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发表于2025-01-22
Mining of Massive Datasets pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
The popularity of the Web and Internet commerce provides many extremely large datasets from which information can be gleaned by data mining. This book focuses on practical algorithms that have been used to solve key problems in data mining and which can be used on even the largest datasets. It begins with a discussion of the map-reduce framework, an important tool for parallelizing algorithms automatically. The authors explain the tricks of locality-sensitive hashing and stream processing algorithms for mining data that arrives too fast for exhaustive processing. The PageRank idea and related tricks for organizing the Web are covered next. Other chapters cover the problems of finding frequent itemsets and clustering. The final chapters cover two applications: recommendation systems and Web advertising, each vital in e-commerce. Written by two authorities in database and Web technologies, this book is essential reading for students and practitioners alike.
Anand Rajaraman 数据库和Web技术领域权威,创业投资基金Cambrian联合创始人,斯坦福大学计算机科学系助理教授。Rajaraman职业生涯非常成功:1996年创办Junglee公司,两年后该公司被亚马逊以2.5亿美元收购,Rajaraman被聘为亚马 逊技术总监,推动亚马逊从一个零售商转型为零售平台;2000年与人合创Cambrian,孵化出几个后来被谷歌收购的公司;2005年创办Kosmix公司并任CEO,该公司2011年被沃尔玛集团收购。Rajaraman生于印度,在斯坦福大学获得计算机科学硕士和博士学位。求学期间与人合著的一篇论文荣列近20年来被引用次数最多的论文之一。博客地址http://anand.typepad.com/datawocky/。
Jeffrey David Ullman 美国国家工程院院士,计算机科学家,斯坦福大学教授。Ullman早年在贝尔实验室工作,之后任教于普林斯顿大学,十年后加入斯坦福大学直至退休,一生的科研、著书和育人成果卓著。他是ACM会员,曾获SIGMOD贡献奖、Knuth奖等多项科研大奖;他是“龙书”《编译原理》、数据库领域权威指南《数据库系统实现》的合著者;麾下多名学生成为了数据库领域的专家,其中最有名的当属谷歌创始人Sergey Brin;本书第一作者也是他的得意弟子。Ullman目前任Gradiance公司CEO。
王斌 博士,中国科学院计算技术研究所博士生导师。中国科学院信息工程研究所客座研究员。主要研究方向为信息检索、自然语言处理和数据挖掘。《信息检索导论》译者。主持国家973、863、国家自然科学基金、国际合作基金、国家支撑计划等课题20余项,发表学术论文120余篇。现为ACM会员、中国中文信息学会理事、中文信息学会信息检索专委会委员、《中文信息学报》编委、中国计算机学会高级会员及计算机学会中文信息处理专委会委员。自2006年起在中国科学院研究生院(现改名“中国科学院大学”)讲授《现代信息检索》研究生课程,选课人数累计近千人。2001年开始指导研究生,迄今培养博士、硕士研究生30余名。
2011.3.25~2012.7.31(中间拖太久), 大规模机器学习导读 2014.6.5~ 阅读新增章节&回顾
评分不深:比如较新的机器学习技术hashing,stream mining以及软件平台介绍得很浅... 不全:比如广告章节完全忽略了展示型广告;推荐系统的新进展也没有被包含...
评分基础、简洁、易懂、广泛
评分最近看了3章节,内容翔实,推荐~
评分基础、简洁、易懂、广泛
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...
评分 评分很差是给中译版的。 本书的中译版是中科院计算所的王斌老师翻译的,但是翻译的很屎。估计王老师拿到英文稿之后就扔给学生去翻译了,看这翻译水平,实在是不敢恭维。 以上纯为发泄心中不满所写。因为我看译者序,说是自己独立翻译,前后持续了七个多月,并历经多次修改。如果...
评分并非传统的”数据挖掘”教材,更像是,“数据挖掘”在互联网的应用场景,所遇到的问题(数据量大)和解决方案; 不过老实说,这本书挺不好懂的。 大概 get 了几个不错的思想: 思想-1:务必充分利用数据的”稀疏性”,如数据充分稀疏时,可以利用 HASH 将数据“聚合”成“有效...
评分读技术书于我而言就像高中物理老师说的那样:一看就懂、一说就糊、一写就错。为了不马上遗忘昨天刚刚看完的这本书,决定写点东西以帮助多少年之后还有那么一点点记忆。好吧,开写。 1. 总体来说,数据挖掘时数据模型的发现过程。而数据建模的方法可以归纳为两种:数...
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