大数据挖掘：分布式系统与MapReduce

"Mining of Massive Datasets - Anand Rajaraman & Jeffrey D. Ullman" 本书《Mining of Massive Datasets》由Anand Rajaraman和Jeffrey D. Ullman共同撰写，主要探讨大规模数据挖掘的技术与应用。作者们基于他们在斯坦福大学开设的名为"Web Mining"（网络挖掘）的课程内容，将这本教材定位为高级研究生课程，同时也适合对这个领域感兴趣的本科生。书中的焦点在于处理海量数据，这些数据量大到无法一次性装入内存，因此书中很多例子都与互联网或源自互联网的数据有关。 在整体内容上，这本书关注的是数据挖掘，尤其是针对大规模数据的挖掘。它强调以算法为中心的视角，即数据挖掘是通过应用算法来处理数据，而非利用数据训练某种机器学习引擎。书中涵盖了以下主要知识点： 1. 分布式文件系统：讲解了如何处理大规模数据时使用的分布式文件系统，如Google的GFS（Google File System）的类似系统，以及如何利用这些系统实现并行算法，以应对超大数据集的处理需求。 2. MapReduce框架：介绍了MapReduce作为一种编程模型，用于在分布式计算环境中处理和生成大规模数据集。Map阶段负责数据的预处理，Reduce阶段则进行聚合和总结，两者结合能高效地处理大规模数据问题。 3. 相似性搜索：讨论了在海量数据中查找相似项的关键技术，包括余弦相似度、Jaccard相似度等，以及如何有效地近似最近邻搜索，如Locality Sensitive Hashing (LSH)。 4. 数据流挖掘：探讨了如何在不断流入的数据流中实时或近实时地发现模式，这对于处理动态变化的数据非常重要。 5. 网络广告：分析了网络广告的拍卖机制、点击率预测以及广告定位策略，这些都是大数据在实际商业场景中的应用实例。 6. 推荐系统：详细介绍了协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐算法，这些方法在电子商务、媒体推荐等领域广泛应用。 7. 社交网络分析：涵盖了社交网络的特征提取、社区检测、影响力传播模型等，帮助理解用户行为和网络结构。 通过这些主题，读者可以了解到如何在大数据环境下设计和实施有效的数据挖掘策略，并掌握处理和分析大规模数据的核心工具和技术。这本书对于从事大数据分析、云计算、数据科学和机器学习领域的专业人士来说，是一份宝贵的参考资料。