《SB 数据挖掘》是一本蛮实用的经典书，适合你想系统搞懂**大规模数据挖掘**的时候翻翻看。书里不光讲算法，还聊了**MapReduce**、**分布式系统**这些你日常肯定绕不开的技术点。像**MinHashing**、**LSH**这些在文本相似度判断里有戏的技术，书里也讲得挺清楚，配了不少例子，学着不会太吃力。

对了，书里专门开了章节讲**数据流**和**PageRank**，这些你在做推荐系统、搜索引擎或者广告投放优化时都能派上用场。还有啊，它也讲了多和**社交网络**、**高维数据聚类**相关的内容，读下来不会觉得枯燥，更多是“哦，原来是这么玩的”那种感觉。

讲真，这书不是偏机器学习那种黑盒训练，而是教你怎么自己动手写算法、设计流程。像什么**频繁项集挖掘**、**Web 广告优化**，都能找到成体系的思路，尤其适合喜欢底层逻辑清晰的你。如果你最近刚好在做大数据项目，或者正在写分布式算法，挺值得抽空看一看。

如果你想继续拓展思路，可以看看这些：

如果你正忙着搭建推荐系统、优化广告逻辑，或者搞分布式，这书挺对味的，可以当工具书，也适合系统学习。