大數據測評

蔡立志，博士、研究員，上海市青聯委員（信息產業界別），上海市軟件行業標兵上海市政府採購專家、上海市科委、上海市經信委專家庫專家，上海市技術帶頭人，上海市閔行區領軍人才。現擔任上海軟件中心副主任、上海市計算機軟件評測重點實驗室主任。研究領域包括軟件測試用例的自動生成技術、複用技術、軟件工程標準等方面。以組長和副組長身份主持的項目共計7項，發表論文共計50多篇篇，EI索引23篇， 參與國家標準制定20多項，申請軟件著作權4項，獲得上海市科技進步三等獎2項。

《大數據測評》一書介紹了大數據的概念和特徵，各國大數據發展的戰略、發展趨勢及其標準化情況，以及對於軟件測試帶來的挑戰。

在此基礎上，《大數據測評》在面向大數據處理框架、大數據基礎算法、應用系統、系統安全和隱私泄露的測評技術等方面展開了分析和討論。以Hadoop為主線開展大數據測試的探討。在底層支撐框架層聚焦於單元測試和框架基準測試；在基本算法中涵蓋了聚類、分類及其個性化推薦；在應用層，介紹了其性能測試中若干問題，重點闡述數據集的設計與分析。

最後，《大數據測評》討論了大數據的安全和隱私問題，突出介紹由於大數據所引發的新安全問題及其對策。

本書的讀者對象是從事大數據或者軟件測評的學者、軟件工程研究人員、高校研究生、大數據產業人員。 ^[1] 

中國軟件界泰斗級人物朱三元作序推薦，貼近標準，資料翔實，結構清晰！ ^[1] 

中國軟件測評機構聯盟秘書長馮惠作序推薦，內容翔實，覆蓋面廣，操作性強！ ^[1] 

第1章 緒論

1.1 概述

1.2 大數據戰略與趨勢

1.2.1 大數據戰略

1.2.2 大數據趨勢

1.3 大數據標準化研究

1.3.1 國外標準發展現狀

1.3.2 國內標準發展現狀

1.4 大數據應用

1.4.1 趨勢預測

1.4.2 疫情分析

1.4.3 消費行為分析

1.4.4 智慧金融

1.4.5 精確營銷

1.4.6 輿情分析

1.5 大數據對軟件測試的挑戰

第2章 面向大數據框架的測評

2.1 概述

2.2 面向數據質量的測評

2.2.1 數據質量

2.2.2 數據預處理

2.2.3 數據質量測評

2.3 分佈式數據模型及測試

2.3.1 框架

2.3.2 數據模型

2.3.3 單元測試

2.4 大數據的基準測試

2.4.1 基準測試

2.4.2 測試方法

2.4.3 測試內容

第3章 大數據智能算法及測評技術

3.1 概述

3.2 聚類算法及測評

3.2.1 聚類及其在大數據中的應用

3.2.2 聚類的典型算法及分析

3.2.3 聚類算法的測試

3.2.4 聚類質量的評估

3.3 分類算法及測評

3.3.1 分類及其在大數據中的應用

3.3.2 分類的典型算法及分析

3.3.3 分類算法的測試

3.3.4 分類器性能的評估

3.4 推薦系統算法及其測評

3.4.1 推薦系統算法

3.4.2 推薦系統的測評實驗

3.4.3 推薦系統的評估

第4章 大數據應用的性能測評技術

4.1 概述

4.2 大數據應用的影響因素與性能測評

4.2.1 影響大數據應用的因素

4.2.2 大數據應用的性能測評類型

4.2.3 大數據應用的性能測評指標

4.3 大數據應用測試的支撐數據設計

4.3.1 大數據的數據結構特點

4.3.2 大數據的數據設計依據

4.3.3 大數據的數據生成方法

4.4 大數據應用性能測評模型

4.4.1 應用負載模型

4.4.2 數據負載模型

4.5 工具與案例

4.5.1 性能測試工具

4.5.2 性能測試流程

4.5.3 某網絡輿情監測系統測試案例

4.5.4 某微博大數據平台測試案例

第5章 大數據應用的安全測評技術

5.1 概述

5.2 影響大數據應用安全的要素

5.2.1 影響架構安全的要素

5.2.2 影響數據安全的要素

5.3 大數據架構的安全測評

5.3.1 分佈式計算框架的安全測評

5.3.2 非關係型數據庫的安全測評

5.4 數據的安全性測評

5.4.1 數據來源的安全性測評

5.4.2 隱私保護程度的測評

5.5 應用安全等級保護測評

5.5.1 用户鑑別

5.5.2 事件審計

5.5.3 資源審計

5.5.4 通信安全

5.5.5 軟件容錯 ^[1]