具体描述
《Web数据挖掘》旨在讲述这些任务以及它们的核心挖掘算法；尽可能涵盖每个话题的广泛内容，给出足够多的细节，以便读者无须借助额外的阅读，即可获得相对完整的关于算法和技术的知识。其中结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等4章是《Web数据挖掘》的特色，这些内容在已有书籍中没有提及，但它们在Web数据挖掘中却占有非常重要的地位。当然，传统的Web挖掘主题，如搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析在书中也作了详细描述。
《Web数据挖掘》尽管题为“Web数据挖掘”，却依然涵盖了数据挖掘和信息检索的核心主题；因为Web挖掘大量使用了它们的算法和技术。数据挖掘部分主要由关联规则和序列模式、监督学习（分类）、无监督学习（聚类）这三大最重要的数据挖掘任务，以及半监督学习这个相对深入的主题组成。而信息检索对于Web挖掘而言最重要的核心主题都有所阐述。
作者简介
Bing Liu 刘兵，伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)教授，他在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。刘兵教授是Web挖掘研究领域的国际知名专家，在Web内容挖掘、互联网观点挖掘、数据挖掘等领域有非常高的造诣，他先后在国际著名学术期刊与重要国际学术会议(如KDD、WWW、AAAI、SIGIR、ICML、TKDE等)上发布关于数据挖掘、Web挖掘和文本挖掘论文一百多篇。刘兵教授担任过多个国际期刊的编辑，也是多个国际学术会议(如WWW、KDD与AAAI等)的程序委员会委员。更多的信息，可访问他的个人主页http://www.cs.uic.edu/~liub
目录信息
读后感
我想看电子版的，谁有啊？ 能不能共享一下？ 我的邮箱是lmm_5181964@qq.com 先提前感谢了~~~
评分我想看电子版的，谁有啊？ 能不能共享一下？ 我的邮箱是lmm_5181964@qq.com 先提前感谢了~~~
评分The rapid growth of the Web in the last decade makes it the largest publicly accessible data source in the world. Web mining aims to discover useful information or knowledge from Web hyperlinks, page contents, and usage logs. Based on the primary kinds of d...
评分The rapid growth of the Web in the last decade makes it the largest publicly accessible data source in the world. Web mining aims to discover useful information or knowledge from Web hyperlinks, page contents, and usage logs. Based on the primary kinds of d...
评分主要在看结构化数据抽取那块，，自己之前在想的一些问题发现已经有不少人去研究了，收益很多。同样是一本实用性很强的书，对于不是专门弄学术的同学还是比较有价值的。 看了参考文献，数据抽取方面的几个算法都是作者本人发的paper，怪不得讲的很多。 另：书后面N多的参考文献...
用户评价
这本书的书名《Web数据挖掘》，听起来就很有力量，很符合当下数字化转型的浪潮。我经常思考，为什么有些公司能够凭借对用户数据的深刻洞察，在竞争激烈的市场中脱颖而出，而有些公司却步履维艰？我相信，这背后一定离不开强大的数据分析和挖掘能力。《Web数据挖掘》这本书，恰好触及了我内心深处对这种能力的渴望。我好奇它能否教会我如何系统性地从海量的网络数据中，发现那些肉眼难以察觉的模式、趋势和关联。我希望它不仅仅是介绍一些理论概念，更能提供一套完整的方法论，指导我如何从数据的采集、预处理，到应用各种挖掘算法，最后到解读和利用挖掘结果。我特别关注书中是否能讲解如何处理那些 unstructured data（非结构化数据），比如文本、图片、视频等，因为这些占了Web数据的绝大部分。如果这本书能够帮助我建立起一套扎实的Web数据挖掘知识体系，并使我能够独立地进行数据分析和挖掘项目，那么它将是极具价值的。
评分这本书拿到手的时候，我正犯愁如何从海量的网络数据中提取有价值的信息。一直以来，感觉网络上的东西太多了，就像一片汪洋大海，虽然资源丰富，但真正能抓住的宝藏却少之又少。很多时候，即便花了很多时间去浏览、去搜索，最终还是觉得收获甚微。我一直希望能找到一种系统的方法，一种能让我更高效地“淘金”的工具。这本书的书名《Web数据挖掘》一下就抓住了我的眼球，感觉它可能就是我一直寻找的答案。我期待它能带我走出信息过载的迷雾，教会我如何洞察数据背后的规律，如何用科学的方法去解读那些隐藏在海量网页中的信息。想象一下，如果能从社交媒体的讨论中预测市场趋势，或者从新闻报道中发现隐藏的社会问题，那该是多么令人兴奋的事情！这本书是否能为我打开这扇大门，让我掌握这样一种强大的能力，我对此充满了好奇与期待。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能提供切实可行的方法和案例，让我能学以致用，真正掌握这项技能。
评分拿到这本书，我第一反应是它会不会像市面上很多技术书籍一样，充斥着晦涩难懂的专业术语和复杂的算法推导，读起来像是在啃一本天书。我之前接触过一些机器学习和统计学的入门书籍，虽然学到了一些皮毛，但真正涉及到实际应用时，总感觉隔靴搔痒，无法深入。特别是涉及到大规模数据的处理和分析，常常会因为缺乏系统性的指导而感到力不从心。我希望《Web数据挖掘》这本书能够提供一条清晰的学习路径，从基础概念入手，循序渐进地讲解复杂的原理。更重要的是，我非常看重书籍的实践性。如果书中能够包含丰富的代码示例、真实世界的数据集以及详细的实践指导，那就再好不过了。我渴望通过这本书，能够真正理解Web数据挖掘的核心思想，并且能够动手实践，解决一些实际的问题。例如，我一直对如何利用爬虫技术获取特定网站的数据感兴趣，并希望能学会如何对这些数据进行清洗、预处理，最终运用各种挖掘技术来发现隐藏的模式和洞察。这本书是否能让我从一个“望洋兴叹”的旁观者，变成一个能够驾驭数据的实践者，是我购买它的主要动力。
评分坦白说，我对《Web数据挖掘》这本书最初的印象，更多的是一种“感觉”。我一直在思考，网络上的信息如此碎片化、非结构化，我们应该如何有效地去理解和利用它？我看到很多公司都在强调“数据驱动”，但真正能做到这一点的企业又有多少？这背后一定存在着一套方法论，一套能够将海量“噪音”转化为“信号”的体系。《Web数据挖掘》这个书名，就好像是对我心中这个模糊概念的一种具象化。我好奇它是否能为我揭示这套体系的奥秘，能否让我理解其中的关键技术和理论支撑。我希望它能解答我关于数据采集、数据清洗、特征工程、模型选择和结果评估等一系列疑问。而且，在信息爆炸的时代，如何识别虚假信息，如何进行情感分析，如何进行用户行为预测，这些都是我非常关心的话题。这本书是否能为我提供相应的解决方案和技术指导，让我能够更好地理解和应对这个复杂的信息世界，是我非常关注的。
评分我一直觉得，互联网不仅仅是信息的海洋，更是一个巨大的、动态的“实验室”。无数的用户在这里产生行为、表达观点、进行互动，这些行为和互动背后蕴藏着巨大的价值。然而，如何从海量的Web数据中挖掘出这些价值，却是一项极具挑战的任务。我曾经尝试过阅读一些关于数据科学和人工智能的科普文章，对其中的一些概念有所了解，比如机器学习、深度学习等，但总觉得不够系统，也缺乏直接应用于Web数据挖掘的指导。我希望《Web数据挖掘》这本书能够填补我在这方面的知识空白。我期待它能深入浅出地讲解Web数据挖掘的原理和方法，并且能够结合实际的Web应用场景，例如搜索引擎优化、推荐系统、舆情分析、网络广告投放等，来展示这些技术是如何发挥作用的。如果书中能提供一些通俗易懂的案例，或者指导我如何利用开源工具来实现这些应用，那将是极大的帮助。我希望通过这本书，能够真正掌握一套从Web数据中提炼洞察的科学方法，并将其运用到我的工作或学习中。
评分实践性较强，理论性。。。就那样吧。。。翻译的也很一般~
评分入门教材，涉及面比较广
评分原来数据挖掘并不简单。
评分无意进来的，，我们这学期的教材 看不懂啊难消化啊
评分很适合我吧，多读几遍，每次都有新的发现
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