大数据挖掘:Stanford大学 Mining of Massive Datasets 教材概览
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更新于2024-07-23
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"大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理"
本书《Mining of Massive Datasets v2.0》由Anand Rajaraman、Jure Leskovec和Jeffrey D. Ullman三位斯坦福大学的教授共同编写,是大数据挖掘和分布式处理领域的经典教材。书中内容源于他们在斯坦福大学开设的多门课程,包括针对研究生的“Web Mining”(CS345A)以及后来加入的“网络分析”课程(CS224W)和大规模数据挖掘项目课程(CS341)。这三门课程的内容都被整合进了这本书中。
该书主要探讨的是大数据挖掘,特别是对那些无法一次性加载到内存中的海量数据进行挖掘的方法。由于关注点在于数据规模,因此书中许多实例都涉及到互联网数据或由此衍生的数据。这些数据通常来自搜索引擎的日志、社交媒体、网络链接结构等。
书中的内容涵盖了以下几个关键知识点:
1. 数据挖掘基础:介绍数据挖掘的基本概念、方法和目标,如何从大量无结构或半结构化的数据中发现有价值的信息和模式。
2. Web数据和网页结构:讲解Web的拓扑结构,如超文本链接和PageRank算法,这是理解网络数据特性的基础。
3. 分布式计算框架:深入讨论MapReduce模型和Hadoop框架,这些都是处理大规模数据的核心工具,使得在分布式环境中处理数据成为可能。
4. 图数据挖掘:介绍网络分析技术,如社区检测、路径查找和聚类,这些对于理解复杂网络结构至关重要。
5. 数据可视化:讨论如何有效地将大量数据转化为易于理解的图形表示,帮助人们理解数据的模式和趋势。
6. 推荐系统:介绍协同过滤和基于内容的推荐方法,这些都是现代电子商务和媒体平台个性化推荐的核心。
7. 社交媒体分析:研究社交媒体数据的特性,如用户行为模式、信息传播和影响力测量。
8. 机器学习:涵盖监督和无监督学习,以及在大数据环境下的学习算法,如随机森林和深度学习。
9. 实时和流式数据处理:讨论如何处理不断到来的新数据,如使用Apache Storm和Spark Streaming等技术。
10. 大数据项目实践:提供实际的大规模数据挖掘项目案例,帮助读者将理论知识应用到实际问题中。
《Mining of Massive Datasets v2.0》是一本深入浅出地介绍大数据处理和挖掘的教材,适合对大数据感兴趣的高级本科生和研究生,以及从事相关工作的专业人士。通过阅读本书,读者可以掌握处理和分析大规模数据所需的技术和思维方式,为应对日益增长的数据挑战做好准备。
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