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题名/责任者:

斯坦福数据挖掘教程/(美) 尤雷·莱斯科夫, 阿南德·拉贾拉曼, 杰弗里·大卫·厄尔曼著 王斌, 王达侃译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021.4

ISBN及定价:

978-7-115-55669-1/CNY129.00

载体形态项:

xvi, 436页:图;24cm

统一题名:

Mining of massive datasets

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

莱斯科夫 (Leskovec, Jure) 著

个人责任者:

拉贾拉曼 (Rajaraman, Anand) 著

个人责任者:

厄尔曼 (DavidUllman, Jeffrey) 著

个人次要责任者:

王斌 译

个人次要责任者:

王达侃 译

学科主题:

数据采集-教材

中图法分类号:

TP274

中图法分类号:

TP181

版本附注:

据原书第3版译出

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

众所周知，移动互联网、社交媒体、电子商务和各种传感器的运用产生了超大数据集，挖掘这些数据可以提炼出有用的信息。本书源自作者在斯坦福大学教授的“海量数据挖掘”(CS246: Mining Massive Datasets)课程，以大数据环境下的数据挖掘和机器学习为重点，全面介绍了实践中行之有效的数据处理算法，是在校学生和相关从业人员的必备读物。主要内容包括：分布式文件系统以及MapReduce工具，相似性搜索，数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法，搜索引擎技术，频繁项集挖掘，大规模高维数据集的聚类算法，Web应用中的关键问题——广告管理和推荐系统，社会网络图挖掘，降维处理以及大规模机器学习。第3版扩展或新增了决策树、深度学习、社会网络图挖掘等内容。

使用对象附注:

数据挖掘课程的教材，以及相关感兴趣的技术人员

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