大规模数据挖掘：深度探索与应用

"大数据挖掘" 《大数据挖掘》这本书是Anand Rajaraman和Jeffrey D. Ullman共同创作的，他们分别来自Kosmix公司和斯坦福大学。该书的版权于2010年和2011年由作者持有。这本书源于斯坦福大学一门名为"Web Mining"的课程，旨在作为高级研究生课程，但同样吸引了许多优秀的本科生。 书的内容主要集中在大规模数据的挖掘上，特别关注那些无法一次性装入内存的海量数据。由于对规模的强调，书中很多实例都与互联网或源自互联网的数据有关。作者从算法的角度出发，将数据挖掘视为一种对数据应用算法的过程，而非仅用于训练机器学习引擎的方法。书中涉及的主要主题包括： 1. 分布式文件系统和MapReduce：这是一种用于创建能处理大量数据的并行算法工具。MapReduce是一种编程模型，它简化了在大规模数据集上执行并行计算的复杂性，通过“映射”（map）和“归约”（reduce）两个阶段，使得处理过程可以分布式进行，非常适合处理大数据。 2. 相似性搜索：这是数据挖掘中的关键领域，包括了诸如余弦相似度、Jaccard相似度等技术，用于找出数据集中相似的元素或对象。在网页链接分析、推荐系统和图像识别等领域有着广泛应用。 3. 图数据模型和图算法：书中可能涵盖了如PageRank这样的算法，它是Google搜索引擎排名的重要组成部分，用于评估网页的重要性。图数据模型能够有效地表示和分析网络结构，比如社交网络和互联网的拓扑结构。 4. 数据聚类：通过无监督学习方法，如K-means、DBSCAN等，将数据点分组成具有相似特性的群体，帮助发现数据的内在结构和模式。 5. 降维技术：如主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)，这些技术可以减少数据的复杂性，同时保持其关键信息，有助于提高分析效率和可视化效果。 6. 异常检测：寻找数据集中不符合正常模式的异常点，这在欺诈检测、故障诊断等领域非常有用。 7. 机器学习基础：尽管本书更注重算法而非机器学习，但可能会涵盖一些基础的监督和非监督学习算法，如决策树、朴素贝叶斯和神经网络等。 《大数据挖掘》是一本深入探讨大数据处理技术的教材，对于想要理解如何在大规模数据集上进行有效分析和挖掘的读者来说，是一份宝贵的资源。书中结合理论与实践，介绍了处理海量数据的核心工具和技术，对于从事大数据分析、数据科学以及相关领域的专业人士来说，具有很高的学习价值。