《Web數據挖掘:超文本數據的知識發現(英文版)》是信息檢索領域的名著，深入講解瞭從大量非結構化Web數據中提取和産生知識的技術。書中首先論述瞭Web的基礎(包括Web信息采集機製、Web標引機製以及基於關鍵字或基於相似性搜索機製)，然後係統地描述瞭Web挖掘的基礎知識，著重介紹基於超文本的機器學習和數據挖掘方法，如聚類、協同過濾、監督學習、半監督學習，最後講述瞭這些基本原理在Web挖掘中的應用。《Web數據挖掘》為讀者提供瞭堅實的技術背景和最新的知識。
具體描述
讀後感
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...
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用戶評價
用做翻譯論文的工具書。。
评分其實這本書側重點是文本信息的挖掘，或者叫做IR
评分基礎知識 很快掃一掃
评分經典可是有點陳舊瞭，寫這書的時候還沒有LDA，boosted decision tree和深度神經網絡？不是很適閤入門，很重要基本的東西一帶而過。要對機器學習和信息檢索有初步瞭解，纔能發現這本書全麵性。
评分用做翻譯論文的工具書。。
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