大规模数据挖掘:Anand.Rajaraman《Mining of Massive Datasets》精华解读
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更新于2024-07-20
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《Anand Rajaraman - Mining of Massive Datasets》(MMDS)是一本由Anand Rajaraman、Jure Leskovec和Jeffrey D. Ullman合作编写的经典著作,该书专注于大数据挖掘。这本书起源于斯坦福大学的研究生课程CS345A,最初名为“Web Mining”,主要针对高级研究生,但其内容逐渐普及并吸引了对数据科学有兴趣的高级本科生。
书中强调的是处理大规模数据的挖掘,即那些超出了常规计算机内存容量的数据集。作者们在课程内容上进行了大幅度的整合和扩展,如引入了网络分析的CS224W课程,并对原有课程CS345A(后来改为CS246)进行了扩充。此外,他们还创建了一个大型数据挖掘项目课程CS341,使得这本书包含了三个课程的核心内容。
本书的核心主题围绕数据挖掘展开,特别是在海量数据背景下,涉及的技术和方法论。主要内容可能包括但不限于以下几点:
1. **大规模数据处理基础**:探讨如何设计和实现有效的算法和技术来处理超出内存限制的数据集,可能涉及分布式计算、数据分区、存储和访问策略等。
2. **网络数据分析**:书中会深入介绍如何利用网络数据进行分析,如社交网络、网页链接结构、搜索引擎排名模型等。
3. **Web挖掘**:通过实际案例展示如何从互联网数据中提取有价值的信息,如用户行为分析、推荐系统、内容挖掘等。
4. **数据挖掘项目实践**:书中可能包含一些实际的大规模数据挖掘项目案例,让学生或读者了解如何将理论应用于实际问题解决。
5. **技术发展与趋势**:随着大数据时代的到来,书中可能讨论了当时的前沿技术,如Hadoop、Spark等开源工具在大规模数据处理中的应用。
6. **隐私和伦理问题**:鉴于大数据的敏感性,书中可能还会涉及数据隐私保护、伦理道德以及数据使用的法律规范。
7. **理论与实践结合**:书中的教学内容不仅局限于理论,还强调理论知识与实践技能的结合,帮助读者理解和掌握在实际工作中如何处理大规模数据。
《Mining of Massive Datasets》是一本极具实用价值的教材,不仅适用于学术研究,也对数据工程师、分析师和学生提供了深入理解数据挖掘在大规模环境中的关键技术和挑战的窗口。通过阅读和实践书中的内容,读者能够掌握在海量数据世界中进行智能分析的必要技能。
2018-03-19 上传
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