大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 莱斯科夫（Jure Leskovec），拉贾拉曼（Anand Rajaraman），厄尔曼（Jeffrey David Ullman） 著，王斌 译

图书标签:

• 大数据
• 数据挖掘
• 分布式处理
• 互联网
• Hadoop
• Spark
• MapReduce
• 数据分析
• 机器学习
• 云计算

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115395252

版次：2

商品编码：11732232

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：372

正文语种：中文

内容简介

　　本书由斯坦福大学“Web挖掘”课程的内容总结而成，主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。其中相关章节有对应的习题，以巩固所讲解的内容。读者更可以从网上获取相关拓展材料。

作者简介

本书由斯坦福大学“Web挖掘”课程的内容总结而成，主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。其中相关章节有对应的习题，以巩固所讲解的内容。读者更可以从网上获取相关拓展材料。

内页插图

精彩书评

　　Jure Leskovec 斯坦福大学计算机科学系助理教授，研究方向是大型社交和信息网络的数据挖掘。他的研究成果获得了很多奖项，如Microsoft Research Faculty Fellowship、Alfred P. Sloan Fellowship和Okawa Foundation Fellowship，还获得了很多论文奖，同时也被《纽约时报》《华尔街日报》《华盛顿邮报》《麻省理工科技评论》《连线》、NBC、BBC等流行的社会媒体刊载。他还创建了斯坦福网络分析平台（SNAP，http://snap.stanford.edu）。
　　
　　Anand Rajaraman 数据库和Web技术领域专家，创业投资基金Cambrian联合创始人，斯坦福大学计算机科学系助理教授。Rajaraman的职业生涯非常成功：1996年创办Junglee公司；2000年与人合创Cambrian，孵化出几个后来被谷歌收购的公司；2005年创办Kosmix公司并任CEO，该公司于2011年被沃尔玛集团收购，Rajaraman被聘为沃尔玛负责全球电子商务业务的高级副总裁。Rajaraman生于印度，在斯坦福大学获得计算机科学硕士和博士学位。求学期间与人合著的一篇论文荣列近20年来被引用次数众多的论文之一。
　　
　　Jeffrey David Ullman 美国国家工程院院士，计算机科学家。早年在贝尔实验室工作，之后任教于普林斯顿大学，十年后加入斯坦福大学直至退休，一生的科研、著书和育人成果卓著。他是ACM会员，曾获SIGMOD创新奖、高德纳奖、冯诺依曼奖等多项科研大奖；他是“龙书”《编译原理》、数据库名著《数据库系统实现》等多部经典著作的合著者；麾下多名学生成为了数据库领域的专家，其中有名的当属谷歌创始人Sergey Brin；本书第二作者也是他的得意弟子。Ullman目前任Gradiance公司CEO。

目录

第1 章 数据挖掘基本概念 1
1．1 数据挖掘的定义 1
1．1．1 统计建模 1
1．1．2 机器学习 1
1．1．3 建模的计算方法 2
1．1．4 数据汇总 2
1．1．5 特征抽取 3
1．2 数据挖掘的统计限制 4
1．2．1 整体情报预警 4
1．2．2 邦弗朗尼原理 4
1．2．3 邦弗朗尼原理的一个例子 5
1．2．4 习题 6
1．3 相关知识 6
1．3．1 词语在文档中的重要性 6
1．3．2 哈希函数 7
1．3．3 索引 8
1．3．4 二级存储器 9
1．3．5 自然对数的底e 10
1．3．6 幂定律 11
1．3．7 习题 12
1．4 本书概要 13
1．5 小结 14
1．6 参考文献 15
第2 章 MapReduce及新软件栈 16
2．1 分布式文件系统 17
2．1．1 计算节点的物理结构 17
2．1．2 大规模文件系统的结构 18
2．2 MapReduce 19
2．2．1 Map 任务 20
2．2．2 按键分组 20
2．2．3 Reduce 任务 21
2．2．4 组合器 21
2．2．5 MapReduce 的执行细节 22
2．2．6 节点失效的处理 23
2．2．7 习题 23
2．3 使用MapReduce 的算法 23
2．3．1 基于MapReduce 的矩阵—向量
乘法实现 24
2．3．2 向量v 法放入内存时的处理 24
2．3．3 关系代数运算 25
2．3．4 基于MapReduce 的选择运算 27
2．3．5 基于MapReduce 的投影运算 27
2．3．6 基于MapReduce 的并、交和差运算 28
2．3．7 基于MapReduce 的自然连接运算 28
2．3．8 基于MapReduce 的分组和聚合运算 29
2．3．9 矩阵乘法 29
2．3．10 基于单步MapReduce 的矩阵乘法 30
2．3．11 习题 31
2．4 MapReduce 的扩展 31
2．4．1 工作流系统 32
2．4．2 MapReduce 的递归扩展版本 33
2．4．3 Pregel 系统 35
2．4．4 习题 35
2．5 通信开销模型 36
2．5．1 任务网络的通信开销 36
2．5．2 时钟时间 37
2．5．3 多路连接 38
2．5．4 习题 41
2．6 MapReduce 复杂性理论 41
2．6．1 Reducer 规模及复制率 41
2．6．2 一个例子：相似性连接 42
2．6．3 MapReduce 问题的一个图模型 44
2．6．4 映射模式 45
2．6．5 并非所有输入都存在时的处理 46
2．6．6 复制率的下界 46
2．6．7 案例分析：矩阵乘法 48
2．6．8 习题 51
2．7 小结 51
2．8 参考文献 53
第3 章 相似项发现 55
3．1 近邻搜索的应用 55
3．1．1 集合的Jaccard 相似度 55
3．1．2 文档的相似度 56
3．1．3 协同过滤——一个集合相似问题 57
3．1．4 习题 58
3．2 文档的shingling 58
3．2．1 k-shingle 58
3．2．2 shingle 大小的选择 59
3．2．3 对shingle 进行哈希 59
3．2．4 基于词的shingle 60
3．2．5 习题 60
3．3 保持相似度的集合摘要表示 61
3．3．1 集合的矩阵表示 61
3．3．2 最小哈希 62
3．3．3 最小哈希及Jaccard 相似度 62
3．3．4 最小哈希签名 63
3．3．5 最小哈希签名的计算 63
3．3．6 习题 66
3．4 文档的局部敏感哈希算法 67
3．4．1 面向最小哈希签名的LSH 67
3．4．2 行条化策略的分析 68
3．4．3 上述技术的综合 69
3．4．4 习题 70
3．5 距离测度 70
3．5．1 距离测度的定义 71
3．5．2 欧氏距离 71
3．5．3 Jaccard 距离 72
3．5．4 余弦距离72
3．5．5 编辑距离 73
3．5．6 海明距离 74
3．5．7 习题 74
3．6 局部敏感函数理论 75
3．6．1 局部敏感函数 76
3．6．2 面向Jaccard 距离的局部敏感函数族 77
3．6．3 局部敏感函数族的放大处理 77
3．6．4 习题 79
3．7 面向其他距离测度的LSH 函数族 80
3．7．1 面向海明距离的LSH 函数族 80
3．7．2 随机超平面和余弦距离 80
3．7．3 梗概 81
3．7．4 面向欧氏距离的LSH 函数族 82
3．7．5 面向欧氏空间的更多LSH函数族 83
3．7．6 习题 83
3．8 LSH 函数的应用 84
3．8．1 实体关联 84
3．8．2 一个实体关联的例子 85
3．8．3 记录匹配的验证 86
3．8．4 指纹匹配 87
3．8．5 适用于指纹匹配的LSH函数族 87
3．8．6 相似新闻报道检测 88
3．8．7 习题 89
3．9 面向高相似度的方法 90
3．9．1 相等项发现 90
3．9．2 集合的字符串表示方法 91
3．9．3 基于长度的过滤 91
3．9．4 前缀索引 92
3．9．5 位置信息的使用 93
3．9．6 使用位置和长度信息的索引 94
3．9．7 习题 96
3．10 小结 97
3．11 参考文献 98
第4 章 数据流挖掘 100
4．1 流数据模型 100
4．1．1 一个数据流管理系统 100
4．1．2 流数据源的例子 101
4．1．3 流查询 102
4．1．4 流处理中的若干问题 103
4．2 流当中的数据抽样 103
4．2．1 一个富于启发性的例子 104
4．2．2 代表性样本的获取 104
4．2．3 一般的抽样问题 105
4．2．4 样本规模的变化 105
4．2．5 习题 106
4．3 流过滤 106
4．3．1 一个例子 106
4．3．2 布隆过滤器 107
4．3．3 布隆过滤方法的分析 107
4．3．4 习题108
4．4 流中独立元素的数目统计 109
4．4．1 独立元素计数问题 109
4．4．2 FM 算法 109
4．4．3 组合估计 110
4．4．4 空间需求 111
4．4．5 习题 111
4．5 矩估计 111
4．5．1 矩定义 111
4．5．2 二阶矩估计的AMS 算法 112
4．5．3 AMS 算法有效的原因 113
4．5．4 更高阶矩的估计 113
4．5．5 限流的处理 114
4．5．6 习题 115
4．6 窗口内的计数问题 116
4．6．1 精确计数的开销 116
4．6．2 DGIM 算法 116
4．6．3 DGIM 算法的存储需求 118
4．6．4 DGIM 算法中的查询应答 118
4．6．5 DGIM 条件的保持 119
4．6．6 降低错误率 120
4．6．7 窗口内计数问题的扩展 120
4．6．8 习题 121
4．7 衰减窗口 121
4．7．1 最常见元素问题 121
4．7．2 衰减窗口的定义 122
4．7．3 最流行元素的发现 123
4．8 小结 123
4．9 参考文献 124
第5 章 链接分析 126
5．1 PageRank 126
5．1．1 早期的搜索引擎及词项作弊 126
5．1．2 PageRank 的定义 128
5．1．3 Web 结构 130
5．1．4 避免终止点 132
5．1．5 采集器陷阱及“抽税”法 134
5．1．6 PageRank 在搜索引擎中的使用 136
5．1．7 习题 136
5．2 PageRank 的快速计算 137
5．2．1 转移矩阵的表示 137
5．2．2 基于MapReduce 的PageRank迭代计算 138
5．2．3 结果向量合并时的组合器使用 139
5．2．4 转移矩阵中块的表示 140
5．2．5 其他高效的PageRank 迭代方法 141
5．2．6 习题 142
5．3 面向主题的PageRank 142
5．3．1 动机 142
5．3．2 有偏

精彩书摘

　　第9章介绍推荐系统。很多Web应用中都有给用户推荐其感兴趣的数据项的功能。Netflix竞赛就是一个例子，该竞赛期望对用户感兴趣的电影进行预测。而Amazon希望根据顾客的购买兴趣来推荐一款商品。推荐主要有两种方法。一种方法是，我们可以将数据项通过其特征来刻画，比如电影中的明星，然后推荐与已知的用户喜欢的物品具有同样特征的物品。另一种方法是，我们可以考察那些与当前用户具有相似爱好的用户，根据他们喜欢的物品来向当前用户推荐（该技术通常称为协同过滤）。 　　第10章介绍社会网络及分析算法。最典型的社会网络的例子是Facebook的朋友关系图，其中节点代表人，而两个人如果是朋友的话，他们之间就有边相连。而像Twitter上的粉丝关注构成的有向图也可以看成社会网络。社会网络中一个要解决的普遍问题是识别其中的“社区”，即一个个小规模的节点集合，但是集合内节点之间却有大量的边将它们连接起来。社会网络的其他问题也是图的一般性问题，比如传递闭包或图直径的计算，但是在网络规模如此巨大的情况下问题也变得十分困难。 　　第11章介绍降维技术。给定一个极大的、通常比较稀疏的矩阵。我们可以将该矩阵想象为两类实体之间的关系表示，比如观众对影片的评级关系。直观上看，只会存在很少量的概念，而且概念的数目会比影片或观众的数目少很多，这些概念可以解释为什么某些观众喜欢某些影片。我们提供了多个将矩阵简化为多个矩阵的乘积的算法，简化后的矩阵某一维要小很多。其中，一个矩阵将一类实体与这些少量的概念相关联，另一个矩阵将概念和另一类实体相关联。如果处理正确的话，这些小矩阵的乘积会十分接近原始矩阵。 　　最后，第12章讨论极大规模数据集上的机器学习算法。其中的技术包括感知机、支持向量机、基于梯度下降的模型求解、近邻模型和决策树等。　　……

前言/序言

《海量数据探秘：深度学习与智能分析的未来》 第一章：智能时代的基石——数据是什么？ 在这个信息爆炸的时代，我们被前所未有的海量数据所包围。从社交媒体上的每一次点赞、每一次分享，到物联网设备实时传输的温度、湿度、位置信息，再到科学研究中产生的海量实验数据，数据已成为现代社会跳动的脉搏。但“数据”本身，究竟是如何定义的？它又为何如此重要？ 本章将带您深入理解数据的本质。我们将探讨数据的不同类型：结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON文件）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。理解这些分类是后续深入分析的基础。我们将阐述数据的来源，从人类活动产生的显式数据，到设备和传感器自动采集的隐式数据，再到通过整合和转换生成的新数据。 更重要的是，本章将聚焦于“数据价值”。数据不再仅仅是零和一的堆砌，而是蕴含着深刻洞察和潜在价值的宝藏。我们将解析为什么数据如此重要，它如何驱动科学发现、商业决策、社会进步，以及如何塑造我们对世界的认知。从宏观经济分析到个体行为预测，数据的力量无处不在。我们将触及数据的生命周期，从数据的产生、采集、存储、处理，到分析、挖掘、应用和最终的归档或销毁，全面理解数据在整个流程中的作用。 本章还将简要介绍数据质量的概念，例如准确性、完整性、一致性、及时性和有效性，并强调高质量数据是进行有效分析的前提。我们会引用一些生动的例子，说明缺乏高质量数据可能导致的误判和不良后果。通过这一章的学习，您将建立起对数据全局的认识，为接下来的深度学习和智能分析奠定坚实的基础。 第二章：洞察的钥匙——深度学习模型概览 深度学习，作为人工智能领域最耀眼的明星，正以前所未有的速度改变着我们理解和处理信息的方式。它模仿人脑神经网络的结构和功能，能够从海量数据中自动学习复杂的模式和特征，实现诸如图像识别、自然语言处理、语音合成等令人惊叹的功能。本章将为您揭开深度学习模型的神秘面纱，为您提供一个全面而易于理解的概览。 我们将从最基础的概念讲起：神经网络。您将了解到神经元（节点）、层（输入层、隐藏层、输出层）、激活函数等基本组成部分，以及它们如何协同工作以处理信息。我们将深入浅出地解释前向传播和反向传播这两个核心算法，理解模型是如何通过不断调整权重来“学习”的。 随后，本章将重点介绍几种主流的深度学习模型及其应用场景： 卷积神经网络（CNN）： 专注于处理图像数据，是图像识别、物体检测、人脸识别等领域的基石。我们将探讨其核心的卷积层、池化层和全连接层，理解它们如何有效地提取图像的空间特征。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）： 擅长处理序列数据，如文本、语音和时间序列。我们将解释RNN如何处理前后关联的信息，以及LSTM和GRU如何克服传统RNN的“遗忘”问题，更好地捕捉长距离依赖。这将为自然语言理解、机器翻译、文本生成等奠定基础。 Transformer模型： 近年来在自然语言处理领域取得了革命性突破的模型，以其强大的并行处理能力和对序列数据的优异建模能力而闻名。我们将介绍其核心的自注意力机制，理解它如何有效地捕捉句子中任意两个词之间的关系，从而在机器翻译、问答系统、文本摘要等任务上表现出色。 生成对抗网络（GAN）： 用于生成逼真数据的强大模型，在图像生成、风格迁移、数据增强等方面展现出巨大潜力。我们将解析生成器和判别器之间的“博弈”过程，理解GAN如何通过对抗训练来不断提升生成数据的质量。 本章并非旨在提供精深的数学推导，而是侧重于模型的工作原理、关键组件以及它们在实际应用中的优势和局限性。通过本章的学习，您将能够清晰地区分不同深度学习模型的特点，并初步判断哪些模型适用于解决特定的智能分析问题。 第三章：数据中的智慧——深度学习驱动的智能分析 当深度学习模型遇上海量数据，便能催生出令人瞩目的智能分析能力。本章将聚焦于深度学习如何在各个领域实现智能化分析，让数据“活”起来，为我们提供前所未有的洞察和决策支持。 我们将从数据预处理与特征工程的视角切入。虽然深度学习模型能够自动学习特征，但优质的输入数据仍然是成功的关键。本章将讨论数据清洗、缺失值处理、数据标准化/归一化等预处理步骤，以及如何根据具体任务进行有效的特征工程，以提高模型的性能。 接下来，我们将详细探讨深度学习在经典智能分析任务中的应用： 图像与视觉分析： 图像分类与识别： 从海量图片中区分出不同的物体、场景或人物。我们将探讨如何利用CNN构建图像分类器，以及其在安防监控、医疗影像诊断、自动驾驶等领域的应用。 目标检测与分割： 在图像中定位特定物体并勾勒其边界。我们将介绍R-CNN、YOLO、Mask R-CNN等经典模型，并讨论它们在智能交通、零售分析、工业检测等场景下的实际效用。 人脸识别与分析： 从人脸图像中提取身份信息，并进行表情、年龄、性别等分析。我们将探讨其在身份验证、社交媒体、市场营销等方面的应用。 自然语言处理（NLP）与文本分析： 文本分类与情感分析： 将文本划分为不同的类别（如新闻分类、垃圾邮件检测），或判断文本表达的情感倾向（积极、消极、中立）。我们将讨论如何利用RNN、CNN甚至Transformer模型进行文本情感分析。 命名实体识别（NER）： 从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。 机器翻译与文本生成： 实现不同语言之间的自动翻译，以及根据指令生成自然流畅的文本。我们将重点介绍基于Transformer的先进翻译模型，以及其在内容创作、智能客服等方面的应用。 问答系统与信息抽取： 理解用户提出的问题，并从文本中提取相关答案或结构化信息。 语音与音频分析： 语音识别（ASR）： 将人类语音转换为文本。我们将简要介绍ASR的工作流程，以及其在智能助手、会议记录、听写软件中的应用。 语音合成（TTS）： 将文本转换为自然的人类语音。我们将讨论TTS技术如何提升用户体验，并在有声读物、导航系统等领域发挥作用。 音频事件检测与分类： 从音频信号中识别出特定的声音事件，如警报声、音乐类型、动物叫声等。 时间序列分析与预测： 异常检测： 在时间序列数据中识别出不寻常的模式，如金融欺诈、设备故障预警。 趋势预测： 利用历史数据预测未来的走势，如股票价格预测、销售额预测、交通流量预测。我们将探讨如何利用RNN、LSTM或Transformer模型进行时间序列预测。 本章将通过丰富的案例研究，展示深度学习模型如何在实际业务场景中解决复杂问题，带来显著的商业价值和社会效益。您将了解到，深度学习不仅仅是理论研究，更是驱动各行各业智能化转型的强大引擎。 第四章：实践的艺术——构建和优化深度学习模型 理论知识需要与实践相结合，才能真正发挥深度学习的威力。本章将引导您走上深度学习模型的构建与优化之路，让您掌握将理论转化为实际应用的关键技能。 我们将从数据准备与标注开始。现实世界的数据往往是混乱和不完整的，高质量的数据集是模型成功的基石。本章将详细介绍如何收集、清洗、标注数据，以及数据增强技术在提升模型鲁棒性方面的重要性。例如，对于图像识别任务，我们将学习如何通过旋转、缩放、裁剪等方式扩充数据集。 随后，我们将深入探讨模型选择与构建。您将了解到如何根据具体的任务需求，选择合适的深度学习架构。我们将讲解如何使用主流的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来定义、构建和实例化模型。本章将以实战性的角度，演示如何搭建一个简单的图像分类模型或文本分类模型。 模型训练与调优是本章的核心内容。您将掌握模型训练的基本流程，包括定义损失函数、选择优化器（如SGD、Adam）、设置学习率等。我们将深入探讨超参数调优的重要性，并介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等常用方法，帮助您找到最优的模型配置。 模型评估与验证是确保模型性能可靠的关键环节。本章将介绍各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数、AUC等，并讲解如何使用交叉验证等技术来获得更可靠的模型性能评估。我们将讨论过拟合和欠拟合的问题，以及如何通过正则化、Dropout等技术来解决这些挑战。 模型部署与推理是模型价值实现的最后一步。您将了解到如何将训练好的模型部署到不同的环境中，如云服务器、移动设备或边缘计算设备，并实现高效的推理。我们将探讨模型压缩、量化等技术，以减小模型体积，提高推理速度，使其在资源受限的环境中也能流畅运行。 最后，本章还将简要介绍模型的可解释性。在一些关键应用领域，理解模型做出决策的原因至关重要。我们将触及一些模型解释的技术，如LIME、SHAP等，帮助您更好地理解模型的行为。 通过本章的学习，您将不仅仅停留在理论层面，更能亲手实践，从数据准备到模型部署，掌握构建和优化深度学习模型的整个流程，为解决实际问题提供坚实的技能支撑。 第五章：未来展望——智能分析的无限可能 深度学习和智能分析的浪潮正以前所未有的力量席卷而来，塑造着我们的现在，并深刻影响着我们的未来。本章将放眼未来，探讨智能分析领域的最新趋势、前沿研究以及其可能带来的巨大变革。 我们将深入讨论多模态学习的重要性。现实世界的数据并非孤立存在，而是由多种模态构成，如文本、图像、音频、视频等。多模态学习旨在融合不同模态的信息，从而获得更全面、更深刻的理解。例如，通过结合视频和文本描述，我们可以更准确地理解视频内容；通过结合图像和语音，我们可以构建更智能的语音助手。 联邦学习与隐私保护是当前研究的热点。随着数据隐私意识的提高，如何在保护用户隐私的前提下进行模型训练，成为一个重要的挑战。联邦学习允许模型在本地设备上训练，而无需将原始数据上传至中心服务器，这对于金融、医疗等对数据隐私要求极高的行业具有革命性的意义。 可解释人工智能（XAI）将是未来发展的重要方向。在许多关键决策场景下，我们不仅需要模型做出准确的预测，更需要理解其决策过程。可解释AI旨在提高模型的透明度和可信度，让用户能够理解模型为何做出某个预测，从而建立对AI的信任。 持续学习与终身学习是AI模仿人类智能的关键一步。目前的模型通常在固定数据集上进行训练，一旦数据分布发生变化，模型性能就会下降。持续学习能力使得模型能够不断适应新的数据和环境，实现“活到老，学到老”的智能。 AI伦理与社会责任将是贯穿未来的重要议题。随着AI技术的广泛应用，其潜在的偏见、歧视、失业等问题也日益凸显。本章将呼吁研究者、开发者和使用者共同关注AI伦理，构建负责任的AI生态系统，确保AI技术为人类福祉服务。 最后，我们将展望智能分析在各行各业的未来应用，包括但不限于： 智慧医疗： 个性化治疗方案、药物研发加速、疾病早期预警。 智能交通： 自动驾驶技术成熟、交通拥堵预测与疏导、智能出行规划。 智慧金融： 更精准的风险评估、个性化金融产品推荐、智能反欺诈。 智能教育： 个性化学习路径、智能辅导系统、教育资源优化配置。 智慧城市： 城市管理智能化、资源优化分配、环境保护监测。 本章将以开放的视角，鼓励读者积极思考，参与到智能分析的未来建设中来。我们正处在一个激动人心的时代，深度学习与智能分析的无限可能，等待我们共同去探索和实现。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直打开了我对大数据世界的新认知！我一直对互联网的海量数据感到好奇，但又不知道从何下手。这本书就像一位经验丰富的向导，循序渐进地带领我穿越数据的海洋。它首先阐述了大数据带来的机遇与挑战，让我深刻理解了为什么我们需要专门的技术来处理这些庞杂的信息。然后，它详细介绍了大数据挖掘的核心概念，比如聚类、分类、关联规则等，并且用非常生动的案例来解释这些抽象的理论，让我一下子就茅塞顿开。最让我印象深刻的是，书中并没有停留在理论层面，而是深入讲解了如何将这些理论应用于实际的互联网场景，比如用户行为分析、推荐系统构建等等。我能想象到，如果能掌握书中的知识，解决实际工作中遇到的数据问题将变得游刃有余。这本书的结构安排非常合理，逻辑清晰，语言通俗易懂，即使是对大数据初学者来说，也能轻松理解。我尤其喜欢它对每一个概念的深入剖析，以及与实际应用的紧密结合，让学习过程充满乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我被这本书的厚度吓到了，但翻开后就被它庞大的知识体系和严谨的逻辑所吸引。它不仅仅是一本介绍大数据技术的书，更像是一部关于互联网数据处理的百科全书。书中对数据挖掘的算法原理进行了深入浅出的讲解，从基础的统计学到复杂的机器学习模型，都涵盖了。更难能可贵的是，它将这些算法与互联网应用的实际需求紧密结合，例如如何利用这些算法来优化搜索引擎结果、提升社交网络的活跃度、或者更精准地进行广告投放。我尤其喜欢书中对“大规模”处理的探讨，它详细解释了为什么传统的单机处理方式无法应对海量数据的挑战，以及分布式计算的原理和优势。书中还涉及了数据清洗、特征工程、模型评估等整个数据挖掘流程的关键环节，让我对整个过程有了更全面的认识。虽然有些章节需要反复阅读才能消化，但这正说明了其内容的深度和广度，它让我看到了大数据领域背后蕴含的巨大潜力和无限可能。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书的实操性绝对是亮点！我之前也看过一些关于大数据处理的书籍，但很多都停留在概念介绍，感觉学了之后还是不知道怎么落地。而这本《大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理（第2版）》就不一样了，它在理论讲解的基础上，花了大量篇幅来介绍各种分布式处理框架和技术，比如Hadoop、Spark等，并且提供了非常详细的配置和使用方法。书中有很多代码示例，并且这些示例都非常贴近实际的应用场景，我按照书中的步骤一步一步地操作，真的能搭建起自己的分布式处理集群，并且运行一些经典的大数据处理任务。这种“手把手”的教学方式，让我感觉自己不再是旁观者，而是真正地参与到了大数据的世界中。我特别欣赏书中对不同技术优缺点的对比分析，以及针对不同问题推荐合适的技术方案，这让我能够更好地理解各种技术的适用范围，做出更明智的技术选择。对于想要深入了解分布式处理的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期从事互联网产品运营的人，我深切感受到数据分析的重要性，但一直苦于没有系统性的学习机会。这本书的出现，可以说是恰逢其时。它以一种非常接地气的方式，将大数据挖掘和分布式处理的理论知识，与互联网业务场景进行了完美的融合。书中大量的案例分析，让我能够立刻看到这些技术对业务增长的实际价值，比如如何通过用户画像分析来制定更有效的营销策略，如何通过A/B测试来优化产品功能，以及如何通过实时数据监控来预警潜在的风险。它让我明白，大数据不仅仅是冰冷的技术，更是驱动业务决策和创新的强大引擎。书中对于分布式处理的讲解，也让我明白了为什么公司能够处理如此海量的用户数据，以及背后的技术支撑。我迫不及待地想将书中的一些方法应用到我的工作中，去挖掘更多有价值的数据洞察，为产品带来更大的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理（第2版）》给我的感觉是，它真正抓住了互联网时代数据处理的本质。它没有回避那些复杂的技术细节，但又用一种易于理解的方式呈现出来。书中对于分布式计算的原理，比如MapReduce、Spark RDD等，都做了非常细致的讲解，并且通过实例展示了如何用这些技术来解决实际的大规模数据处理问题。我特别喜欢书中关于数据存储、数据传输、数据计算这些环节的深入探讨，让我对整个数据处理流程有了更清晰的认识。同时，它也强调了数据质量的重要性，以及如何通过各种技术手段来保证数据的准确性和完整性。这本书的价值在于，它不仅仅传授了技术，更培养了读者解决问题的思维方式。我从中学会了如何去分析一个大规模数据处理的需求，然后选择合适的技术方案去实现它。这本书的内容非常扎实，而且紧跟技术发展的步伐，我认为对于任何想要在大数据领域有所建树的人来说，都应该仔细阅读。

评分☆☆☆☆☆

还不错，希望能对自己有用

评分☆☆☆☆☆

好，非常好，非常测哈哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

速度快，包装好。

评分☆☆☆☆☆

已经第二版了 但关键是比第一版贵多了

评分☆☆☆☆☆

基本上讲算法的一本书，不要被书名骗了！

评分☆☆☆☆☆

不错，好评的

评分☆☆☆☆☆

一次性买了好多书，希望能看完。

评分☆☆☆☆☆

买了一箱的书，今天看书计划走起。

评分☆☆☆☆☆

还不错，双十一前买的，很实惠，送的也很及时，好评！！！