具体描述
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
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。
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
评分第一部分 数据挖掘基础 第1章 概述3 1.1 什么是万维网3 1.2 万维网和互联网的历史简述4 1.3 Web数据挖掘5 1.3.1 什么是数据挖掘6 1.3.2 什么是Web数据挖掘7 1.4 各章概要8 1.5 如何阅读本书10 文献评注10 第2章 关联规则和序列模式12 2.1 关联规则的基本概念12 2.2 Apriori算法...
评分此书作为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。
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
这本《Web Data Mining》简直像是我通往数字世界宝藏的一把钥匙！我一直对互联网上隐藏的巨大信息量和数据价值感到好奇，但总感觉无从下手。这本书的出现，彻底改变了我的认知。作者用一种非常易于理解的方式，将那些看似复杂的数据挖掘概念，比如关联规则、聚类分析、分类算法等等，掰开了揉碎了呈现在我面前。我尤其喜欢书中对于实际案例的分析，比如如何从用户浏览行为中推断出他们的兴趣，如何通过分析商品评价来改进产品，甚至是如何预测网络舆情的走向。这些例子都非常贴近生活，让我能深刻体会到数据挖掘在现实世界中的强大应用。而且，书中的代码示例和算法解释都清晰明了，即使我之前没有太多编程背景，也能跟着一步步尝试，感受到亲手“挖掘”数据的乐趣。它不仅仅是一本理论书，更是一本实践指南，让我看到了将理论付诸实践的可能性。我感觉自己不再是被动的信息接收者，而是能够主动去理解和利用这些信息了。
评分阅读《Web Data Mining》的过程，对我而言是一次充满惊喜的发现之旅。我原以为这本书会聚焦于一些非常具体的算法细节，但它却提供了一个更为广阔的视野，让我看到了数据挖掘在网络信息生态系统中的整体作用。从文本挖掘到链接分析，再到用户行为模式的识别，这本书几乎涵盖了网页数据挖掘的方方面面。作者的叙述方式非常引人入胜，他能够将复杂的技术概念用生动的语言和贴切的比喻来解释，使得即便是初学者也能轻松理解。我最喜欢的部分是，书中探讨了数据挖掘过程中可能遇到的各种挑战，比如数据噪声、隐私问题以及结果的可解释性，并提出了相应的应对策略。这让我对这项技术有了更全面、更成熟的认识，不再是单纯的技术崇拜，而是对其局限性和伦理考量的深入思考。
评分坦白说，我入手《Web Data Mining》的初衷，是为了在我的工作领域中寻找一些新的突破点。我一直觉得，在如今这个数据爆炸的时代，不懂得如何从海量信息中提取有用的洞察，就等于错失了发展的机会。这本书的价值就在于，它能够用一种非常直接且有效的方式，赋能读者掌握这项关键技能。作者在书中详细阐述了各种数据预处理技术，包括如何清洗、转换和集成来自不同来源的网页数据，这对于任何一个想进行有效数据挖掘的人来说，都是至关重要的第一步。我特别欣赏书中对数据可视化在数据挖掘过程中的作用的强调，清晰的图表能够极大地帮助我们理解数据分布、发现潜在模式，以及更有效地向他人传达分析结果。这本书让我意识到，数据挖掘并非遥不可及的科学，而是可以通过系统学习和实践来掌握的实用技术。
评分从一名对网络数据一窍不通的普通读者，到如今能够自信地运用数据挖掘的思维去审视和分析网络信息，《Web Data Mining》这本书功不可没。它像一位循循善诱的老师，耐心地引导我一步步深入了解网页数据的奥秘。这本书并非仅仅停留在理论层面，更重要的是，它提供了大量的实战建议和方法论。我特别被书中关于如何构建和评估数据挖掘模型的部分所吸引，这让我明白，一项有效的分析不仅仅是数据的堆砌，更是经过严谨设计和验证的过程。它帮助我认识到，在海量的网络信息中，蕴藏着无穷无尽的商业机会、科学发现和人文洞察，而数据挖掘正是开启这些宝藏的钥匙。读完这本书，我感觉自己已经具备了基本的技能和信心，去探索更广阔的网络数据世界。
评分我原本以为《Web Data Mining》会是一本枯燥的技术手册，充斥着晦涩难懂的公式和算法。然而，它的内容远远超出了我的预期。这本书就像是一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的网页数据海洋中进行探索。我特别欣赏作者在讲解过程中所注入的那种智慧和远见，它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”。书中对不同数据挖掘技术优缺点的权衡分析，以及在不同场景下如何选择最合适的方法，都让我受益匪浅。我曾经被各种各样的网络数据分析工具弄得眼花缭乱，但这本书提供了一个清晰的框架，让我能辨别出它们的内在逻辑。它帮助我建立了一个更宏观的视角，不再拘泥于单一的技术点，而是能够将它们融会贯通，形成一套完整的分析思路。读完这本书，我感觉自己对互联网的理解上升到了一个新的层次，不再是简单的信息获取，而是能够洞察信息背后的规律和价值。
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