大数据集挖掘.pdf

互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集，这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架，这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用，这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写，无论对学生还是从业者都是必读之作。

《Mining of Massive Datasets》是一部经典的数据挖掘教材，深入探讨了如何处理和分析大规模数据集的技术与方法。该书内容清晰易懂，适合广泛读者群体。

一本阐述大数据经典理论和实践方法的专业书籍。

海量数据集挖掘 作者: Anand Rajaraman，Jeffrey D. Ullman 这本数据挖掘经典著作以清晰易懂的方式阐述了相关概念和技术。

该文章使用易于理解的语言介绍了大型数据集挖掘。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

《2023MathorCup大数据挑战赛：探索与分析》提供了一个宝贵的平台，让参赛者展示他们的数据分析和挖掘能力。本次比赛的数据集打包在名为“2023MathorCup大数据挑战赛数据集.rar”的压缩文件中，包含多个子文件，每个子文件都可能蕴含丰富的信息，等待参赛者发掘。大数据是指那些在传统数据处理工具难以捕获、管理和分析的海量、高速和多样化的信息资产，具有四个基本特征：大量、高速、多样和价值。数据集是数据科学的核心组成部分，包括用于训练模型或进行统计分析的具体数据，可以是结构化的（如表格形式）或非结构化的（如文本、图像或音频）。参赛者需深入研究数据结构和潜在关系，以提取有价值的信息。

Minning of Massive Datasets.pdf是一本优秀的资料，涵盖了大规模数据挖掘及其应用mapreduce技术。