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出版时间:2012-6

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isbn号码:9781139058452

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• 计算机
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现代数据挖掘技术：从理论基石到前沿应用 本书聚焦于处理和分析当今世界中日益增长的海量数据集所必需的核心理论、算法与实践工具。它旨在为读者提供一个全面而深入的视角，涵盖数据挖掘领域的关键技术栈，并强调从原始数据中提取有价值知识的系统性方法。 第一部分：数据挖掘的理论基础与预处理 本部分奠定了数据挖掘的理论基础，并详细阐述了数据准备阶段的关键步骤。 第一章：数据挖掘概述与挑战 本章首先界定了数据挖掘（Data Mining）的学科范畴，将其置于更广阔的数据科学（Data Science）和知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）的框架下进行考察。我们将探讨当前数据爆炸时代所带来的独特挑战，包括数据的高维度性、异构性、不完整性与时变性。内容将深入分析传统统计学方法在处理超大规模数据集时的局限性，并引出分布式计算和近似算法的必要性。此外，本章还将对数据挖掘的主要任务类型进行分类概述，如描述性任务（如聚类、关联规则）与预测性任务（如分类、回归）。 第二章：数据质量与预处理：基础与实践 高质量的数据是所有成功分析的基石。本章将系统性地介绍数据预处理的各个环节。 数据清洗（Data Cleaning）： 重点讨论噪声处理技术，包括平滑（如箱线图、回归）、异常值检测（如局部离群因子LOF、基于密度的技术）以及缺失值插补策略（如均值/中位数填充、基于模型的预测填充）。 数据集成（Data Integration）： 探讨如何将来自不同源头的、具有潜在冗余或冲突的数据集进行有效合并，包括模式匹配和冗余消除技术。 数据变换（Data Transformation）： 详细介绍规范化（Normalization）、标准化（Standardization）和离散化（Discretization）的方法。尤其会关注如何使用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）进行维度约简，以应对高维数据的“维度灾难”。 数据归约（Data Reduction）： 除了维度归约外，本章还将涵盖数值数据归约（如参数方法）和样本选择（如随机抽样、分层抽样）的有效性评估。 第二部分：核心模式发现算法 本部分深入剖析了数据挖掘领域中两大核心任务——分类与聚类——所依赖的先进算法和评估标准。 第三章：分类技术：从决策树到集成学习 分类是预测性建模的基石。本章将详尽解析一系列经典与现代的分类算法。 基于树的模型： 深入研究ID3、C4.5和CART算法的工作原理，重点分析剪枝策略和处理连续/离散属性的方式。随后，介绍随机森林（Random Forest）作为Bagging思想的典范，及其对过拟合的抑制作用。 基于实例与概率的模型： 详细阐述K近邻（K-NN）算法的优缺点，特别是在大规模数据集上的性能瓶颈及优化方法。贝叶斯分类器（如朴素贝叶斯）将在不同数据分布下的适用性进行讨论。 支持向量机（SVM）： 理论部分将聚焦于最大间隔分类器的构建、核函数的选择（线性、多项式、RBF）以及对非线性可分数据的处理。 模型评估与选择： 强调交叉验证、混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数和ROC曲线下的面积（AUC）等关键评估指标，并探讨如何处理类别不平衡问题（如SMOTE）。 第四章：聚类分析：划分与层次结构 聚类是无监督学习中发现数据内在结构的关键。本章将对比分析不同范式的聚类算法。 划分方法（Partitioning Methods）： 详述K-均值（K-Means）及其变体（如K-Medoids），重点讨论初始中心点的选择对结果的影响及算法的收敛性。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 区分凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）方法，并解析链式（Linkage）准则（如单链接、全链接、Ward方法）对形成树状图（Dendrogram）的影响。 基于密度的方法： 深入探讨DBSCAN算法，强调其在发现任意形状簇和识别噪声点方面的优势。 模型评估： 讨论内部评估指标（如轮廓系数Silhouette Coefficient）和外部评估指标（如兰德指数ARI）在无监督任务中的应用。 第五章：关联规则挖掘与序列模式 本章关注于数据集中项集之间的共现关系发现。 Apriori算法的原理： 详细解析“先验知识”的利用，即“若一个项集是频繁的，则它的所有子集也必须是频繁的”。讨论其迭代扫描的效率问题。 高效算法： 介绍FP-Growth（频繁模式增长）算法，如何通过构建FP树避免候选集生成，实现更快的挖掘速度。 度量标准： 分析支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）的含义及其在规则质量评估中的作用。 时序数据挖掘： 简介序列模式（Sequential Pattern）的发现，如GSP算法，用于分析事件发生的时间依赖性。 第三部分：大规模数据处理与高级主题 本部分将目光投向处理现代海量数据集所需的分布式计算范式，以及在特定领域的数据挖掘技术。 第六章：处理大规模数据集的计算范式 在单机内存无法容纳数据时，分布式计算成为必然。本章不涉及特定框架的API细节，而是专注于其背后的理论模型。 MapReduce基础模型： 阐述Map阶段和Reduce阶段的功能分离，以及数据在节点间Shuffle（洗牌）的过程。分析该模型如何自然地并行化许多数据处理任务，如分布式计数和连接操作。 近似算法与概率数据结构： 探讨在需要极高吞吐量时，使用近似技术换取精度的必要性。介绍Bloom Filters（用于快速成员测试）和Count-Min Sketch（用于频率估计）等概率数据结构，它们在内存受限的流数据环境中至关重要。 流数据挖掘概述： 介绍数据在连续流动时，如何进行单次或少数次扫描的在线分析（如滑动窗口模型）。 第七章：文本与图数据的挖掘方法 现实世界的数据往往是非结构化或关系结构化的，本章探讨针对这些复杂数据类型的专业挖掘技术。 文本挖掘基础： 介绍文本表示方法，如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（词频-逆文档频率）权重计算。探讨信息检索中的基本模型。 主题建模： 深入解析潜在狄利克雷分配（LDA）作为无监督主题发现的经典模型，理解文档、主题和词语之间的概率关系。 图数据挖掘基础： 将网络视为图结构，讨论节点属性和边属性。介绍中心性度量（如度中心性、介数中心性和特征向量中心性），理解节点在网络中的重要性。 社区发现： 探讨基于模块化（Modularity）的算法思想，用于识别网络中的紧密子群（社区）。 第八章：模型的可解释性、隐私与伦理考量 数据挖掘的最终目标是应用，因此模型的可信度和伦理责任至关重要。 模型可解释性（Explainability）： 讨论“黑箱”模型（如深度学习、复杂集成模型）的局限性。介绍事后解释技术，如局部可解释性模型无关解释（LIME）和SHAP值，用于理解单个预测的驱动因素。 数据隐私保护： 介绍差分隐私（Differential Privacy）的基本概念，探讨如何通过在数据或查询结果中注入可控的随机噪声来保护个体信息，同时维持数据的统计效用。 伦理与公平性： 分析数据挖掘模型中可能出现的偏见（Bias）来源，如训练数据的不平衡或特征选择的隐性歧视。讨论如何使用公平性度量指标（如平等机会差异EOD）来评估和减轻模型在不同群体间的差异化影响。 总结： 本书力求在理论深度与实际应用之间取得平衡，为读者构建一个坚实的知识体系，使其能够面对和解决当代数据科学领域中最具挑战性的问题。通过对数据预处理、模式发现、分布式计算和高级应用领域的系统性学习，读者将掌握将原始数据转化为可操作洞察力的全流程技术。

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我真的不能忍受一帮子没读过此书，没写过代码，没搞过大数据的外行人在这边乱喷这本书。对豆瓣这本书的评价实在是太失望了。 这是我读到的第一本真正讲“大数据”思路的书。 面对海量数据的时候，我们的软件架构也会跟着发生变化。当你的数据量在内存里放不下的时候，你就得考...  

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麻烦支那猪以后翻译外文书籍，先找个稍微懂行的把书看一遍行吗！ 鉴于中文翻译缩水不准的情况，本掉千辛万苦找来英文原版，一看到目录，本屌就硬了，尼玛作者太牛逼了！ 最新补充一句，话说如果这本书的名字叫做类似《数据挖掘基础》的话，本屌绝壁不喷它。本来就是基础的基...  

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Web数据挖掘特点，相比较ML增加了哪些理论和技术？ （1） 大约覆盖了20篇论文。用了统一的语言，统一深度数学来表达。 （2） Hash用的特别多。方式各异。如下。 a. 提高检索速度，如index b. 数据随机分组。 c. 定义数据映射，重复这些映射。最基本功能。但对于新数据映射会存...  

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内容是算法分析应该有的套路, 对于Correctness, Running Time, Storage的证明; 讲得很细, 一个星期要讲3个算法, 看懂以后全部忘光大概率要发生. 要是能多给些直觉解释就好了. Ullman的表达绝对是有问题的, 谁不承认谁就是不客观, 常常一句话我要琢磨2个小时, 比如DGIM算法有一...  

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