018年辽宁省科技厅重点研发计划指导计划项目和辽宁省教育厅2019年辽宁省高等学校创新人才支持计划的资助。本书主要面向从事教育大数据、体育大数据、学术大数据研究的科研人员及相关研究领域的广大师生。由于教育大数据、体育大数据、学术大数据相关研究发展迅速及作者能力有限，书中若有不妥之处，敬请广大读者与同行专家提出宝贵的意见。在此，感谢鞍山师范学院校领导和科技处领导给予我们的大力支持和经费保障，特别向为本专著的出版作出贡献的同志们表示衷心的感谢！

 

 

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