Mining of Massive Datasets 在线电子书 图书标签: 数据挖掘 大规模数据处理 机器学习 Mining 计算机 DataMining 推荐系统 人工智能
发表于2025-03-25
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中文版就是翔
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...
评分看了几个章节,讲得非常好
评分基础、简洁、易懂、广泛
评分已经有第二版了
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。
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.
这本书其实挺好的,但是真得看英文版。 这是我们上课的参考书之一,英文版有的地方没看懂,就打算找个中文版来看。看了中文版发现,这个翻译的水平基本是跟我大四,研一给老师翻译文章的水平一样的,可以看出这本书应该是找学生翻译的,而且是对专业领域还了解不深的学生翻译的...
评分并非传统的”数据挖掘”教材,更像是,“数据挖掘”在互联网的应用场景,所遇到的问题(数据量大)和解决方案; 不过老实说,这本书挺不好懂的。 大概 get 了几个不错的思想: 思想-1:务必充分利用数据的”稀疏性”,如数据充分稀疏时,可以利用 HASH 将数据“聚合”成“有效...
评分终于看完了这本书,读的比较粗,但是还是发现了很多的小错误,不知道是作者的错误还是译者的错误,总之给人不严谨不严肃的印象,知识还是比较容易理解的(虽然本人没记住多少。。汗。。),还是积累了不错的知识,天道酬勤!
评分看到好多人说这本书是大纲,是目录,没啥内容,讲的浅。 那就对了。 本书是Stanford CS246课程MMDS使用的讲义,还有配套的Slides和HW,所以观看本书请配套课程进行学习,同时coursera上也有配套的课程。 See more detail: http://www.mmds.org/
评分Web数据挖掘特点,相比较ML增加了哪些理论和技术? (1) 大约覆盖了20篇论文。用了统一的语言,统一深度数学来表达。 (2) Hash用的特别多。方式各异。如下。 a. 提高检索速度,如index b. 数据随机分组。 c. 定义数据映射,重复这些映射。最基本功能。但对于新数据映射会存...
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