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第1章 绪论1

1.1 概述2

1.2 大数据战略与趋势6

1.2.1 大数据战略6

1.2.2 大数据趋势8

1.3 大数据标准化研究12

1.3.1 国外标准发展现状12

1.3.2 国内标准发展现状14

1.4 大数据应用16

1.4.1 趋势预测17

1.4.2 疫情分析17

1.4.3 消费行为分析18

1.4.4 智慧金融20

1.4.5 精确营销20

1.4.6 舆情分析21

1.5 大数据对软件测试的挑战23

参考文献24

第2章 面向大数据框架的测评27

2.1 概述28

2.2 面向数据质量的测评29

2.2.1 数据质量29

2.2.2 数据预处理31

2.2.3 数据质量测评36

2.3 分布式数据模型及测试40

2.3.1 框架40

2.3.2 数据模型41

2.3.3 单元测试43

2.4 大数据的基准测试48

2.4.1 基准测试48

2.4.2 测试方法48

2.4.3 测试内容50

参考文献63

第3章 大数据智能算法及测评技术65

3.1 概述66

3.2 聚类算法及测评67

3.2.1 聚类及其在大数据中的应用67

3.2.2 聚类的典型算法及分析68

3.2.3 聚类算法的测试72

3.2.4 聚类质量的评估76

3.3 分类算法及评估79

3.3.1 分类及其在大数据中的应用79

3.3.2 分类的典型算法及分析80

3.3.3 分类算法的测试86

3.3.4 分类器性能的评估88

3.4 推荐系统算法及其测评92

3.4.1 推荐系统算法94

3.4.2 推荐系统的测评实验97

3.4.3 推荐系统的评估99

参考文献104

第4章 大数据应用的性能测评技术107

4.1 概述108

4.2 大数据应用的影响因素与性能测评109

4.2.1 影响大数据应用的因素109

4.2.2 大数据应用的性能测评类型109

4.2.3 大数据应用的性能测评指标110

4.3 大数据应用测试的支撑数据设计113

4.3.1 大数据的数据结构特点113

4.3.2 大数据的数据设计依据114

4.3.3 大数据的数据生成方法116

4.4 大数据应用性能测评模型117

4.4.1 应用负载模型117

4.4.2 数据负载模型122

4.5 工具与案例130

4.5.1 性能测试工具130

4.5.2 性能测试流程131

4.5.3 某网络舆情监测系统测试案例134

4.5.4 某微博大数据平台测试案例137

参考文献139

第5章 大数据应用的安全测评技术143

5.1 概述144

5.2 影响大数据应用安全的要素145

5.2.1 影响架构安全的要素145

5.2.2 影响数据安全的要素148

5.3 大数据架构的安全测评150

5.3.1 分布式计算框架的安全测评150

5.3.2 非关系型数据库的安全测评155

5.4 数据的安全性测评160

5.4.1 数据来源的安全性测评160

5.4.2 隐私保护程度的测评164

5.5 应用安全等级保护测评175

5.5.1 用户鉴别176

5.5.2 事件审计177

5.5.3 资源审计179

5.5.4 通信安全181

5.5.5 软件容错182

参考文献182

索引185