大数据挖掘：斯坦福课程精华

"《大规模数据挖掘》(Mining of Massive Datasets)是一本由Jure Leskovec、Anand Rajaraman和Jeffrey D. Ullman合著的专业书籍，源自斯坦福大学多年来的教学积累。这门课程起源于名为“Web Mining”（CS345A）的高级研究生课程，虽然初衷是为研究生设计，但其内容逐渐吸引了高级本科生的兴趣。随着Jure Leskovec加入斯坦福教职团队，课程内容得到了显著扩展。 书中主要探讨大规模数据挖掘，特别是那些规模巨大到无法完全加载到内存中的数据处理。作者们围绕这个主题，深入讲解了如何处理和分析网络数据，例如互联网上的网页数据。课程CS224W，专注于网络分析，而原来的CS345A则被重命名为CS246，新增了丰富的网络数据分析内容。此外，三位作者还推出了一个针对大型数据挖掘项目的大规模课程CS341，该书汇集了这三门课程的教学精华。 本书的核心内容涵盖了数据挖掘的基本原理和技术，如数据收集、预处理、模式识别、关联规则学习、聚类分析以及在网络环境下特定的应用，如社区发现、用户行为分析等。由于书中的例子多来源于互联网，读者可以了解到如何在实际场景中运用这些技术来解决海量数据带来的挑战。 作者们强调，尽管这本书的主题是数据挖掘，但它特别关注的是处理大规模数据的能力，这对于理解当今数字化世界中的信息处理至关重要。通过阅读这本书，学生和专业人士能够掌握如何在海量数据环境中进行高效的数据探索和价值提取，这对于大数据时代的数据科学实践具有很高的参考价值。" 《大规模数据挖掘》不仅是一本理论教材，更是一个实用工具，帮助读者理解和应对大规模数据所带来的机遇和挑战。无论是研究生还是对数据领域感兴趣的高级本科生，都能从中受益匪浅。