大数据集挖掘：Hadoop、LSH与网络分析

"大规模数据集的挖掘" 本书是Anand Rajaraman、Jure Leskovec和Jeffrey D. Ullman三位斯坦福大学教授合著的作品，主要探讨了在大数据背景下进行数据挖掘的技术与方法。他们通过多年教学经验，结合CS345A（Web Mining）、CS224W（网络分析）和CS246等课程的内容，形成了这本书的核心知识体系。 书中的重点在于处理大规模数据集，这些数据集往往大到无法一次性装入内存。因此，书中特别关注如何利用如Hadoop这样的分布式计算框架来处理这些问题。Hadoop是Apache开源项目的一部分，旨在提供高可靠性和可伸缩性的数据处理能力，通过MapReduce编程模型，使得大规模数据的处理成为可能。 书中还深入讨论了Locality Sensitive Hashing (LSH) 技术，这是一种用于近似最近邻搜索的方法，尤其适用于大规模数据集的高效检索。此外，针对流数据和图数据的挖掘也是书中的关键主题。流数据是指不断到来且需要实时处理的数据，而图数据则涉及到节点和边的关系分析，如社交网络分析。 在数据挖掘和机器学习方法的区分上，作者指出数据挖掘更侧重于发现数据中的模式和结构，而机器学习则关注构建预测模型。他们提醒读者，进行数据挖掘时要避免陷入统计陷阱，比如过度拟合、偏差-方差权衡以及误用统计假设等问题。 书中的案例研究主要围绕互联网和Web数据，因为这些数据来源广泛、量级巨大，是大数据的典型代表。通过这些案例，读者可以了解到如何从海量网页数据中提取有价值的信息，如链接分析、用户行为建模等。 这本书涵盖了大数据挖掘的基础理论、实用工具和技术，对于想要深入了解大规模数据处理和分析的研究生和高级本科生来说，是一本宝贵的教材和参考书籍。同时，它也适合对大数据感兴趣的IT专业人士阅读，以提升他们在数据科学领域的实践能力。