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大数据算法
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课程目录
课程笔记
课时1:大数据的定义与特点
课时2:大数据算法-大数据算法的定义
课时3:大数据算法-大数据算法的特点与难点
课时4:大数据算法设计与分析
课时5:亚线性算法的定义
课时6:水库抽样—空间亚线性算法
课时7:全0数组判定—时间亚线性判定算法
课时8:数据流中频繁元素-基础知识
课时9:数据流中频繁元素-算法与分析
课时10:生成树权重(一)
课时11:生成树权重(二)
课时12:数组有序性判定
课时13:外存存储结构与外存算法
课时14:外存排序算法
课时15:外存排序算法(二)
课时16:外存查找树
课时17:B树(一)
课时18:B树(二)
课时19:KD树
课时20:表排序及其应用
课时21:时间前向处理方法
课时22:缩图法
课时23:MapReduce概述
课时24:字数统计
课时25:平均数计算
课时26:单词贡献矩阵的计算
课时27:连接算法
课时28:图算法(一)
课时29:图算法(二)
课时30:基于迭代处理平台的并行算法
课时31:基于图处理平台的并行算法
课时32:众包的实例
课时33:众包的要素
课时34:众包算法例析
课时35:众包的定义
时长:17分25秒
日期:2018/10/01
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上传者:
老白菜
课程介绍
大数据
算法
这门课程旨在通过讲授一些大数据上基本算法设计思想,包括概率算法、I/O有效算法和并行算法,让听课的同学们接触到和传统算法课程不一样的算法设计与分析思路,并且以最新的研究成果为导向,让参与这门课程学习的同学了解大数据算法的前沿知识。通过这门课程的学习,同学可以掌握大数据算法设计的基本思想,并通过本门课程的作业,掌握大数据算法设计与分析的技术。
主讲人简介
王宏志,哈尔滨工业大学软件与理论学科教授,博士生导师。美国加州大学欧文分校博士后、澳大利亚新南威尔士大学访问学者、微软亚洲研究院“铸星计划”访问学者。研究方向为大数据管理。发表学术论文150余篇,出版学术专著2本,拥有3项软件著作权,SCI/EI检索80余次,他引400余次。获得微软学者、中国优秀数据库工程师、IBM博士英才等称号,获得黑龙江省自然科学奖1项,博士论文获得中国计算机学会优秀博士论文。
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算法
大数据
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