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国科大 2024-2025秋 大数据分析课程期末复习重点

教师:靳小龙、刘盛华

博主在做期末复习时,发现这门课的资料少之又少,搜遍全网只能找到几份作业答案。特此将本学期老师画的重点分享给学弟学妹们,希望对大家的复习有所帮助。

靳小龙老师部分:

大数据与大数据分析简介

大数据的定义
    可容忍的时间
    大数据是存储、算力、网络发展的产物(几个方面的作用结果)
    大数据基本特征(几个V:体量、速度、模态多样、不确定)P1
    大数据大价值value P2 --挖掘价值的过程 没有挖掘之前数据价值密度低 所以要挖掘数据 价值密度飙升
    大数据分析技术:数据---信息--知识--决策的过程 涉及很多方面
    大塑胶分析的四个层次(描述性分析、诊断性分析(背后的原因)、预测性分析(做预测,未来状况)、指导性分析(前三种是单向 数据到结果 第四种是双向的 数据到结果 结果作用在数据对象上对举措进行调整 eg 医生指导病人用药))
    描述性分析-互联网舆情监测与分析 媒体关注啥网民关注什么
    诊断性分析-工业大数据分析故障诊断 硬盘故障
    预测性分析-谷歌流感趋势预测 根据搜索词判断美国会不会发生流感 要关注数据的相关性和因果性 不是只有相关性时间变了不成立 要掌握数据背后的因果
    指导性分析:英国大选中剑桥用用户画像影响用户投票行为 个性化定制信息的推送形成信息茧房-->僵化眼界

数据驱动的自然语言处理


    基于长短时记忆网络的中文分词:分析要做好必要要刻画好上下文--刻画上下文?循环神经网络RNN:得到每个词的表达 问题:短时记忆+梯度爆炸-->长短时记忆网络 内部状态c 输出状态h 三个门解决问题 sigmoid门(水龙头)针对每一维度的数据传多少  遗忘门 上一个时刻的内部状态变量ct-1 有多少能输入进来 *工作机制* gf作用在ct-1上 gf对ct-1进行控制 每个维度有哪些信息是真正输入到当前的 输入门 ct=tahn() 得到gi gi进行控制 输出门 tahn(ct) go输出门的门控向量          得到了每个单词的向量表达即哪些向量应该组合在一起 注意标签推理层 用几层lstm
    文本分类:TextCNN模型——每个词有一个向量,不同词拼接起来形成矩阵,做卷积,得到基于卷积神经网络的模型,maxpooling,全连接得到和任务相结合的向量 如果是分类任务--向量对应类别(反正就是可以根据任务设定向量每一维表达什么) 对文本做分类可以参考这个架构 抽取关系 第i维值最大表示i维的关系P3
    文本表达—单词的表示方法:局部表示(一维:独热表示)vs分布表示(基于单词的横向组合形成的特征表示**LSI(低秩逼近矩阵-->LSI:cij第i个单词在j文档中出现的次数,对文档进行分解,保持奇异值不变其余置为0,每一行是什么?每一列是什么?奇异值理解为相关程度),纵向聚合-聚合成一类实体eg.国科大清华(NPLM模型-只使用单词上文、C&W排序学习模型-使用单词上下文预测当前+排序损失函数、上下文预测模型word2vec、SG用当前预测上下文、glove-词与词共现矩阵 行和列都是但系看次数))
    句子的表示方法:词袋模型(词集模型上,考虑但系出现次数)TF-IDF模型(词频+逆向文档频率,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高在其他文章很少出现,则该词代表当前文档,有类别区分能力,适合分类 具体咋算?)基于单词分布式表示组合的表示方法 基于CNN/RNN/ReCNN依托于语法树/DAN(不多说)启发式规则的文本匹配(BM25与tiidf类似)基于因语音表达的文本匹配(隐语义)文本匹配的评价方法(分类准去率。。ndcg是最综合的) 没记上太多再看

知识图谱与知识计算

边和点是什么 
                    本体层(哪些概念、哪些类型有什么关系)实体层(实例化,实例之间的关联关系)
                    生命周期(知识建模、获取、融合、存储、计算、应用)
                    实体抽取(啥样都有)--方法:传统机器学习方法:序列标注任务(在字或词一级打标签 BIO模式 BIOES模式) 隐马尔可夫模型(最后得到Tmax wi ti贡献的次数出现的次数 近似P())LSTM+CRF结合做识别(两层lstm既有上文也有下文--最后对向量序列打标签)
                    关系抽取-两个实体之间的语义关系:远程监督关系抽取(核心思想是啥-对核心思想的放松 对句子的分类到对句袋的分类)基于经典神经网络的关系抽取(关键词)基于预训练神经网络-BERT(单词预测任务 下一句话预测  优势不用单独标注利用预料集中的信息  如何用bert   做关系的抽取进行标识)-->Transformer(编码器 核心-多头
的过程
        基于分布式表达的知识计算 *TransE 向量加法三角形法则 头+关系约等于尾实体 正确满足错误不满足 损失函数学习到所有的向量的表达  问题:多对多表达不了 -->TransR方法 关系和实体不在一个空间 关系和实体分别学一个空间      TransA:对margin进行优化 

刘盛华老师部分:

这位老师的部分特别抽象,画的重点聊胜于无。以下就截PPT里的图了。

大数据分析技术与系统

可扩展性是重点:

算法的特点:

参数更新方案的对比:

MapReduce
MapReduce考了一个大题,写伪代码,记忆以下

大数据统计分析

相关性分析
三个系数和各自的特点
找相似文档对
找相似文档对这部分也是一个重点,似乎考了几个选择题。特别注意LSH这部分,老师强调了一定要会算。
计数 Count-Min sketch(CMS)
做法:把输入的 data 放到固定范围的哈希中。eg. 求余数,取整求余-- 》设计哈希函数避免放入的位置一样。

大数据机器学习

SVD要考,知道分解后的行和列分别是什么。
捋清 Decision Tree、Random Forest、GBDT
神经网络的几个特点:训练、测试、 Early stopping、Mini-batch、Momentum、 Batch Normalization

大图数据分析

博主没太搞懂是在做什么,在复习的时候只是依靠记忆和背诵了。
A near-linear heuristic algorithm to detect dense block重点,考了一个大题
思路:每次删掉度最小的记录密度最大的子图这个子图是一个还不错的解
Theoretical Bounds
该定理表明, Fraudar 算法返回的结果 (即用户集合A 和对象集合 B 的联合得分 )至少是最优解(即理论上最大得分GOPT) 的一半。
几个处理图的算法: SpecGreedy、EigenSpoke、D-cube、EigenPulse

社会媒体分析

掌握pagerank,每种方法得知道怎么算,考试中考了

要知道Google PageRank的提出是为了解决:Dead ends和Spider traps

完整的算法流程:

数据与算法安全

这部分内容老师复习课提到了,有的内容比较难,大家根据复习课的内容自行决定复习强度即可。

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