大数据集挖掘：算法与Web应用

《大规模数据挖掘》是一本由Anand Rajaraman和Jeffrey D. Ullman合著的书籍，版权日期为2010和2011年。本书源于两位作者在斯坦福大学多年教学经验的积累，特别是他们为高级研究生开设的课程CS345A，名为“Web Mining”。尽管这门课程最初是针对研究生，但其内容已经逐渐吸引并启发了高级本科生的兴趣。 该书的核心关注点在于处理海量数据的数据挖掘，即数据规模如此之大，以至于无法全部存放在主内存中。书中大量的示例都围绕互联网以及从互联网衍生出的数据展开，强调了算法的重要性而非数据驱动的机器学习方法。作者认为数据挖掘本质上是将算法应用于数据的过程，而非让数据“训练”某种机器学习模型。 本书主要探讨以下主题： 1. 分布式文件系统和MapReduce：这是一种用于创建能在大量数据上运行的并行算法的关键工具。MapReduce是一种编程模型，它将复杂的问题分解为一系列简单的操作（映射和规约），在分布式计算环境中高效地执行。 2. 相似性搜索：这是数据挖掘中的关键技术，涉及在大规模数据集中找到相似项或模式的能力。它包括诸如余弦相似度、Jaccard相似系数等度量方法，以及如何构建索引以加速查询过程。 3. 贝叶斯分类和概率图模型：这些统计学方法被用来预测和分类数据，尤其是在处理不确定性很大的大规模数据时。 4. 关联规则学习：这是一种发现数据集中项之间的频繁模式和关联性的技术，如Apriori算法，常用于市场篮子分析和推荐系统。 5. 文本挖掘：涉及从非结构化文本数据中提取有价值的信息，如关键词提取、情感分析和主题建模。 6. 图形数据挖掘：对网络和社交数据的分析，如社区检测、节点中心性分析和路径分析。 7. 流式数据处理：对于实时处理不断产生的大量数据流的策略和算法。 8. 数据压缩和存储：有效管理和压缩海量数据，以节省空间和提高访问效率。 通过这本书，读者不仅能学到数据挖掘的基础理论，还能掌握处理和分析大规模数据集的实际技巧和工具，这对于当今的IT专业人士来说是一项至关重要的技能。