大数据挖掘：实践与算法

"Mining of Massive Datasets" 是一本专注于大规模数据挖掘的书籍，由Jure Leskovec、Anand Rajaraman和Jeffrey D. Ullman撰写，涵盖了实际应用于解决大数据挖掘问题的算法，适合学生和从业者阅读。书中讨论了MapReduce框架，用于并行化算法，还涉及局部敏感哈希、流处理算法、PageRank、频繁项集发现、聚类以及推荐系统和网络广告等应用。 本书的核心知识点包括： 1. **MapReduce框架**：MapReduce是一种分布式计算模型，它将大规模数据处理任务分解为可并行执行的“映射”（map）和“规约”（reduce）阶段。这种框架在处理海量数据时具有高效性和可扩展性，是大数据处理中的基础工具。 2. **局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）**：这是一种用于近似相似度搜索的技术，能够在高维空间中快速定位相似数据，尤其适用于大数据集，减少了数据处理的复杂性。 3. **流处理算法**：面对数据流过快而无法进行完整处理的情况，流处理算法能够实时或近实时地分析数据流，捕捉关键信息，如早期检测趋势或异常。 4. **PageRank**：这是Google的原创算法，用于评估网页的重要性，通过分析网页间的链接结构来排序。PageRank的思想被广泛应用于网络分析和信息检索。 5. **频繁项集发现**：在大规模数据集中寻找频繁出现的元素组合，如购物篮分析，是市场篮子分析和关联规则学习的基础。 6. **聚类**：通过无监督学习方法将数据分组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组间的数据相似度较低。适用于大数据集的分类和模式识别。 7. **推荐系统**：基于用户行为和兴趣的个性化推荐技术，通常利用协同过滤、内容过滤和混合方法，对于电子商务至关重要。 8. **网络广告**：探讨如何有效地展示和优化在线广告，涉及点击率预测、广告拍卖机制和用户行为分析，对互联网经济有直接影响。 这本书不仅介绍了理论概念，还提供了实际案例，使读者能够理解如何在现实世界的大规模数据环境中应用这些算法。对于想要深入了解大数据挖掘及其应用的学生和专业人士来说，是一本宝贵的资源。