Mining Massive Datasets Overview

算法与数据结构 17

36.14MB 2024-10-31

#Data Science # Data Mining # Educational Resources

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 has been published by Cambridge University Press. You can get a 20% discount using the code MMDS20 at checkout. The book is available for free download from this page, but Cambridge University Press retains copyright, so please obtain permission and acknowledge authorship for any republication. Feedback on the manuscript is welcome.

Mining_Massive_Datasets_Algorithms

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。

数据挖掘 7 2024-10-31

Key Insights from 'Mining of Massive Datasets'

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 6 2024-10-26

Mining of Massive Datasets第二版数据挖掘

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 0 2025-06-17

大数据挖掘Mining Massive Datasets斯坦福大学教材

大数据挖掘《Mining Massive Datasets》是斯坦福大学的一门经典教材，适合有一定基础的开发者和研究者。这本书深入了如何应对超大规模数据集，是那些无法完全加载到内存的数据。书中的算法和技术挺有深度，但也实用，像是MapReduce和PageRank等技术，都是实际应用中常见的。这本书虽然偏理论，但举的例子还是挺接地气的，涵盖了 Web 挖掘、社交网络等热门领域。如果你对大数据和算法感兴趣，这本书一定不能错过。，书中的核心内容就涵盖了分布式计算、数据流、推荐系统等实用知识，了MapReduce框架如何用在大规模数据集上。重点了相似度搜索技术，包括MinHashing和LSH，这些

数据挖掘 0 2025-06-24

Mining Techniques for Large-Scale Datasets

如果你想深入了解大规模数据集挖掘，是如何那些无法全部装入内存的超大数据，那么这本《大规模数据集挖掘》就挺适合你。它不只是一本理论书，更像是一本实践手册。书中了从分布式系统到 MapReduce 的各种技术，你理解如何创建并行算法，大数据。比如，在讲相似性搜索时，使用了像最小哈希和局部敏感哈希这样的技术，教你如何高效找出相似对象。而且，它还包括了像数据流、Web 应用问题、图等一系列你在大数据中碰到的核心难题。，这本书内容覆盖面广，案例多，适合想学实用技术的读者。更棒的是，书中的知识不仅限于理论。通过具体的项目和算法，你可以轻松掌握大数据挖掘的方方面面，甚至能你高维度、复杂的数据结构。，对于有

数据挖掘 0 2025-06-24

Massive Data Mining数据挖掘教程

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

数据挖掘 0 2025-06-13

Introduction to Massive Data Set Mining

Course PDF on mining of massive datasets, Chapter 1, introduces the concept of big data and its applications in various fields.

算法与数据结构 15 2024-07-13

Data Mining Course Materials Overview

数据挖掘课程资料主要涵盖了解析大型、复杂且信息丰富的数据集的重要性，及数据挖掘过程的目标、主要任务和技术来源。本课程介绍了数据挖掘的互动性过程及其基本步骤，强调数据质量对挖掘结果的影响，以及数据仓库与数据挖掘的关系。第一章：介绍数据挖掘的基本概念，包括以下关键新词：- Verify（验证）— 确保数据的准确性。- Formalize（形式化）— 将数据转换为适合分析的形式。- Dedicate（专注的）— 专家需专注，充分挖掘数据价值。数据挖掘过程中的重要概念：1. Scenario（想定）：指某种特定情况或预设结果。2. Notion（概念）：对数据的理解与假设。3. Spectrum（

数据挖掘 17 2024-10-25

Data-Mining-Steps-Overview

数据挖掘步骤数据收集和与处理：首先需要收集并整理相关数据。数据可以来自不同来源，如数据库、文件或实时数据流。数据清洗是重要的一步，确保数据没有缺失或错误。问题定义：明确数据挖掘的目标，制定清晰的问题定义，确保挖掘的过程和目标一致。数据挖掘算法执行：根据目标选择合适的算法，执行数据挖掘，提取数据中的规律和模式。结果解释和评估：对挖掘结果进行解读，评估其准确性和实用性，根据评估结果进行调整和优化。

数据挖掘 22 2024-11-05