Mining of Massive Datasets pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
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.
作者简介
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。
目录信息
读后感
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...
评分看到开篇的两个例子，一个是地图聚类分析伦敦病毒问题，另一个是概率统计的例子。对本书还挺有期望。结果翻到第三章开始，这。。 尼玛整本书就是个目录啊。全书结构如下：知识点，摘要，奇葩的例子，习题。 然后另一个知识点，知识点，识点。。 如果为了平时聊天增加些谈资偶...
评分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...
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...
用户评价
这本书的魅力在于其对“大规模”这个概念的深刻理解，以及如何将其转化为一系列可行的技术和算法。它不仅仅是关于数据挖掘的工具箱，更是一次对数据科学本质的哲学探讨。书中对各种排序、搜索和索引技术的介绍，以及它们在分布式环境下的适应性，都展现了作者们深厚的功底。我尤其对书中关于近似近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search）的讲解感到着迷，它揭示了在面对海量高维数据时，精确匹配的不可行性，以及如何通过巧妙的近似策略来获得足够好的结果。这让我联想到了我们在图像识别、推荐系统等领域面临的相似挑战，这本书无疑提供了一种全新的思考角度。此外，作者们对于数据降维（dimensionality reduction）的讲解，如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）的应用，也让我受益匪浅。它们不仅是理解数据结构的重要工具，更是为后续的分析和建模打下了坚实的基础。这本书并非一蹴而就，它需要读者投入时间和精力去消化和理解，但每一次的深入阅读，都仿佛打开了一扇新的窗户，让我看到了数据世界更广阔的图景。它鼓励我去探索那些隐藏在数字背后的规律，去发现那些能够驱动创新和决策的模式。
评分《Mining of Massive Datasets》以一种非常独特的方式，将理论的严谨性与实践的灵活性相结合。书中对“数据降维”（dimensionality reduction）的讨论，例如主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD），不仅仅是数学公式的堆砌，更是对其在实际应用中如何压缩数据、提高效率的深入解析。这让我对如何处理高维度的文本数据和图像数据有了更清晰的认识。我特别喜欢书中关于“文本挖掘”（text mining）的章节，它涵盖了从关键词提取到文本分类，再到情感分析等方方面面。这让我意识到，即便是非结构化的文本数据，也蕴含着丰富的价值，可以通过特定的算法来挖掘。书中对“推荐系统”（recommender systems）的讲解，更是让人印象深刻，从协同过滤到基于内容的推荐，再到混合模型，它提供了一个完整的技术栈。这让我开始思考，如何在电商平台、内容服务等领域，利用这些技术来提升用户体验和商业价值。这本书的价值在于，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步走向数据科学的深处。
评分阅读《Mining of Massive Datasets》的过程，更像是一次与数据科学先驱们的对话。书中对“数据流”（data streams）的处理，以及如何利用“滑动窗口”（sliding windows）和“采样”（sampling）等技术来应对实时、海量的数据涌入，让我对未来的数据处理方式有了全新的认识。它不仅仅停留在理论层面，更注重实际的可行性和效率。例如，关于“近似最近邻”（Approximate Nearest Neighbor）搜索的深入讲解，为解决高维空间中的相似性匹配问题提供了切实可行的思路。我之前一直困扰于如何在庞大的用户画像数据中快速找到相似用户，这本书中的技术，让我看到了解决这个问题的曙光。此外，书中对“图挖掘”（graph mining）的详细阐述，从社区发现到路径分析，都为理解和利用复杂关系网络提供了强大的工具。这让我开始反思，如何在社交网络、知识图谱等领域，利用这些技术来发掘更深层次的洞察。这本书的价值在于，它不仅教授了“做什么”，更重要的是教会了“如何思考”，如何以一种系统性的、算法化的方式来应对海量数据的挑战。
评分这本书的独特之处在于，它并非直接教授某一个特定的工具或平台，而是着力于讲解底层算法的原理和思想。书中关于“流数据处理”（stream processing）的章节，让我对如何在数据不断产生和更新的情况下进行有效的分析有了全新的认识。它讲解了如何利用“采样”（sampling）和“估计”（estimation）等技术，在有限的内存和时间内，对海量数据进行近似的统计和分析。我特别对书中关于“频繁模式挖掘”（frequent pattern mining）的深入讲解感到着迷，Apriori算法以及其变种，为理解如何从大规模交易数据中发现有意义的关联规则提供了坚实的基础。这让我开始思考，如何在零售业和市场营销领域，利用这些技术来优化商品组合和促销策略。书中对“近似最近邻搜索”（Approximate Nearest Neighbor Search）的讲解，更是让我看到了在处理高维数据时，如何通过权衡精度和效率来获得可行结果的可能性。这本书的价值在于，它培养了一种算法思维，一种能够将实际问题转化为数学模型并找到最优解决方案的能力。
评分这本书的章节安排非常合理，从最基础的数据结构和算法，逐步深入到更复杂的分布式处理技术和高级挖掘算法。书中关于“排序”（sorting）和“搜索”（searching）在分布式环境下的实现，虽然看似基础，但却为理解后续更复杂的算法奠定了坚实的基础。它让我意识到，即便是最基本的操作，在面对海量数据时也需要全新的策略。我尤其对书中关于“频繁项集挖掘”（frequent itemset mining）的讲解感到着迷，Apriori算法的原理和优化，以及它在市场篮子分析中的应用，都让我受益匪浅。这让我开始思考，如何在电子商务领域，利用这些技术来优化商品推荐和促销策略。书中对“近似算法”（approximate algorithms）的介绍，更是让我大开眼界，它揭示了如何在有限的计算资源下，依然能够获得足够精确的结果。这对于处理实时流数据和大规模数据集至关重要。这本书的价值在于，它不仅提供了解决问题的工具，更重要的是培养了一种数据驱动的思维方式，一种不断探索和优化的精神。
评分在我看来，这本书最吸引人的地方在于它能够将复杂的理论概念，用一种非常直观且贴近实际应用的方式呈现出来。书中关于“频繁模式挖掘”（frequent pattern mining）的章节，不仅仅是算法的介绍，更是对如何从大量的交易数据中发现有价值的关联规则的深度剖析。这让我开始思考，如何在零售、金融等领域，利用这些技术来优化运营，提升用户体验。书中对“聚类”（clustering）技术的讨论，从K-means到层次聚类，再到基于密度的聚类，都进行了详尽的介绍，并分析了它们在不同场景下的适用性。这为我理解和应用数据分组提供了坚实的基础。尤其让我印象深刻的是，书中关于“异常检测”（outlier detection）的讨论，它不仅介绍了各种检测方法，还探讨了异常数据在欺诈检测、网络安全等领域的关键作用。这本书的价值在于，它不仅仅是一本关于数据挖掘的书，更是一本关于如何从海量数据中提取知识、驱动决策的书。它让我看到了数据背后蕴藏的无限可能，也激发了我对这个领域的无限热情。
评分《Mining of Massive Datasets》以其深邃的洞察力和严谨的逻辑，为我打开了数据挖掘世界的大门。书中关于“大规模图挖掘”（mining massive graphs）的章节，尤其让我着迷。它不仅讲解了如何对社交网络、网页链接等进行分析，更重要的是揭示了如何从这些复杂的关系结构中发现隐藏的模式和结构。这让我开始思考，如何在互联网、生物信息学等领域，利用这些技术来理解和预测复杂系统的行为。书中对“聚类”（clustering）算法的详细介绍，从K-means到层次聚类，再到基于密度的聚类，都进行了深入的分析，并探讨了它们在不同应用场景下的优劣。这为我理解和应用数据分组提供了坚实的基础。我特别对书中关于“异常检测”（outlier detection）的讨论感到兴奋，它不仅介绍了各种检测方法，还探讨了异常数据在金融欺诈、网络安全等领域的关键作用。这本书的价值在于，它不仅仅是技术的集合，更是一种思维方式的启蒙，一种对数据背后规律的永恒追寻。
评分初次翻阅《Mining of Massive Datasets》，就被其宏大的叙事和对海量数据背后蕴藏的深刻洞察所吸引。它并非一本简单的技术手册，更像是一次跨越维度的探险，带领读者深入数据世界的每一个角落。书中对于分布式系统在处理海量数据时的核心挑战，以及如何通过巧妙的算法设计来克服这些挑战的阐述，让我印象深刻。特别是关于数据流（data streams）和近似算法（approximate algorithms）的章节，作者们循序渐进地揭示了如何在有限的资源下，依然能够从永无止境的数据洪流中提取有价值的信息。这让我重新审视了我们在日常工作中遇到的各种数据瓶颈，并开始思考是否存在更高效、更具成本效益的解决方案。书中对某些经典问题的分析，例如如何有效地进行大规模图挖掘，甚至是网络连接的分析，都给出了非常直观且实用的方法。它不回避复杂性，而是以清晰的逻辑和生动的例子，将那些看似遥不可及的理论模型，转化为可以实际操作的工具。从某种意义上说，这本书不仅教授了“做什么”，更重要的是教会了“如何思考”，如何以一种更具创造性和前瞻性的方式来应对数据爆炸的时代。这种思维模式的转变，远比掌握一两种具体的工具来得更为珍贵，也更能指导我们在未来不断变化的技术环境中保持竞争力。作者们对理论严谨性的坚持，以及对实际应用场景的关注，使得这本书在学术研究和工程实践之间找到了一个完美的平衡点。
评分《Mining of Massive Datasets》的叙述方式非常独特，它不像很多技术书籍那样枯燥乏味，而是充满了引人入胜的案例和场景。从对网络社交图谱的分析，到对网页排名算法的探讨，再到对文本数据的挖掘，书中几乎涵盖了我们在现实世界中遇到的所有大规模数据处理的典型问题。我尤其喜欢书中对“频繁项集挖掘”（frequent itemset mining）的详细阐述，以及Apriori算法等经典方法的演进。这让我意识到，即便是看似简单的“购物篮分析”，在海量数据面前也需要精巧的算法设计才能高效执行。书中对“近似计数”（approximate counting）技术的介绍，更是让我大开眼界。它展示了如何在资源极其有限的情况下，依然能够获得对数据规模的可靠估计，这对于处理实时流数据尤为重要。作者们在书中对数学原理的解释，虽然严谨，但却清晰易懂，能够帮助读者建立起对底层机制的深刻理解，而不是仅仅停留在表面的操作。这种深入浅出的风格，使得这本书既适合初学者入门，也能够满足资深从业者的求知欲。它激励我不断去挑战那些看似不可能的任务，去寻找那些隐藏在数据洪流中的宝藏。
评分这本书的魅力在于它能够将抽象的算法概念，用非常生动和贴近实际应用的方式来呈现。书中对“数据流”（data streams）处理的探讨，让我意识到在信息爆炸的时代，如何从永无止境的数据洪流中提取有价值的信息是一项至关重要的技能。它讲解了如何利用“滑动窗口”（sliding windows）和“近似计数”（approximate counting）等技术，在有限的资源下，对实时数据进行有效的分析。我特别喜欢书中关于“网页排名”（web ranking）的章节，PageRank算法的精妙之处，以及它如何颠覆了传统的信息检索方式，都让我印象深刻。这让我开始思考，如何在信息过载的环境中，更有效地组织和呈现信息。书中对“推荐系统”（recommender systems）的讲解，更是让人受益匪浅，从协同过滤到基于内容的推荐，它提供了一个完整的技术栈，让我看到了个性化服务的无限可能。这本书的价值在于，它不仅传授了知识，更重要的是点燃了我对数据科学的激情，让我渴望去探索这个充满机遇的领域。
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...
评分结合Coursera 上的课程看效果更佳。对数据挖掘涉及的技术，比较全面，也很通用，而且相形还比较新。工作中很多技术也完全可以拿来应用。
评分真心感觉很好的入门教材啊。。
评分基础、简洁、易懂、广泛
评分应该也翻过。
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