斯坦福CS246课程深度解析：大数据挖掘与图论精讲

资源摘要信息:斯坦福大学大数据之数据挖掘课程CS246 知识点详细说明: 1. MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，由Google提出。在MapReduce模型中，数据处理分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段主要负责将输入数据集分解成一系列的键值对，然后将这些键值对分发给Reduce函数进行处理。Reduce阶段则负责接收键值对，并进行分组处理，最终输出最终结果。MapReduce广泛应用于搜索引擎、数据挖掘和大规模机器学习领域。 2. 关联规则（Association rules） 关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，用于发现大量事务数据中不同项之间的有趣关系。例如，当顾客购买面包时，很可能也会购买牛奶。这种经常一起出现的物品组合被称为关联规则。关联规则的学习旨在发现频繁项集，并利用这些项集生成强关联规则。常用算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。 3. LSH（Locality Sensitive Hashing） 局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing, LSH）是一种用于解决近邻搜索问题的技术，它通过哈希函数将高维数据映射到低维空间，从而实现快速的相似项查找。LSH的核心思想是尽可能保留原始空间中相近点的哈希值相近，而将距离较远的点映射到不同的哈希桶中。LSH在海量数据挖掘、图像搜索、生物信息学等领域有着广泛的应用。 4. 聚类算法（clustering） 聚类算法是无监督学习的一种常见方法，目的是将数据集中的样本按照某种准则划分为多个类别或簇。聚类算法的目标是使得同类样本之间的相似度尽可能高，而不同类样本之间的相似度尽可能低。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。 5. 降维技术（Dimensionality Reduction） 降维技术是在数据挖掘和机器学习中经常使用的一种预处理方法，主要目的是降低数据集的维度，减少计算量，并消除噪声和冗余信息，从而提高数据挖掘效率。其中，Singular Value Decomposition（SVD）和CUR分解是两种常用的矩阵分解技术，用于揭示数据的内在结构和关系。 6. 推荐系统（Recommender Systems） 推荐系统是一种应用广泛的信息过滤技术，目的是向用户推荐他们可能感兴趣的商品或服务。推荐系统主要分为两类：基于内容的推荐和协同过滤推荐。基于内容的推荐是通过分析用户的历史行为和偏好，向用户推荐具有相似特征的内容；协同过滤推荐则是利用用户间的相似性和物品间的相似性来进行推荐。 7. PageRank PageRank是Google搜索引擎的核心算法之一，由拉里·佩奇和谢尔盖·布林发明。PageRank通过网络中的链接结构来评估网页的重要性，其基本思想是：一个网页的重要性可以通过指向它的其他网页的数量和质量来衡量。PageRank是网络分析和网页排序的重要技术。 8. Web Spam Web Spam是指为了提高网站在搜索引擎中的排名而采取的欺骗行为，这种行为违背了搜索引擎的公正性和相关性原则。识别和过滤Web Spam是搜索引擎面临的重大挑战，相关的研究包括对链接农场、隐藏文本、页面重定向等欺骗手段的识别和处理。 9. 图论（graphs） 图论是数学的一个分支，它研究图的性质和图形之间的关系。图由顶点（节点）和边组成，能够描述实体之间的复杂关系。在数据挖掘和大规模数据集分析中，图论的应用包括社交网络分析、链接结构分析、网络数据挖掘等。 10. 大规模机器学习（Large Scale Machine Learning） 随着数据量的不断增加，传统的机器学习方法往往难以处理如此大规模的数据。大规模机器学习的研究目标是开发新的算法和系统架构，使得机器学习模型能够高效地在大规模数据集上进行训练和预测。例如，支持向量机（SVM）在大规模数据集上的应用，以及决策树算法在MapReduce框架下的实现。 11. 决策树（Decision Trees） 决策树是一种监督学习算法，通过构建一个树状模型来表示决策过程和决策规则。决策树易于理解和解释，并且可以用于分类和回归任务。在MapReduce框架下，可以实现决策树的分布式训练，有效处理大规模数据集。 12. 流数据（streams） 流数据是指连续到达的数据序列，其特点是数据量大，数据流速度高。流数据处理关注于如何在数据到达的瞬间进行实时分析，快速做出反应。流数据挖掘算法通常需要设计为低延迟、单遍扫描，并且能够适应数据分布的变化。