大数据挖掘：机器学习与数据科学必读

"本书《Mining of Massive Datasets》是关于大规模数据挖掘的重要教材，由Jure Leskovec、Anand Rajaraman和Jeffrey D. Ullman合著，内容涵盖他们在斯坦福大学教授的多门课程的核心知识。书中讨论的主题主要集中在处理无法在主内存中完全容纳的大规模数据，尤其是与网络分析相关的主题。" 本书的编排和发展源自作者们在斯坦福大学多年教学的经验，最初是一门名为"Web Mining"（网页挖掘）的高级研究生课程，后来随着Jure Leskovec的加入，课程内容进行了扩展和重组，增加了网络分析的内容，并更名为CS246。此外，他们还共同开设了一门大规模数据挖掘项目课程CS341，这些课程的知识点都在书中有所体现。 《Mining of Massive Datasets》主要关注的是大数据挖掘领域，特别是那些无法一次性加载到内存中的海量数据。由于对大数据量的强调，书中的许多实例都涉及到互联网或相关数据集。书中涵盖了以下关键知识点： 1. 数据挖掘基础：介绍数据挖掘的基本概念，包括模式发现、关联规则学习、聚类算法等。 2. 大数据存储与处理：探讨如何在分布式系统（如Google的MapReduce或Hadoop框架）中处理大规模数据，以及分布式数据库和数据存储技术。 3. 网络分析：深入讲解网络结构（如社交网络、信息网络、生物网络等），包括网络的特性、节点中心性、社区检测算法等。 4. 搜索引擎与网页排名：讨论网页爬虫、网页索引构建、链接分析（如PageRank算法）以及搜索引擎优化策略。 5. 社交媒体分析：分析社交媒体数据，如用户行为、信息传播和影响力模型，以及情感分析和话题检测。 6. 时间序列数据：处理和分析时间相关的数据，如时间序列预测、事件检测和时间窗口算法。 7. 随机化算法：介绍在大数据背景下，如何使用随机化方法进行近似计算和降低计算复杂度。 8. 实际应用案例：通过实际项目和案例研究，展示大规模数据挖掘在广告投放、推荐系统、网络安全等多个领域的应用。 9. 高性能计算：涉及并行计算和高性能计算技术，以应对大数据计算的挑战。 10. 数据隐私与安全：讨论大数据环境下的隐私保护措施和数据安全性问题。 本书不仅适合计算机科学与工程的研究生和高年级本科生，也对从事数据科学、机器学习和互联网行业的专业人士极具参考价值。它不仅提供了理论知识，还包含了实践操作和真实世界案例，帮助读者理解如何在实际工作中应用大规模数据挖掘技术。