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大数据治理

封面

作者:李浥东 沈华伟 范举 著

页数:267

出版社:机械工业出版社

出版日期:2025

ISBN:9787111765745

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内容简介

本书是中国计算机学会青年计算机科技论坛在2021年举办的“大数据治理的关键技术路径”深度思辨论坛的成果,着重讨论大数据治理的内涵和大数据治理的可行技术路径,包括大数据治理的背景与内涵、大数据安全与隐私保护、大数据管理与数据流转、面向大数据应用的算法治理等内容。书末还收录了深度思辨论坛的起源、论坛组织纪实与精彩观点,梳理了大数据治理中的挑战,并对未来的潜在研究方向进行了展望。
本书适合从事大数据相关工作的研究者和工程师阅读。

作者简介

李浥东,现任北京交通大学计算机科学与技术学院院长、教授、博士生导师,交通大数据与人工智能重点实验室主任。入选国家级人才计划、交通部重点领域创新团队等。2011年博士毕业于澳大利亚阿德莱德大学。研究方向主要在大数据智能、数据安全与隐私保护、先进计算、智能交通系统等。已在国际主要学术期刊和会议上发表学术论文200余篇,申请发明专利100余项,获国家级/省部级教学科研奖励10项。现任中国计算机学会理事、杰出会员、智慧交通分会秘书长、大数据专家委员会常委、YOCSEF 学术委员会(2021-2022)主席,IEEE CRFID学会副主席等。沈华伟,中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师,智能算法安全重点实验室常务副主任,中国计算机学会 YOCSEF学术委员会(2024-2025)主席。主要研究方向包括网络大数据分析、社会计算、智能算法安全。在本领域重要期刊或会议上发表学术论文200余篇,科研成果获国家技术发明二等奖、钱伟长科学技术一等奖等奖励。国家重点研发计划项目首席科学家,入选国家高层次人才计划、青年北京学者、中国科学院青年创新促进会优秀会员、中国科学院科苑名匠。李浥东,现任北京交通大学计算机科学与技术学院院长、教授、博士生导师,交通大数据与人工智能重点实验室主任。入选国家级人才计划、交通部重点领域创新团队等。2011年博士毕业于澳大利亚阿德莱德大学。研究方向主要在大数据智能、数据安全与隐私保护、先进计算、智能交通系统等。已在国际主要学术期刊和会议上发表学术论文200余篇,申请发明专利100余项,获国家级/省部级教学科研奖励10项。现任中国计算机学会理事、杰出会员、智慧交通分会秘书长、大数据专家委员会常委、YOCSEF 学术委员会(2021-2022)主席,IEEE CRFID学会副主席等。沈华伟,中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师,智能算法安全重点实验室常务副主任,中国计算机学会 YOCSEF学术委员会(2024-2025)主席。主要研究方向包括网络大数据分析、社会计算、智能算法安全。在本领域重要期刊或会议上发表学术论文200余篇,科研成果获国家技术发明二等奖、钱伟长科学技术一等奖等奖励。国家重点研发计划项目首席科学家,入选国家高层次人才计划、青年北京学者、中国科学院青年创新促进会优秀会员、中国科学院科苑名匠。范举,中国人民大学教授、博士生导师,国家级青年人才,中国计算机学会YOCSEF学术委员会(2024-2025)副主席、数据库专业委员会与大数据专家委员会执行委员。近年来聚焦数据库、数据治理等研究方向,相关成果在CCF A类期刊和会议上发表论文60余篇,先后主持国家自然科学基金优青项目、重点项目、面上项目,以及CCF-华为胡杨林基金、CCF-腾讯犀牛鸟基金等多项产学研合作项目。获得ACM SIGMOD Research Highlight Award、ACM China Rising Star Award、宝钢优秀教师、高校计算机专业优秀教师奖励计划、中国人民大学教学标兵等奖励与荣誉。

本书特色

大数据在推动数字经济发展中的关键生产要素作用逐渐显现。然而,随着大数据应用逐步进入到深层次发展阶段,大数据的“红利”效应逐渐减弱,数据“孤岛”问题依旧显著,数据安全和隐私保护问题备受关注,数据确权和数据流转问题尚未有效解决,使得大数据驱动的人工智能发展也面临极具挑战的治理难题。目前,大数据治理的发展存在着内涵边界不清晰、发展目标不聚焦、可行路径不明确等问题。本书从大数据治理关键技术路径这个“小切口”出发,结合中国计算机学会YOCSEF深度思辨论坛的众智成果,从大数据安全和隐私保护、大数据管理和数据流转、以及面向大数据应用的算法治理等方面探究大数据治理的内涵边界、机理方法和发展趋势。冀望本书能激发更大范围内的关注大数据治理的研究者、实践者和决策者产生更深入的思考和更有价值的思辨。

目录

丛书序前言 内容概览致谢第1章?大数据治理的背景与内涵 11.1?问题的引出 11.2?大数据治理的内涵 41.3?大数据治理能做什么 91.4?大数据治理要做什么 13第2章?大数据安全与隐私保护 172.1?关键问题 182.2?可行技术路径 202.2.1?基于密码学的安全与隐私保护技术 212.2.2?基于统计学的安全与隐私保护技术 44丛书序前言 内容概览致谢第1章?大数据治理的背景与内涵 11.1?问题的引出 11.2?大数据治理的内涵 41.3?大数据治理能做什么 91.4?大数据治理要做什么 13第2章?大数据安全与隐私保护 172.1?关键问题 182.2?可行技术路径 202.2.1?基于密码学的安全与隐私保护技术 212.2.2?基于统计学的安全与隐私保护技术 442.2.3?基于软硬件协同的安全与隐私保护技术 732.2.4?基于区块链的安全与隐私保护技术 82第3章?大数据管理与数据流转 893.1?关键问题 893.2?可行技术路径 933.2.1?基于标识的多方互认数据访问体系与技术 933.2.2?基于质量感知的异构数据融合方法 1073.2.3?基于预训练语言模型的数据融合与清洗技术 1263.2.4?统一高效的多源数据查询系统 144第4章?面向大数据应用的算法治理 1494.1?关键问题 1514.1.1?数据偏见算法歧视 1514.1.2?数据不可信、算法脆弱 1604.1.3?隐私攻击 1704.2?可行技术路径 1794.2.1?消除算法偏见、提升算法公平性 1794.2.2?可信治理提升算法鲁棒性 1834.2.3?算法隐私保护 1904.2.4?算法审计 195附录 200附录A?常用术语及其解释 200附录B?Y论坛介绍 207参考文献 239

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