Web信息检索与Web数据挖掘

信息检索的基础瓶颈、数据挖掘的玩法思路，全都整理在这份《web 信息检索与 web 数据挖掘.pdf》里了。内容不长，但讲得挺系统，尤其是对比信息检索和数据挖掘那块，适合刚接触或者想把知识梳理清楚的你。像搜索结果太水、结构化难做这些老问题，它得蛮透的，而且还顺带说了怎么用挖掘技术去优化。智能搜索、推荐系统、舆情这些实际场景也有提到，接地气又不啰嗦。如果你正折腾搜索相关功能，拿来参考一下还挺值。

数据挖掘 0 2025-07-03

写给程序员的数据挖掘实践指南项目代码合集

数据挖掘实战项目的完整代码合集，覆盖从预到模型部署。适合有一定基础的程序员快速上手，用代码一步步吃透数据挖掘。

数据挖掘 0 2025-07-03

数据挖掘与分析实践入门

数据挖掘和是目前大热的技术方向，不仅能发现数据背后的潜在规律，还能为决策强有力的支持。如果你对数据挖掘有兴趣，几篇不错的文章可以你了解和实践其中的技巧。比如《城市销售数据技术探索——数据挖掘实践》，这篇文章深入浅出地了如何通过数据挖掘提升城市销售能力。要是你想了解数据本身的技术提升，可以看看《优化数据与挖掘技术》。至于 MATLAB 的应用实践，推荐《MATLAB 数据及应用实践》，它会你更好地利用 MATLAB 进行数据和建模。 这些资源看起来都挺实用的，适合初学者或者想进一步提升能力的人。只要你用心实践，肯定能在数据这块更上一层楼！

数据挖掘 0 2025-07-03

idmlib C++数据挖掘库

iZENECloud 的挖掘需求离不开这个库。idmlib是一个用 C++写的通用数据挖掘库，挺适合搞算法和推荐系统的开发者。嗯，像关键词提取、相似内容检测、分类生成这些，它都能搞定。关键短语提取那块，了两种方法，一个是基于翻译模型的思路，另一个用到了维基百科的数据，蛮有意思。 重复检测用的是SimHash，你要是搞过网页去重那套，肯定知道 Charikar 的方法。它这里设置了 64 维，够用了。再比如Ctr 预测、协同过滤、中文查询纠错也都覆盖了，功能确实全，是搞推荐系统那块。 协同过滤是基于项目的增量式算法，挺适合实时推荐需求的。如果你正想上手做一个推荐引擎，可以参考一下相关例子，比如协

数据挖掘 0 2025-07-03

数据挖掘基础入门指南

如果你对数据挖掘有点兴趣，又想深入了解它的基本原理和应用，那这本书绝对是个不错的选择。书里从数据挖掘的背景到技术细节，通俗易懂，能帮你轻松搞懂什么是数据挖掘，如何从海量数据中提取有价值的信息。它了数据挖掘的基本概念，比如数据清洗、模式挖掘等，深入到挖掘算法和应用实例。是它提到的数据预和模型评估部分，适合你实际开发时参考。看完后，你不仅能理解数据如何转化成有用的知识，还能学会如何大规模数据，甚至能在项目中实际应用。比如你做电商时，能通过聚类、分类算法挖掘用户行为数据，提升精准推荐。，挺适合从零开始，想快速上手数据挖掘的人。

数据挖掘 0 2025-07-03

StocksEvolutionApp股票可视化应用

散景框架的股票可视化应用，挺有意思的一个项目，名字叫StocksEvolutionApp。用做前端图表展示，界面上手快、交互效果也蛮灵敏的。数据方面，用的是Caltech的开源股票数据，加上了从推特抓来的实时舆情，嗯，还是有点意思的。 情感这块，用了个比较基础的算法了三家竞争公司在推特上的口碑。虽然不算高阶，但用来做展示和思路验证还不错。你要是做课程作业，或者想搞个快速原型，这项目适合。 启动方式挺，跑一下app.py就能进系统。图表缩放、滑动查看这些都支持，工具条挺全。代码结构也清晰，核心逻辑就围绕和展开，改起来不费劲。 对了，它依赖Python 3.6+，还有bokeh和tweepy两个主

数据挖掘 0 2025-07-03

数据挖掘概念与技术详解

数据挖掘的概念和技术讲得比较清楚的，还得看《数据挖掘——概念与技术》。书里的内容是从数据库的角度出发，重点放在怎么从海量数据里挖出那些你一开始没注意，但其实有价值的模式。 多时候你会觉得数据挺杂的，不知道该从哪下手？嗯，书里举了不少例子，像是怎么用关联规则找购物习惯，怎么用聚类发现用户类型，讲得还挺实在的。 而且它不光讲算法，还会跟你说这些算法适合什么场景，比如你在做用户行为、做推荐系统的时候就有用。响应快，代码也不复杂，拿来就能用一部分。 有兴趣深入的，你也可以看看这些文章，蛮能拓展理解的：数据挖掘知识发现算法、大型数据集挖掘，还有像知识工程课件这种讲得更系统的资源。 如果你正好在做数据相关

数据挖掘 0 2025-07-03

Data Mining Concepts and Techniques英文原版第2版

韩家炜的《数据挖掘概念与技术》第二版英文原版，讲得真是挺透彻的。书的结构比较清晰，概念解释也直白，尤其适合刚入门或者准备深入搞数据挖掘的朋友。嗯，第二版相对第三版，内容更稳定，例子也更贴近实际场景，多人其实也更推荐这一版。 英文原版的好处就是保留了原作者的表达逻辑，看起来会更贴近教材的原意。像association rules、classification这类关键点讲得挺细，还配有案例，做项目的时候能直接套上去。 顺手推荐几个相关的资源页面，还挺有参考价值的： 数据挖掘韩家炜英文第二版，原版资源，比较权威 第二版新视角解读，有些人喜欢结合看 韩家炜演讲 PPT，做课件时可以参考

数据挖掘 0 2025-07-03

New Internet大数据挖掘读书笔记

这篇《New Internet 大数据挖掘》读书笔记，简直是给大数据爱好者的一份好资料，包含了对互联网大数据各个角度的解读，尤其适合那些想深入了解互联网与大数据结合的开发者。文章中的链接资源也挺丰富，涉及到 Oracle、大数据架构、Hadoop、金融等各个领域。不论是对企业互联网转型，还是对数据相关内容，都有一些实用的总结。你如果平时关注大数据发展，或者正在做相关开发，看看这些文章和 PPT 模板，还挺有的哦。

数据挖掘 0 2025-07-03

OLAP与OLTP的区别数据挖掘技术与应用

OLAP 和 OLTP 的区别，是搞数据时绕不开的一道坎。OLTP 偏实时，适合大量小事务，比如你刷卡、下单这些操作。OLAP 呢，更适合搞数据挖掘、报表，查询多但写少，像 BI 工具用的就是它。 OLTP 系统的特点是事务快，表结构设计也更规范，像订单系统、库存管理这些都离不开它。而OLAP 系统更强调多维，用来从海量数据中挖掘趋势、找规律。一般会有数据仓库做支撑，结构也更复杂点。 想深入点？我推荐几个不错的文章，能帮你快速理清思路： OLTP 与 OLAP 数据仓库比较：讲得比较清楚，适合入门 OLAP 与 OLTP 系统比较：偏技术细节，适合搞研发的你 数据挖掘与 OLAP 算法综述：

数据挖掘 0 2025-07-03