Web数据挖掘

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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

出版者:清华大学出版社
作者:刘兵
出品人:
页数:375
译者:俞勇
出版时间:2009-4
价格:49.00元
装帧:平装
isbn号码:9787302193388
丛书系列:世界著名计算机教材精选
图书标签:
  • 数据挖掘 
  • Web 
  • DataMining 
  • 算法 
  • 计算机 
  • 搜索引擎 
  • 机器学习 
  • 数据 
  •  
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《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。

具体描述

读后感

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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...  

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看了第一章前4页,明显有 Chinglish 痕迹,两页居然找到4个错误或者表达不清的地方。 似乎内容还不错  

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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...  

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此书作为Web Data Mining的入门书籍还是不错的。此领域的各个方面都有谈到。唯一的问题可能在于如果一点基础(数学基础)都没有的话,可能有一些公式推导会显得不得要领。建议作为基础读物。  

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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

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翻译的错误太多了。。。。

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数据挖掘。。听起来就很牛逼的领域。。可惜自己水平有限,没法读的多深入,粗略了解了监督学习的基本概念和web结构化数据抽取及分析的常用方法,以后如果要用到再深入读

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前半部分挖掘算法介绍详细,值得细读,后半部分拓展需要在更专一的领域有所收获还需继续找相关书籍。读这本书是在什么情况下?为什么全书都是伪代码,用意何在?

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这本比较简单

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搜索引擎和文本分类涉及的比较多。相当艰深的书-_-|||

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