大规模数据挖掘：算法与应用

"Mining of Massive Datasets - 数据挖掘入门书籍" 《Mining of Massive Datasets》这本书由Anand Rajaraman和Jeffrey D. Ullman合著，是数据挖掘领域的一本经典入门读物，适合研究生及高级本科生阅读。书中所涵盖的内容源于两位作者在斯坦福大学开设的一门名为“Web Mining”的课程。 本书的核心在于数据挖掘，特别是针对极其庞大的数据集进行挖掘。由于大数据的特性，很多示例都与互联网或源自互联网的数据相关。作者从算法的角度出发，强调使用算法处理数据，而非通过机器学习来训练模型。书中主要探讨了以下几个主题： 1. 分布式文件系统和MapReduce：这是一种并行算法设计工具，能够在处理大规模数据时发挥关键作用。MapReduce允许将复杂任务分解为可独立处理的小部分，然后在分布式计算环境中并行执行，有效地解决了大数据处理的效率问题。 2. 相似性搜索：这是数据挖掘中的重要技术，用于查找数据集中相似或相关的项。书中可能会介绍如余弦相似度、Jaccard相似度等度量方法，以及倒排索引、Locality Sensitive Hashing（LSH）等高效搜索策略。 3. 图数据挖掘：网络数据（如社交网络、网页链接结构）通常以图的形式存在。书中可能讲解如何在图上进行分析，包括社区检测、路径发现和PageRank算法等。 4. 频繁模式挖掘：这涉及到在大量事务数据中找出频繁出现的模式，例如购物篮分析中的Apriori算法和FP-growth算法。 5. 推荐系统：利用用户行为数据构建个性化推荐，如协同过滤和基于内容的推荐。 6. 社交网络分析：分析网络中节点的连接关系，揭示社交网络中的群体行为、影响力传播和信息扩散等现象。 7. 时空数据挖掘：处理地理空间和时间序列数据，应用于交通监控、环境监测等领域。 8. 文本挖掘：对大规模文本数据进行分析，如情感分析、主题建模和自动文摘等。 9. 大数据可视化：如何有效地呈现和理解海量数据的可视化方法，如热力图、树图和网络图等。 通过这本书，读者不仅可以了解到数据挖掘的基本原理和技术，还能掌握处理大规模数据集的实用方法和工具。它不仅适合学术研究，也为实际工作中遇到的大数据挑战提供了理论基础和实践经验。