具体描述
《Web数据挖掘:超文本数据的知识发现(英文版)》是信息检索领域的名著，深入讲解了从大量非结构化Web数据中提取和产生知识的技术。书中首先论述了Web的基础(包括Web信息采集机制、Web标引机制以及基于关键字或基于相似性搜索机制)，然后系统地描述了Web挖掘的基础知识，着重介绍基于超文本的机器学习和数据挖掘方法，如聚类、协同过滤、监督学习、半监督学习，最后讲述了这些基本原理在Web挖掘中的应用。《Web数据挖掘》为读者提供了坚实的技术背景和最新的知识。
作者简介
目录信息
读后感
这本书最早是刚上研究生在图书馆看到，然后开始读，当时哪知道什么参数估计、ML、Mixure model、LSA、pLSA、Variable Inference啊，基本是云里雾里，当时只对第一部分爬虫看懂了，其他的不知所云。在只知道简单的机器学习概念的情况下贸然读这本书，还是非常突兀的。后来重新读...
评分这本书最早是刚上研究生在图书馆看到，然后开始读，当时哪知道什么参数估计、ML、Mixure model、LSA、pLSA、Variable Inference啊，基本是云里雾里，当时只对第一部分爬虫看懂了，其他的不知所云。在只知道简单的机器学习概念的情况下贸然读这本书，还是非常突兀的。后来重新读...
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用户评价
拿到这本书的那一刻，我首先被它那富有现代感的封面设计所吸引。简洁的配色方案，搭配上抽象的图形语言，仿佛在无声地诉说着网络世界的无限可能。书名“Web数据挖掘”几个字，用一种醒目的、却又不失格调的字体呈现，恰到好处地融入了整体视觉，让人一眼就能抓住重点。我轻轻翻动书页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，这是一种久违的、属于纸质书籍的独特味道。纸张的厚度与韧性都刚刚好，既能保证清晰的印刷效果，又不会显得过于厚重。我注意到，书的排版也相当考究，字体大小适中，行间距舒适，这对于长时间阅读来说，无疑是一个巨大的福音。总而言之，这本书的整体呈现，从视觉到触觉，都传递出一种专业、精致且令人愉悦的阅读体验。
评分这本书的封面艺术性非常高，我几乎可以想象到设计师在创作过程中所付出的心血。整个版面的设计，没有过多的装饰，却又处处充满细节。主色调的运用，营造出一种沉静而又充满智慧的氛围，仿佛置身于一个数据构建的宇宙之中。那些细小的、星点般的元素，似乎代表着海量的信息，而它们之间若隐若现的连接线，则暗示着数据之间的内在关联和潜在规律。书名“Web数据挖掘”的字体选择，既有力量感又不失细腻，与整体设计相得益彰。翻开书，纸张的质感更是让人爱不释手，光滑而不反光，印刷清晰，每一笔每一画都显得那么生动。这不仅仅是一本书，更像是一件精心雕琢的艺术品，让人在阅读前就能感受到知识的魅力。
评分这本书的装帧质量着实令人惊喜，触感温润，拿在手中很有分量，绝非那种轻飘飘的廉价印刷品。封面上的设计元素，那些交织缠绕的线条和闪烁的光点，仿佛预示着书中将要揭示的网络世界的神秘与复杂。每一处细节都透露出出版商的严谨与品味，无论是封面的UV工艺还是内页的模切，都显得那么恰到好处。我仔细翻阅了目录，内容涵盖了我一直想深入了解的一些领域，光是标题就让我对接下来的学习充满了期待。这种对书籍品质的极致追求，不仅体现在视觉和触觉上，更传递了一种尊重知识、尊重读者的态度。我知道，一本好书，不仅仅是内容的承载，更是工艺与思想的结晶。我毫不怀疑，这本书在我书架上会占据一个显眼的位置，成为我学习和探索的得力伙伴。
评分我之所以选择这本书，很大程度上是因为它所传达出的学术严谨性。从扉页的设计，到目录的编排，再到章节之间的逻辑关系，处处都体现出作者深厚的学术功底和清晰的思考脉络。封面上的图腾，虽然抽象，却隐约透露出数据分析的核心概念，让人联想到算法的精妙与模型的优雅。我非常欣赏这种不浮夸、不炫技，而是脚踏实地去梳理和呈现知识的态度。当我翻开书页，那些细致的脚注和参考文献，更让我确信这是一本经过深入研究和反复打磨的佳作。在当今信息爆炸的时代，能够找到这样一本内容扎实、逻辑严密的工具书，无疑是一件令人振奋的事情。我相信，它将为我提供坚实的理论基础和系统性的方法论指导。
评分这本书的封面设计非常吸引人，采用了一种深邃的蓝色作为主色调，上面点缀着一些抽象的数据流和网络节点图形，给人的第一感觉就是专业且富有科技感。书脊上的字体清晰，排版也很规整，整体给人一种沉甸甸的学术氛围。拿到手里，厚度适中，纸张的质感也相当不错，阅读起来应该不会有不适感。我尤其喜欢它在封面设计中巧妙地融入了“Web”的元素，像是用代码构建的星空，让人对书中即将探索的未知领域充满了好奇。我原本以为这本书会像市面上很多技术书籍一样，只是枯燥的技术堆砌，但这个封面设计让我看到了它在视觉传达和艺术审美上的用心，这在我过去接触过的技术类图书中是比较少见的。我期待它能像它的封面一样，将复杂的网络数据世界以一种既严谨又富有吸引力的方式呈现出来。
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评分其实这本书侧重点是文本信息的挖掘，或者叫做IR
评分经典可是有点陈旧了，写这书的时候还没有LDA，boosted decision tree和深度神经网络？不是很适合入门，很重要基本的东西一带而过。要对机器学习和信息检索有初步了解，才能发现这本书全面性。
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