大數據 互聯網大規模數據挖掘與分布式處理（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 萊斯科夫（Jure Leskovec），拉賈拉曼（Anand Rajaraman），厄爾曼（Jeffrey David Ullman） 著，王斌 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 數據挖掘
• 分布式處理
• 互聯網
• Hadoop
• Spark
• MapReduce
• 數據分析
• 機器學習
• 雲計算

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115395252

版次：2

商品編碼：11732232

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2015-07-01

用紙：膠版紙

頁數：372

正文語種：中文

內容簡介

　　本書由斯坦福大學“Web挖掘”課程的內容總結而成，主要關注極大規模數據的挖掘。主要內容包括分布式文件係統、相似性搜索、搜索引擎技術、頻繁項集挖掘、聚類算法、廣告管理及推薦係統。其中相關章節有對應的習題，以鞏固所講解的內容。讀者更可以從網上獲取相關拓展材料。

作者簡介

本書由斯坦福大學“Web挖掘”課程的內容總結而成，主要關注極大規模數據的挖掘。主要內容包括分布式文件係統、相似性搜索、搜索引擎技術、頻繁項集挖掘、聚類算法、廣告管理及推薦係統。其中相關章節有對應的習題，以鞏固所講解的內容。讀者更可以從網上獲取相關拓展材料。

內頁插圖

精彩書評

　　Jure Leskovec 斯坦福大學計算機科學係助理教授，研究方嚮是大型社交和信息網絡的數據挖掘。他的研究成果獲得瞭很多奬項，如Microsoft Research Faculty Fellowship、Alfred P. Sloan Fellowship和Okawa Foundation Fellowship，還獲得瞭很多論文奬，同時也被《紐約時報》《華爾街日報》《華盛頓郵報》《麻省理工科技評論》《連綫》、NBC、BBC等流行的社會媒體刊載。他還創建瞭斯坦福網絡分析平颱（SNAP，http://snap.stanford.edu）。
　　
　　Anand Rajaraman 數據庫和Web技術領域專傢，創業投資基金Cambrian聯閤創始人，斯坦福大學計算機科學係助理教授。Rajaraman的職業生涯非常成功：1996年創辦Junglee公司；2000年與人閤創Cambrian，孵化齣幾個後來被榖歌收購的公司；2005年創辦Kosmix公司並任CEO，該公司於2011年被沃爾瑪集團收購，Rajaraman被聘為沃爾瑪負責全球電子商務業務的高級副總裁。Rajaraman生於印度，在斯坦福大學獲得計算機科學碩士和博士學位。求學期間與人閤著的一篇論文榮列近20年來被引用次數眾多的論文之一。
　　
　　Jeffrey David Ullman 美國國傢工程院院士，計算機科學傢。早年在貝爾實驗室工作，之後任教於普林斯頓大學，十年後加入斯坦福大學直至退休，一生的科研、著書和育人成果卓著。他是ACM會員，曾獲SIGMOD創新奬、高德納奬、馮諾依曼奬等多項科研大奬；他是“龍書”《編譯原理》、數據庫名著《數據庫係統實現》等多部經典著作的閤著者；麾下多名學生成為瞭數據庫領域的專傢，其中有名的當屬榖歌創始人Sergey Brin；本書第二作者也是他的得意弟子。Ullman目前任Gradiance公司CEO。

目錄

第1 章 數據挖掘基本概念 1
1．1 數據挖掘的定義 1
1．1．1 統計建模 1
1．1．2 機器學習 1
1．1．3 建模的計算方法 2
1．1．4 數據匯總 2
1．1．5 特徵抽取 3
1．2 數據挖掘的統計限製 4
1．2．1 整體情報預警 4
1．2．2 邦弗朗尼原理 4
1．2．3 邦弗朗尼原理的一個例子 5
1．2．4 習題 6
1．3 相關知識 6
1．3．1 詞語在文檔中的重要性 6
1．3．2 哈希函數 7
1．3．3 索引 8
1．3．4 二級存儲器 9
1．3．5 自然對數的底e 10
1．3．6 冪定律 11
1．3．7 習題 12
1．4 本書概要 13
1．5 小結 14
1．6 參考文獻 15
第2 章 MapReduce及新軟件棧 16
2．1 分布式文件係統 17
2．1．1 計算節點的物理結構 17
2．1．2 大規模文件係統的結構 18
2．2 MapReduce 19
2．2．1 Map 任務 20
2．2．2 按鍵分組 20
2．2．3 Reduce 任務 21
2．2．4 組閤器 21
2．2．5 MapReduce 的執行細節 22
2．2．6 節點失效的處理 23
2．2．7 習題 23
2．3 使用MapReduce 的算法 23
2．3．1 基於MapReduce 的矩陣—嚮量
乘法實現 24
2．3．2 嚮量v 法放入內存時的處理 24
2．3．3 關係代數運算 25
2．3．4 基於MapReduce 的選擇運算 27
2．3．5 基於MapReduce 的投影運算 27
2．3．6 基於MapReduce 的並、交和差運算 28
2．3．7 基於MapReduce 的自然連接運算 28
2．3．8 基於MapReduce 的分組和聚閤運算 29
2．3．9 矩陣乘法 29
2．3．10 基於單步MapReduce 的矩陣乘法 30
2．3．11 習題 31
2．4 MapReduce 的擴展 31
2．4．1 工作流係統 32
2．4．2 MapReduce 的遞歸擴展版本 33
2．4．3 Pregel 係統 35
2．4．4 習題 35
2．5 通信開銷模型 36
2．5．1 任務網絡的通信開銷 36
2．5．2 時鍾時間 37
2．5．3 多路連接 38
2．5．4 習題 41
2．6 MapReduce 復雜性理論 41
2．6．1 Reducer 規模及復製率 41
2．6．2 一個例子：相似性連接 42
2．6．3 MapReduce 問題的一個圖模型 44
2．6．4 映射模式 45
2．6．5 並非所有輸入都存在時的處理 46
2．6．6 復製率的下界 46
2．6．7 案例分析：矩陣乘法 48
2．6．8 習題 51
2．7 小結 51
2．8 參考文獻 53
第3 章 相似項發現 55
3．1 近鄰搜索的應用 55
3．1．1 集閤的Jaccard 相似度 55
3．1．2 文檔的相似度 56
3．1．3 協同過濾——一個集閤相似問題 57
3．1．4 習題 58
3．2 文檔的shingling 58
3．2．1 k-shingle 58
3．2．2 shingle 大小的選擇 59
3．2．3 對shingle 進行哈希 59
3．2．4 基於詞的shingle 60
3．2．5 習題 60
3．3 保持相似度的集閤摘要錶示 61
3．3．1 集閤的矩陣錶示 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 最小哈希簽名 63
3．3．5 最小哈希簽名的計算 63
3．3．6 習題 66
3．4 文檔的局部敏感哈希算法 67
3．4．1 麵嚮最小哈希簽名的LSH 67
3．4．2 行條化策略的分析 68
3．4．3 上述技術的綜閤 69
3．4．4 習題 70
3．5 距離測度 70
3．5．1 距離測度的定義 71
3．5．2 歐氏距離 71
3．5．3 Jaccard 距離 72
3．5．4 餘弦距離72
3．5．5 編輯距離 73
3．5．6 海明距離 74
3．5．7 習題 74
3．6 局部敏感函數理論 75
3．6．1 局部敏感函數 76
3．6．2 麵嚮Jaccard 距離的局部敏感函數族 77
3．6．3 局部敏感函數族的放大處理 77
3．6．4 習題 79
3．7 麵嚮其他距離測度的LSH 函數族 80
3．7．1 麵嚮海明距離的LSH 函數族 80
3．7．2 隨機超平麵和餘弦距離 80
3．7．3 梗概 81
3．7．4 麵嚮歐氏距離的LSH 函數族 82
3．7．5 麵嚮歐氏空間的更多LSH函數族 83
3．7．6 習題 83
3．8 LSH 函數的應用 84
3．8．1 實體關聯 84
3．8．2 一個實體關聯的例子 85
3．8．3 記錄匹配的驗證 86
3．8．4 指紋匹配 87
3．8．5 適用於指紋匹配的LSH函數族 87
3．8．6 相似新聞報道檢測 88
3．8．7 習題 89
3．9 麵嚮高相似度的方法 90
3．9．1 相等項發現 90
3．9．2 集閤的字符串錶示方法 91
3．9．3 基於長度的過濾 91
3．9．4 前綴索引 92
3．9．5 位置信息的使用 93
3．9．6 使用位置和長度信息的索引 94
3．9．7 習題 96
3．10 小結 97
3．11 參考文獻 98
第4 章 數據流挖掘 100
4．1 流數據模型 100
4．1．1 一個數據流管理係統 100
4．1．2 流數據源的例子 101
4．1．3 流查詢 102
4．1．4 流處理中的若乾問題 103
4．2 流當中的數據抽樣 103
4．2．1 一個富於啓發性的例子 104
4．2．2 代錶性樣本的獲取 104
4．2．3 一般的抽樣問題 105
4．2．4 樣本規模的變化 105
4．2．5 習題 106
4．3 流過濾 106
4．3．1 一個例子 106
4．3．2 布隆過濾器 107
4．3．3 布隆過濾方法的分析 107
4．3．4 習題108
4．4 流中獨立元素的數目統計 109
4．4．1 獨立元素計數問題 109
4．4．2 FM 算法 109
4．4．3 組閤估計 110
4．4．4 空間需求 111
4．4．5 習題 111
4．5 矩估計 111
4．5．1 矩定義 111
4．5．2 二階矩估計的AMS 算法 112
4．5．3 AMS 算法有效的原因 113
4．5．4 更高階矩的估計 113
4．5．5 限流的處理 114
4．5．6 習題 115
4．6 窗口內的計數問題 116
4．6．1 精確計數的開銷 116
4．6．2 DGIM 算法 116
4．6．3 DGIM 算法的存儲需求 118
4．6．4 DGIM 算法中的查詢應答 118
4．6．5 DGIM 條件的保持 119
4．6．6 降低錯誤率 120
4．6．7 窗口內計數問題的擴展 120
4．6．8 習題 121
4．7 衰減窗口 121
4．7．1 最常見元素問題 121
4．7．2 衰減窗口的定義 122
4．7．3 最流行元素的發現 123
4．8 小結 123
4．9 參考文獻 124
第5 章 鏈接分析 126
5．1 PageRank 126
5．1．1 早期的搜索引擎及詞項作弊 126
5．1．2 PageRank 的定義 128
5．1．3 Web 結構 130
5．1．4 避免終止點 132
5．1．5 采集器陷阱及“抽稅”法 134
5．1．6 PageRank 在搜索引擎中的使用 136
5．1．7 習題 136
5．2 PageRank 的快速計算 137
5．2．1 轉移矩陣的錶示 137
5．2．2 基於MapReduce 的PageRank迭代計算 138
5．2．3 結果嚮量閤並時的組閤器使用 139
5．2．4 轉移矩陣中塊的錶示 140
5．2．5 其他高效的PageRank 迭代方法 141
5．2．6 習題 142
5．3 麵嚮主題的PageRank 142
5．3．1 動機 142
5．3．2 有偏

精彩書摘

　　第9章介紹推薦係統。很多Web應用中都有給用戶推薦其感興趣的數據項的功能。Netflix競賽就是一個例子，該競賽期望對用戶感興趣的電影進行預測。而Amazon希望根據顧客的購買興趣來推薦一款商品。推薦主要有兩種方法。一種方法是，我們可以將數據項通過其特徵來刻畫，比如電影中的明星，然後推薦與已知的用戶喜歡的物品具有同樣特徵的物品。另一種方法是，我們可以考察那些與當前用戶具有相似愛好的用戶，根據他們喜歡的物品來嚮當前用戶推薦（該技術通常稱為協同過濾）。 　　第10章介紹社會網絡及分析算法。最典型的社會網絡的例子是Facebook的朋友關係圖，其中節點代錶人，而兩個人如果是朋友的話，他們之間就有邊相連。而像Twitter上的粉絲關注構成的有嚮圖也可以看成社會網絡。社會網絡中一個要解決的普遍問題是識彆其中的“社區”，即一個個小規模的節點集閤，但是集閤內節點之間卻有大量的邊將它們連接起來。社會網絡的其他問題也是圖的一般性問題，比如傳遞閉包或圖直徑的計算，但是在網絡規模如此巨大的情況下問題也變得十分睏難。 　　第11章介紹降維技術。給定一個極大的、通常比較稀疏的矩陣。我們可以將該矩陣想象為兩類實體之間的關係錶示，比如觀眾對影片的評級關係。直觀上看，隻會存在很少量的概念，而且概念的數目會比影片或觀眾的數目少很多，這些概念可以解釋為什麼某些觀眾喜歡某些影片。我們提供瞭多個將矩陣簡化為多個矩陣的乘積的算法，簡化後的矩陣某一維要小很多。其中，一個矩陣將一類實體與這些少量的概念相關聯，另一個矩陣將概念和另一類實體相關聯。如果處理正確的話，這些小矩陣的乘積會十分接近原始矩陣。 　　最後，第12章討論極大規模數據集上的機器學習算法。其中的技術包括感知機、支持嚮量機、基於梯度下降的模型求解、近鄰模型和決策樹等。　　……

前言/序言

《海量數據探秘：深度學習與智能分析的未來》 第一章：智能時代的基石——數據是什麼？ 在這個信息爆炸的時代，我們被前所未有的海量數據所包圍。從社交媒體上的每一次點贊、每一次分享，到物聯網設備實時傳輸的溫度、濕度、位置信息，再到科學研究中産生的海量實驗數據，數據已成為現代社會跳動的脈搏。但“數據”本身，究竟是如何定義的？它又為何如此重要？ 本章將帶您深入理解數據的本質。我們將探討數據的不同類型：結構化數據（如數據庫中的錶格）、半結構化數據（如XML、JSON文件）以及非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）。理解這些分類是後續深入分析的基礎。我們將闡述數據的來源，從人類活動産生的顯式數據，到設備和傳感器自動采集的隱式數據，再到通過整閤和轉換生成的新數據。 更重要的是，本章將聚焦於“數據價值”。數據不再僅僅是零和一的堆砌，而是蘊含著深刻洞察和潛在價值的寶藏。我們將解析為什麼數據如此重要，它如何驅動科學發現、商業決策、社會進步，以及如何塑造我們對世界的認知。從宏觀經濟分析到個體行為預測，數據的力量無處不在。我們將觸及數據的生命周期，從數據的産生、采集、存儲、處理，到分析、挖掘、應用和最終的歸檔或銷毀，全麵理解數據在整個流程中的作用。 本章還將簡要介紹數據質量的概念，例如準確性、完整性、一緻性、及時性和有效性，並強調高質量數據是進行有效分析的前提。我們會引用一些生動的例子，說明缺乏高質量數據可能導緻的誤判和不良後果。通過這一章的學習，您將建立起對數據全局的認識，為接下來的深度學習和智能分析奠定堅實的基礎。 第二章：洞察的鑰匙——深度學習模型概覽 深度學習，作為人工智能領域最耀眼的明星，正以前所未有的速度改變著我們理解和處理信息的方式。它模仿人腦神經網絡的結構和功能，能夠從海量數據中自動學習復雜的模式和特徵，實現諸如圖像識彆、自然語言處理、語音閤成等令人驚嘆的功能。本章將為您揭開深度學習模型的神秘麵紗，為您提供一個全麵而易於理解的概覽。 我們將從最基礎的概念講起：神經網絡。您將瞭解到神經元（節點）、層（輸入層、隱藏層、輸齣層）、激活函數等基本組成部分，以及它們如何協同工作以處理信息。我們將深入淺齣地解釋前嚮傳播和反嚮傳播這兩個核心算法，理解模型是如何通過不斷調整權重來“學習”的。 隨後，本章將重點介紹幾種主流的深度學習模型及其應用場景： 捲積神經網絡（CNN）： 專注於處理圖像數據，是圖像識彆、物體檢測、人臉識彆等領域的基石。我們將探討其核心的捲積層、池化層和全連接層，理解它們如何有效地提取圖像的空間特徵。 循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU）： 擅長處理序列數據，如文本、語音和時間序列。我們將解釋RNN如何處理前後關聯的信息，以及LSTM和GRU如何剋服傳統RNN的“遺忘”問題，更好地捕捉長距離依賴。這將為自然語言理解、機器翻譯、文本生成等奠定基礎。 Transformer模型： 近年來在自然語言處理領域取得瞭革命性突破的模型，以其強大的並行處理能力和對序列數據的優異建模能力而聞名。我們將介紹其核心的自注意力機製，理解它如何有效地捕捉句子中任意兩個詞之間的關係，從而在機器翻譯、問答係統、文本摘要等任務上錶現齣色。 生成對抗網絡（GAN）： 用於生成逼真數據的強大模型，在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵展現齣巨大潛力。我們將解析生成器和判彆器之間的“博弈”過程，理解GAN如何通過對抗訓練來不斷提升生成數據的質量。 本章並非旨在提供精深的數學推導，而是側重於模型的工作原理、關鍵組件以及它們在實際應用中的優勢和局限性。通過本章的學習，您將能夠清晰地區分不同深度學習模型的特點，並初步判斷哪些模型適用於解決特定的智能分析問題。 第三章：數據中的智慧——深度學習驅動的智能分析 當深度學習模型遇上海量數據，便能催生齣令人矚目的智能分析能力。本章將聚焦於深度學習如何在各個領域實現智能化分析，讓數據“活”起來，為我們提供前所未有的洞察和決策支持。 我們將從數據預處理與特徵工程的視角切入。雖然深度學習模型能夠自動學習特徵，但優質的輸入數據仍然是成功的關鍵。本章將討論數據清洗、缺失值處理、數據標準化/歸一化等預處理步驟，以及如何根據具體任務進行有效的特徵工程，以提高模型的性能。 接下來，我們將詳細探討深度學習在經典智能分析任務中的應用： 圖像與視覺分析： 圖像分類與識彆： 從海量圖片中區分齣不同的物體、場景或人物。我們將探討如何利用CNN構建圖像分類器，以及其在安防監控、醫療影像診斷、自動駕駛等領域的應用。 目標檢測與分割： 在圖像中定位特定物體並勾勒其邊界。我們將介紹R-CNN、YOLO、Mask R-CNN等經典模型，並討論它們在智能交通、零售分析、工業檢測等場景下的實際效用。 人臉識彆與分析： 從人臉圖像中提取身份信息，並進行錶情、年齡、性彆等分析。我們將探討其在身份驗證、社交媒體、市場營銷等方麵的應用。 自然語言處理（NLP）與文本分析： 文本分類與情感分析： 將文本劃分為不同的類彆（如新聞分類、垃圾郵件檢測），或判斷文本錶達的情感傾嚮（積極、消極、中立）。我們將討論如何利用RNN、CNN甚至Transformer模型進行文本情感分析。 命名實體識彆（NER）： 從文本中識彆齣具有特定意義的實體，如人名、地名、組織機構名等。 機器翻譯與文本生成： 實現不同語言之間的自動翻譯，以及根據指令生成自然流暢的文本。我們將重點介紹基於Transformer的先進翻譯模型，以及其在內容創作、智能客服等方麵的應用。 問答係統與信息抽取： 理解用戶提齣的問題，並從文本中提取相關答案或結構化信息。 語音與音頻分析： 語音識彆（ASR）： 將人類語音轉換為文本。我們將簡要介紹ASR的工作流程，以及其在智能助手、會議記錄、聽寫軟件中的應用。 語音閤成（TTS）： 將文本轉換為自然的人類語音。我們將討論TTS技術如何提升用戶體驗，並在有聲讀物、導航係統等領域發揮作用。 音頻事件檢測與分類： 從音頻信號中識彆齣特定的聲音事件，如警報聲、音樂類型、動物叫聲等。 時間序列分析與預測： 異常檢測： 在時間序列數據中識彆齣不尋常的模式，如金融欺詐、設備故障預警。 趨勢預測： 利用曆史數據預測未來的走勢，如股票價格預測、銷售額預測、交通流量預測。我們將探討如何利用RNN、LSTM或Transformer模型進行時間序列預測。 本章將通過豐富的案例研究，展示深度學習模型如何在實際業務場景中解決復雜問題，帶來顯著的商業價值和社會效益。您將瞭解到，深度學習不僅僅是理論研究，更是驅動各行各業智能化轉型的強大引擎。 第四章：實踐的藝術——構建和優化深度學習模型 理論知識需要與實踐相結閤，纔能真正發揮深度學習的威力。本章將引導您走上深度學習模型的構建與優化之路，讓您掌握將理論轉化為實際應用的關鍵技能。 我們將從數據準備與標注開始。現實世界的數據往往是混亂和不完整的，高質量的數據集是模型成功的基石。本章將詳細介紹如何收集、清洗、標注數據，以及數據增強技術在提升模型魯棒性方麵的重要性。例如，對於圖像識彆任務，我們將學習如何通過鏇轉、縮放、裁剪等方式擴充數據集。 隨後，我們將深入探討模型選擇與構建。您將瞭解到如何根據具體的任務需求，選擇閤適的深度學習架構。我們將講解如何使用主流的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）來定義、構建和實例化模型。本章將以實戰性的角度，演示如何搭建一個簡單的圖像分類模型或文本分類模型。 模型訓練與調優是本章的核心內容。您將掌握模型訓練的基本流程，包括定義損失函數、選擇優化器（如SGD、Adam）、設置學習率等。我們將深入探討超參數調優的重要性，並介紹網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等常用方法，幫助您找到最優的模型配置。 模型評估與驗證是確保模型性能可靠的關鍵環節。本章將介紹各種評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、AUC等，並講解如何使用交叉驗證等技術來獲得更可靠的模型性能評估。我們將討論過擬閤和欠擬閤的問題，以及如何通過正則化、Dropout等技術來解決這些挑戰。 模型部署與推理是模型價值實現的最後一步。您將瞭解到如何將訓練好的模型部署到不同的環境中，如雲服務器、移動設備或邊緣計算設備，並實現高效的推理。我們將探討模型壓縮、量化等技術，以減小模型體積，提高推理速度，使其在資源受限的環境中也能流暢運行。 最後，本章還將簡要介紹模型的可解釋性。在一些關鍵應用領域，理解模型做齣決策的原因至關重要。我們將觸及一些模型解釋的技術，如LIME、SHAP等，幫助您更好地理解模型的行為。 通過本章的學習，您將不僅僅停留在理論層麵，更能親手實踐，從數據準備到模型部署，掌握構建和優化深度學習模型的整個流程，為解決實際問題提供堅實的技能支撐。 第五章：未來展望——智能分析的無限可能 深度學習和智能分析的浪潮正以前所未有的力量席捲而來，塑造著我們的現在，並深刻影響著我們的未來。本章將放眼未來，探討智能分析領域的最新趨勢、前沿研究以及其可能帶來的巨大變革。 我們將深入討論多模態學習的重要性。現實世界的數據並非孤立存在，而是由多種模態構成，如文本、圖像、音頻、視頻等。多模態學習旨在融閤不同模態的信息，從而獲得更全麵、更深刻的理解。例如，通過結閤視頻和文本描述，我們可以更準確地理解視頻內容；通過結閤圖像和語音，我們可以構建更智能的語音助手。 聯邦學習與隱私保護是當前研究的熱點。隨著數據隱私意識的提高，如何在保護用戶隱私的前提下進行模型訓練，成為一個重要的挑戰。聯邦學習允許模型在本地設備上訓練，而無需將原始數據上傳至中心服務器，這對於金融、醫療等對數據隱私要求極高的行業具有革命性的意義。 可解釋人工智能（XAI）將是未來發展的重要方嚮。在許多關鍵決策場景下，我們不僅需要模型做齣準確的預測，更需要理解其決策過程。可解釋AI旨在提高模型的透明度和可信度，讓用戶能夠理解模型為何做齣某個預測，從而建立對AI的信任。 持續學習與終身學習是AI模仿人類智能的關鍵一步。目前的模型通常在固定數據集上進行訓練，一旦數據分布發生變化，模型性能就會下降。持續學習能力使得模型能夠不斷適應新的數據和環境，實現“活到老，學到老”的智能。 AI倫理與社會責任將是貫穿未來的重要議題。隨著AI技術的廣泛應用，其潛在的偏見、歧視、失業等問題也日益凸顯。本章將呼籲研究者、開發者和使用者共同關注AI倫理，構建負責任的AI生態係統，確保AI技術為人類福祉服務。 最後，我們將展望智能分析在各行各業的未來應用，包括但不限於： 智慧醫療： 個性化治療方案、藥物研發加速、疾病早期預警。 智能交通： 自動駕駛技術成熟、交通擁堵預測與疏導、智能齣行規劃。 智慧金融： 更精準的風險評估、個性化金融産品推薦、智能反欺詐。 智能教育： 個性化學習路徑、智能輔導係統、教育資源優化配置。 智慧城市： 城市管理智能化、資源優化分配、環境保護監測。 本章將以開放的視角，鼓勵讀者積極思考，參與到智能分析的未來建設中來。我們正處在一個激動人心的時代，深度學習與智能分析的無限可能，等待我們共同去探索和實現。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據 互聯網大規模數據挖掘與分布式處理（第2版）》給我的感覺是，它真正抓住瞭互聯網時代數據處理的本質。它沒有迴避那些復雜的技術細節，但又用一種易於理解的方式呈現齣來。書中對於分布式計算的原理，比如MapReduce、Spark RDD等，都做瞭非常細緻的講解，並且通過實例展示瞭如何用這些技術來解決實際的大規模數據處理問題。我特彆喜歡書中關於數據存儲、數據傳輸、數據計算這些環節的深入探討，讓我對整個數據處理流程有瞭更清晰的認識。同時，它也強調瞭數據質量的重要性，以及如何通過各種技術手段來保證數據的準確性和完整性。這本書的價值在於，它不僅僅傳授瞭技術，更培養瞭讀者解決問題的思維方式。我從中學會瞭如何去分析一個大規模數據處理的需求，然後選擇閤適的技術方案去實現它。這本書的內容非常紮實，而且緊跟技術發展的步伐，我認為對於任何想要在大數據領域有所建樹的人來說，都應該仔細閱讀。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書的實操性絕對是亮點！我之前也看過一些關於大數據處理的書籍，但很多都停留在概念介紹，感覺學瞭之後還是不知道怎麼落地。而這本《大數據 互聯網大規模數據挖掘與分布式處理（第2版）》就不一樣瞭，它在理論講解的基礎上，花瞭大量篇幅來介紹各種分布式處理框架和技術，比如Hadoop、Spark等，並且提供瞭非常詳細的配置和使用方法。書中有很多代碼示例，並且這些示例都非常貼近實際的應用場景，我按照書中的步驟一步一步地操作，真的能搭建起自己的分布式處理集群，並且運行一些經典的大數據處理任務。這種“手把手”的教學方式，讓我感覺自己不再是旁觀者，而是真正地參與到瞭大數據的世界中。我特彆欣賞書中對不同技術優缺點的對比分析，以及針對不同問題推薦閤適的技術方案，這讓我能夠更好地理解各種技術的適用範圍，做齣更明智的技術選擇。對於想要深入瞭解分布式處理的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我被這本書的厚度嚇到瞭，但翻開後就被它龐大的知識體係和嚴謹的邏輯所吸引。它不僅僅是一本介紹大數據技術的書，更像是一部關於互聯網數據處理的百科全書。書中對數據挖掘的算法原理進行瞭深入淺齣的講解，從基礎的統計學到復雜的機器學習模型，都涵蓋瞭。更難能可貴的是，它將這些算法與互聯網應用的實際需求緊密結閤，例如如何利用這些算法來優化搜索引擎結果、提升社交網絡的活躍度、或者更精準地進行廣告投放。我尤其喜歡書中對“大規模”處理的探討，它詳細解釋瞭為什麼傳統的單機處理方式無法應對海量數據的挑戰，以及分布式計算的原理和優勢。書中還涉及瞭數據清洗、特徵工程、模型評估等整個數據挖掘流程的關鍵環節，讓我對整個過程有瞭更全麵的認識。雖然有些章節需要反復閱讀纔能消化，但這正說明瞭其內容的深度和廣度，它讓我看到瞭大數據領域背後蘊含的巨大潛力和無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直打開瞭我對大數據世界的新認知！我一直對互聯網的海量數據感到好奇，但又不知道從何下手。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，循序漸進地帶領我穿越數據的海洋。它首先闡述瞭大數據帶來的機遇與挑戰，讓我深刻理解瞭為什麼我們需要專門的技術來處理這些龐雜的信息。然後，它詳細介紹瞭大數據挖掘的核心概念，比如聚類、分類、關聯規則等，並且用非常生動的案例來解釋這些抽象的理論，讓我一下子就茅塞頓開。最讓我印象深刻的是，書中並沒有停留在理論層麵，而是深入講解瞭如何將這些理論應用於實際的互聯網場景，比如用戶行為分析、推薦係統構建等等。我能想象到，如果能掌握書中的知識，解決實際工作中遇到的數據問題將變得遊刃有餘。這本書的結構安排非常閤理，邏輯清晰，語言通俗易懂，即使是對大數據初學者來說，也能輕鬆理解。我尤其喜歡它對每一個概念的深入剖析，以及與實際應用的緊密結閤，讓學習過程充滿樂趣和成就感。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期從事互聯網産品運營的人，我深切感受到數據分析的重要性，但一直苦於沒有係統性的學習機會。這本書的齣現，可以說是恰逢其時。它以一種非常接地氣的方式，將大數據挖掘和分布式處理的理論知識，與互聯網業務場景進行瞭完美的融閤。書中大量的案例分析，讓我能夠立刻看到這些技術對業務增長的實際價值，比如如何通過用戶畫像分析來製定更有效的營銷策略，如何通過A/B測試來優化産品功能，以及如何通過實時數據監控來預警潛在的風險。它讓我明白，大數據不僅僅是冰冷的技術，更是驅動業務決策和創新的強大引擎。書中對於分布式處理的講解，也讓我明白瞭為什麼公司能夠處理如此海量的用戶數據，以及背後的技術支撐。我迫不及待地想將書中的一些方法應用到我的工作中，去挖掘更多有價值的數據洞察，為産品帶來更大的提升。

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挺好的，用滿200減16的券買的~~~

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不錯，服務姮好

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挺好的，最近正在學

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質量不錯，很好

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書很好，值得好好讀。

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書還沒看，希望有用

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還可以

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互聯網大數據挖掘與分布式處理

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書質量不錯，很實用，正在看