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
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...
评分最近在看电子版原版的，刚刚看到第二章的关联规则，MS-Apriori算法实现有点难理解，从目录上看整体感觉挺不错，想买本原版的书来看，还是比较喜欢纸质版的书，就是没找到哪里有卖原版的，谁给推荐一下哪里有卖的？？
评分看了第一章前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
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~~~
评分最近在看电子版原版的，刚刚看到第二章的关联规则，MS-Apriori算法实现有点难理解，从目录上看整体感觉挺不错，想买本原版的书来看，还是比较喜欢纸质版的书，就是没找到哪里有卖原版的，谁给推荐一下哪里有卖的？？
用户评价
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。
评分实践性较强，理论性。。。就那样吧。。。翻译的也很一般~
评分翻译的错误太多了。。。。
评分[先前所读]几个月前阅读的，不是很透彻
评分数据挖掘。。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
评分原来数据挖掘并不简单。
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