剑桥大数据挖掘权威指南：Web与海量数据处理

"《剑桥大数据挖掘》(Mining of Massive Datasets)是一本由Anand Rajaraman、Jure Leskovec和Jeffrey D. Ullman三位专家合著的经典教材，源自斯坦福大学多年来的课程开发。最初是针对研究生的高级课程CS345A，即“网络挖掘”，随着Jure Leskovec的加入，课程内容得到大幅扩展并融入了网络分析和大规模数据挖掘，这些内容后来分别在CS224W（网络分析）和升级后的CS246中授课。同时，三位作者还设计了一门大型数据挖掘项目课程CS341，本书现在包含了这三个课程的核心内容。 本书的核心关注点在于大数据时代的数据挖掘，特别强调的是处理超出常规内存容量的数据集。由于其规模的特殊性，书中大量案例研究基于互联网，比如网页抓取的数据、社交网络数据等，这些都是大数据时代典型的应用场景。作者们深入探讨了如何在海量数据中有效地提取有价值的信息和知识，这包括数据预处理、模式识别、关联规则学习、聚类分析、分类算法等关键技术，以及分布式计算、数据压缩和存储策略等关键问题。 此外，书中还涵盖了数据挖掘的理论基础，如概率论、统计学和机器学习在大规模数据环境中的应用。通过实践导向的教学方法，读者可以学习如何设计和实现有效的数据挖掘算法，以及如何处理在实际应用中遇到的挑战，如数据质量、隐私保护和性能优化。 《剑桥大数据挖掘》不仅是数据挖掘专业人员的必备参考文献，也是对大数据感兴趣的学生和研究人员的重要参考资料，它帮助读者理解和掌握如何在这个日益重要的领域中挖掘出隐藏的价值，推动科技进步和社会发展。无论是对于学术研究还是工业界的数据驱动决策，本书都提供了扎实的理论基础和实战指导。"