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大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理(第2版) 大数据权威著作全新升级版,第1版畅销40000册
本书源自作者在斯坦福大学教授的“海量数据挖掘”(CS246: Mining Massive Datasets)课程,第1版上市以来受到读者广泛欢迎和认可。这个新版本在上一版基础上新增三章内容,分别涵盖社会网络图挖掘、降维和大规模机器学习,同时也更新了第1版的部分内容。 众所周知,移动互联网、社交媒体、电子商务和各种传感器的运用产生了超大数据集,挖掘这些数据可以提炼出有用的信息。本书以大数据环境下的数据挖掘和机器学习为重点,全面介绍了实践中行之有效的数据处理算法,是在校学生和相关从业人员的读物。主要内容包括: 分布式文件系统以及MapReduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用
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大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理【著名信息管理专家、科技作家涂子沛倾情推荐,大数据时代的及时雨、全球著名数据库技
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