Internet数据挖掘原理及实现

大规模文本的利器是Internet 数据挖掘的关键之一，尤其在做文本分类和推荐时，能省不少事。

文本知识挖掘的流程比较清晰，从数据收集到个性化推荐都有详细的实现方法，是TF-IDF和CVSM模型，挺适合初学者和有经验的开发者上手。

像数据预这块，用爬虫抓下来的网页，先清洗 HTML 标签、去掉停用词，再转成词袋模型或者 TF-IDF 格式，流程还蛮顺畅的。你要是用过BeautifulSoup或者jieba，会更快理解。

分类和聚类这块，讲了用向量空间模型来比较文本之间的相似度，适合做文章聚类或者新闻分组，还挺实用。顺带一提，特征选择也有提到，可以少踩多坑。

后面说到搜索引擎优化和个性化检索，讲了OEM 模型和基于 Agent 的策略，适合做推荐系统或者内部搜索。尤其 Intranet 那部分，多企业项目能用得上。

技术趋势这段也值得看，说到深度学习和NLP会进一步提升挖掘效果，这个你用过 BERT 或 Transformer 就懂。而且它也提醒了隐私保护的重要性，做数据的要注意这一块。

如果你在搞文本、搜索优化或者推荐系统，这篇讲得比较全，值得收藏一份。相关工具像 TF-IDF 的实现、数据集预的方式都能直接拿来参考。