Web大数据挖掘第二版精要

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。

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

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。

《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

数据挖掘这块儿的书籍其实挺多的，但《数据挖掘：概念与技术（第二版）》这本书可以算是经典之一。导师和师兄推荐的，读起来不难理解，而且内容覆盖面广，适合入门也适合进阶。书里不仅讲了数据挖掘的基本理论，还有一些实际的技术应用和算法的。就算你之前对数据挖掘不太了解，读这本书也能你迅速理清思路，掌握一些关键点。哦，对了，书中的内容还挺适合做项目实战，能直接拿来用。对于初学者来说，先把书中的理论弄清楚，再结合一些实例做一下练习，你会觉得越读越顺手。如果你有兴趣了解更多，推荐直接去下载看看，应该能给你一些启发。