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。

英文原版的《Mining of Massive Datasets》还挺适合前端开发者了解点大数据知识的。尤其是你做数据可视化、需要搞点数据预啥的，翻一翻还挺有启发。讲得比较接地气，虽然是讲大数据算法，但有不少图示和例子，像 MapReduce、PageRank 这些，讲得还算清楚，不会让人看着头疼。你要是搞前后端结合的项目，懂点底层原理，交流也更顺了。几个扩展资源也值得看看，像《大数据挖掘技术》那个 PDF，内容比较实在，另外像Overview文档也适合快速过一遍。建议你边看边记下关键点，比如MinHash、Locality Sensitive Hashing这些在推荐系统里都用得上。对了，有

数据挖掘领域的老朋友，Web 数据挖掘这本书的第二版，内容更新得还挺及时。Bing Liu 写的，逻辑清晰，思路也实用，适合想搞清楚爬虫、信息整合这些常见任务的你。结构化数据的抽取讲得蛮细，还带着一点实际操作的味道，不会太学术。像观点挖掘这种听着高大上但做起来接地气的技术，这本书也有，属于那种“看得懂又能用”的类型。书分两部分，前半段是数据挖掘基础，后半段就往 Web 上靠了，讲用户行为、链接这些内容，思路比较系统，看下来不会东一块西一块。如果你平时有写数据可视化或做后台的需求，这书还挺值得一翻的。有空的时候翻翻，不亏。如果你还想深入了解，比如非结构化内容怎么搞，这几篇相关文章你也可以看看。

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

数据挖掘真的是个越来越火的技术了，尤其是大数据时代的今天。它不仅仅是把数据成信息那么简单，更是多个技术的融合。像是数据库、机器学习、统计学，还有神经网络，几乎每个领域都有它的影子。如果你平时有接触过数据，这些技术应该不陌生。数据预、聚类、关联规则挖掘这些方法都挺重要，能你从海量数据中提取出有用的信息。比如你在做电商推荐系统时，频繁模式和分类预测就能帮你发现用户行为的规律，从而精准推荐商品。要注意，数据清洗和数据规约这些步骤一定不要跳过，保证数据质量才能确保挖掘结果靠谱。如果你是刚入门，推荐先从基础的数据仓库和OLAP了解起来，它们可以为你的数据挖掘打下坚实的基础。其实，数据挖掘就像是一个探索未

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。