Introduction to Massive Data Set Mining

斯坦福教授写的大数据挖掘书，内容不光硬核，讲法也接地气。讲到MapReduce和HDFS时，举了不少实战例子，分布式入门蛮合适的。还有像MinHash、LSH这种搞相似性搜索的算法，解释得也比较易懂，适合你这种边学边用的节奏。 大数据里的实时流，书里专门拿出一章来讲，像什么滑动窗口算法啊、在线算法啊都有提到。做社交数据或者风控的你，肯定会用得上。还有经典的PageRank、链接垃圾检测这些，嗯，搜索相关的项目也挺依赖这些。 像频繁项集挖掘，除了说A-Priori，还给了优化版本的思路，跑大数据集不会卡顿。聚类部分也不含糊，书里提到不少适合高维数据的方案，适合搞推荐系统的同学看看。 还有广告投放

英文原版的《Introduction to Data Mining》真的是数据挖掘入门里比较经典的一本。Vipin Kumar 和 Michael Steinbach 写的，结构清晰，重点突出，也不绕。你要是对分类、聚类、关联这些概念还一头雾水，看它准没错。 书里的例子蛮贴地气的，基本不会让你看得头大。尤其是像聚类和异常检测这块，用了不少日常数据场景来讲，容易上手。如果你之前没接触过数据挖掘，也能跟得上节奏。 分类算法讲得细，从决策树到 k 近邻，原理说得透，代码实现也有提示。你可以直接用它的思路在 Python 里撸一遍试试。嗯，还有关联规则挖掘，比如 Apriori 算法，讲得也蛮清楚的，

本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。

课后习题的标准答案，Pang-Ning Tan 那本《Introduction to Data Mining》的官方参考手册，挺适合刚上手数据挖掘的朋友。答案覆盖面比较广，从基础概念到实际案例，几乎都能找到。你有时候遇到模棱两可的题目，看下这个手册，思路一下就清晰了。 章节结构清晰，配合原书看更有感觉。比如classification那一章，题目设计还挺绕的，但手册里用的例子蛮贴近实际，读完你就知道是怎么回事了。方式偏实战型，嗯，不会太学院派。 PDF 格式也方便，能直接搜关键词。推荐你用 PDF 阅读器的“侧边栏目录”功能，跳章节的时候快不少。要是你想做快速预习，翻翻重点题就够了。 和它一起

Mining of Massive Datasets is based on Stanford Computer Science course CS246: Mining Massive Datasets (and CS345A: Data Mining). The book is designed for undergraduate computer science students with no formal prerequisites. Most chapters include further reading references for deeper exploration. It

关于《海量数据挖掘》的关键知识点 一、书籍背景与目标 《海量数据挖掘》由 Anand Rajaraman、Jure Leskovec 和 Jeffrey D. Ullman 编著，最早用于斯坦福大学的“Web Mining”课程，专为高级研究生和高年级本科生提供深度数据挖掘知识。内容集中于处理大规模数据集的算法，涵盖分布式计算、数据流、相似性搜索等技术。 二、书籍主要内容 本书从算法导向的视角切入大数据处理，以Web数据和相关应用为案例，详细讨论了以下关键技术： 1. 分布式文件系统与MapReduce- 分布式文件系统：介绍了如何使用 Hadoop HDFS 等系统来管理大规模数据。- Ma

数据挖掘原理是指从大量的数据中提取有价值的信息和知识的过程。这个过程通常包括数据的清洗、集成、选择、变换、挖掘和评估等多个步骤。通过运用统计学、机器学习和数据库系统等技术，数据挖掘能够识别数据中的模式和关系，为决策提供支持。

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数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过