"大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理"
本书《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》由Anand Rajaraman、Jure Leskovec和Jeffrey D. Ullman共同撰写，版权自2010年至2013年。这本书源于斯坦福大学的一门课程——CS345A“网络挖掘”，最初是为研究生设计的高级课程，但随着时间的发展，也吸引了许多高级本科生的兴趣。随着Jure Leskovec加入斯坦福教职，课程内容得到了大幅度的更新和扩展，引入了CS224W网络分析课程，并将CS345A重新编号为CS246。此外，三位作者还开设了大规模数据挖掘项目课程CS341。书中的内容涵盖了这三个课程的精华。
本书的核心内容围绕着数据挖掘，特别是针对极其庞大的数据集进行挖掘。由于强调大数据的特性，许多示例和案例都与互联网相关，或者是从互联网衍生的数据。这反映了在大数据时代，如何处理无法一次性装入内存的海量数据成为了一个关键问题。
书中可能涉及的知识点包括：
1. 数据挖掘基础：介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，如关联规则学习、聚类、分类和预测等。
2. 分布式处理：讨论如何利用分布式计算框架（如Hadoop MapReduce）处理大规模数据，以及数据并行化和任务调度策略。
3. 网络分析：深入研究网络结构和网络数据的特性，如图论的基本概念、社区检测、节点重要性度量（如PageRank）等。
4. Web挖掘：探讨如何从网页和网络日志中提取有价值的信息，例如链接分析、用户行为建模和搜索引擎优化。
5. 大规模数据存储：介绍分布式文件系统（如HDFS）、列式存储和NoSQL数据库，以及如何设计适合大数据存储的架构。
6. 实时与流式数据处理：讨论处理持续流入的实时数据流的方法，如Apache Storm或Spark Streaming。
7. 数据可视化：讲解如何有效地将大数据结果以图形形式展示，帮助理解和解释数据。
8. 机器学习与深度学习：介绍在大数据场景下应用的机器学习算法，包括支持向量机、神经网络和深度学习模型。
9. 隐私和安全：讨论大数据环境下数据隐私的保护策略，以及数据泄露的风险和防范措施。
10. 实践项目：通过实际项目来让学生应用所学知识，解决真实世界的大数据挑战。
这本书不仅提供了理论知识，还强调了实际应用和案例分析，旨在培养读者处理和分析大规模数据集的能力，以应对现代互联网环境中的数据挑战。无论是对于研究人员、工程师还是学生，都是深入了解大数据和数据挖掘领域的宝贵资源。
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