王斌互联网大规模数据挖掘 第二版

《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》深入探讨了如何高效挖掘和处理互联网产生的大规模数据。本书基于斯坦福大学CS345A课程内容，为高级本科生和初入研究生提供友好的学习资源。重点讲解了处理无法完全装入主内存的大数据集的实践方法。书中覆盖了分布式文件系统、Map-Reduce编程模型、相似度搜索（如MinHashing和局部敏感哈希）、数据流处理及特别算法、搜索引擎技术（如PageRank算法）、频繁项集挖掘（包括A-Priori算法）、以及针对高维数据集的聚类算法。适合希望深入了解和应用数据挖掘与大数据处理技术的专业人士和学生。

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

2006年经典著作最新版，不容错过！

本书专注于数据挖掘的基础概念、方法和技术，涵盖数据预处理、聚类分析、分类与回归树等关键内容。由Jiawei Han和Micheline Kamber撰写，适用于学术和实践需求。

汉，卡伯著，Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd Edition

本书详尽介绍了数据挖掘领域的关键知识和最新技术创新。第二版相较于第一版，更全面地展示了数据挖掘流、时序数据、序列数据以及空间、多媒体、文本和Web数据的挖掘方法。这本书是数据挖掘和知识发现领域不可或缺的重要资源，适合所有教师、研究人员、开发人员和用户。主要特点包括全面实用地讲解从实际业务数据中提取出的关键概念和技术，结合了读者反馈、技术进展和统计学习的最新资料。书中还包含了多个算法示例，采用易于理解的伪代码编写，非常适合大规模数据挖掘项目的实际应用。

本书大数据挖掘第二版的PDF版本，英文名为Mining of Massive Datasets。它深入探讨了如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，适合希望提升数据分析能力的读者。

数据挖掘赋能互联网远程教育研究 本研究探索了数据挖掘在互联网远程教育中的应用模型和方法，提出了利用数据挖掘技术解决远程教育中反馈信息获取、个性化学习、自动答疑等问题的思路。研究结果显示，数据挖掘能够有效解决互联网远程教育中存在的问题，并推动其进一步发展。 数据挖掘技术应用于互联网远程教育的优势： 精准反馈： 通过分析学生学习行为数据，及时获取学习反馈，帮助教师调整教学策略。 个性化学习： 根据学生个体差异和学习需求，提供个性化的学习内容和路径。 智能答疑： 构建智能问答系统，自动解答学生疑问，提高学习效率。 数据挖掘的应用将助力互联网远程教育突破瓶颈，实现更高效、更个性化的学习体验。

《海量数据挖掘》由数据库和网络技术领域的权威人士 Jure Leskovec、Anand Rajaraman 和 Jeffrey David Ullman 执笔，适合学生和从业者阅读。 网络和电子商务的普及产生了大量可供数据挖掘信息的海量数据集。本书侧重于解决数据挖掘关键问题的实用算法，这些算法即使应用于最大的数据集也能取得成功。 本书首先讨论了 map-reduce 框架，这是一种自动并行化算法的重要工具。作者解释了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于挖掘到达速度过快而无法进行详尽处理的数据。其他章节涵盖了 PageRank 的理念和组织网络的相关技巧、查找频繁项集和聚类的问题。 第二版新增