智能Web算法（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] Douglas·G.·McIlwraith，Haralambos·Marmanis D 著，達觀數據，陳運文 等 譯

圖書標籤:

• Web算法
• 智能算法
• 網頁分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 網絡爬蟲
• 信息檢索
• Python
• 算法設計
• 數據分析

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121317231

版次：1

商品編碼：12114937

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：248

産品特色

編輯推薦

《智能Web算法（第2版）》深入講解瞭如何建立機器學習係統來對采集的用戶、Web應用、網站日誌等數據進行深入分析和挖掘。經過這一版全麵的修訂，讀者可以看到智能算法是怎樣從數據中抽取齣真實有價值的信息的，核心的機器學習概念也通過scikit-learn的Python代碼示例進行瞭講解。《智能Web算法（第2版）》指導讀者對來自Web的源源不斷的數據流進行采集、存儲、建模，並掌握開發推薦引擎、統計分類算法、神經網絡和深度學習等技術。

內容簡介

機器學習一直是人工智能研究領域的重要方嚮，而在大數據時代，來自Web 的數據采集、挖掘、應用技術又越來越受到矚目，並創造著巨大的價值。本書是有關Web數據挖掘和機器學習技術的一本知名的著作，第2 版進一步加入瞭本領域全新的研究內容和應用案例，介紹瞭統計學、結構建模、推薦係統、數據分類、點擊預測、深度學習、效果評估、數據采集等眾多方麵的內容。《智能Web算法（第2版）》內容翔實、案例生動，有很高的閱讀價值。
《智能Web算法（第2版）》適閤對算法感興趣的工程師與學生閱讀，對希望從業務角度更好地理解機器學習技術的産品經理和管理層來說，亦有很好的參考價值。

作者簡介

Douglas McIlwraith博士，在劍橋大學計算機科學係獲得瞭學士學位，而後在帝國理工大學獲得瞭博士學位。他是一位機器學習專傢，目前他在位於倫敦的一傢廣告網絡公司擔任數據科學傢職位。他在分布式係統、普適計算、通用感知、機器人以及安全監控方麵都貢獻瞭研究成果，他為讓技術更好地服務人們的生活而無比激動。Haralambos Marmanis博士是將機器學習技術引入工業解決方案的先驅，在專業軟件研發方麵擁有 25年經驗。

Dmitry Babenko，為銀行、保險、供應鏈管理、商業智能企業等設計和開發瞭豐富的應用和係統架構。他擁有白俄羅斯國立信息和無綫電大學計算機碩士學位。

陳運文，計算機博士，達觀數據 CEO，ACM和 IEEE會員，中國計算機學會高級會員；在大數據架構設計、搜索和推薦引擎、文本數據挖掘等領域有豐富的研發經驗；曾經擔任盛大文學首席數據官、騰訊文學數據中心高級總監、百度核心算法工程師等工作，申請有 30餘項國傢發明專利，多次參加國際 ACM數據算法競賽並獲得冠亞軍榮譽。

目錄

第1章 為智能Web建立應用1
1.1 智能算法的實踐運用：Google Now 3
1.2 智能算法的生命周期5
1.3 智能算法的更多示例6
1.4 不屬於智能應用的內容 7
1.4.1 智能算法並不是萬能的思考機器 7
1.4.2 智能算法並不能成為完全代替人類的工具8
1.4.3 智能算法的發展並非一蹴而就 8
1.5 智能算法的類彆體係9
1.5.1 人工智能 9
1.5.2 機器學習10
1.5.3 預測分析 11
1.6 評估智能算法的效果 13
1.6.1 評估智能化的程度 13
1.6.2 評估預測14
1.7 智能算法的重點歸納 16
1.7.1 你的數據未必可靠 16
1.7.2 計算難以瞬間完成 17
1.7.3 數據規模非常重要 17
1.7.4 不同的算法具有不同的擴展能力 18
1.7.5 並不存在萬能的方法 18
1.7.6 數據並不是萬能的 18
1.7.7 模型訓練時間差異很大18
1.7.8 泛化能力是目標19
1.7.9 人類的直覺未必準確 19
1.7.10 要考慮融入更多新特徵 19
1.7.11 要學習各種不同的模型 19
1.7.12 相關關係不等同於因果關係 20
1.8 本章小結20
第2章 從數據中提取結構：聚類和數據變換21
2.1 數據、結構、偏見和噪聲 23
2.2 維度詛咒26
2.3 k-means算法27
2.3.1 實踐運用 k-means31
2.4 高斯混閤模型 34
2.4.1 什麼是高斯分布34
2.4.2 期望最大與高斯分布 37
2.4.3 高斯混閤模型 37
2.4.4 高斯混閤模型的學習實例 38
2.5 k-means和GMM的關係41
2.6 數據坐標軸的變換 42
2.6.1 特徵嚮量和特徵值 43
2.6.2 主成分分析 43
2.6.3 主成分分析的示例 45
2.7 本章小結47
第3章 推薦係統的相關內容48
3.1 場景設置：在綫電影商店 49
3.2 距離和相似度 50
3.2.1 距離和相似度的剖析 54
3.2.2 最好的相似度公式是什麼 56
3.3 推薦引擎是如何工作的57
3.4 基於用戶的協同過濾 59
3.5 奇異值分解用於基於模型的推薦 64
3.5.1 奇異值分解 64
3.5.2 使用奇異值分解進行推薦：為用戶挑選電影66
3.5.3 使用奇異值分解進行推薦：幫電影找到用戶71
3.6 Net.ix競賽74
3.7 評估推薦係統 76
3.8 本章小結78
第4章 分類：將物品歸類到所屬的地方79
4.1 對分類的需求 80
4.2 分類算法概覽 83
4.2.1 結構性分類算法84
4.2.2 統計性分類算法86
4.2.3 分類器的生命周期 87
4.3 基於邏輯迴歸的欺詐檢測 88
4.3.1 綫性迴歸簡介 89
4.3.2 從綫性迴歸到邏輯迴歸91
4.3.3 欺詐檢測的應用94
4.4 你的結果可信嗎 102
4.5 大型數據集的分類技術 106
4.6 本章小結 108
第5章 在綫廣告點擊預測.109
5.1 曆史與背景 110
5.2 廣告交易平颱 112
5.2.1 cookie 匹配 113
5.2.2 競價（bid） 113
5.2.3 競價成功（或失敗）的通知 114
5.2.4 廣告展示位 114
5.2.5 廣告監測 115
5.3 什麼是bidder 115
5.3.1 bidder的需求 116
5.4 何為決策引擎 117
5.4.1 用戶信息 117
5.4.2 廣告展示位信息 117
5.4.3 上下文信息 117
5.4.4 數據準備 118
5.4.5 決策引擎模型 118
5.4.6 將點擊率預測值映射為競價價格 118
5.4.7 特徵工程 119
5.4.8 模型訓練 119
5.5 使用Vowpal Wabbit進行點擊預測 120
5.5.1 Vowpal Wabbit的數據格式 120
5.5.2 準備數據集123
5.5.3 測試模型 128
5.5.4 模型修正 131
5.6 構建決策引擎的復雜問題132
5.7 實時預測係統的前景 133
5.8 本章小結 134
第6章 深度學習和神經網絡.135
6.1 深度學習的直觀方法 136
6.2 神經網絡 137
6.3 感知機 139
6.3.1 模型訓練 141
6.3.2 用 scikit-learn訓練感知機142
6.3.3 兩個輸入值的感知機的幾何解釋144
6.4 多層感知機146
6.4.1 用反嚮傳播訓練 150
6.4.2 激活函數 150
6.4.3 反嚮傳播背後的直觀理解152
6.4.4 反嚮傳播理論 153
6.4.5 scikit-learn中的多層神經網絡 155
6.4.6 訓練齣來的多層感知機 158
6.5 更深層：從多層神經網絡到深度學習 159
6.5.1 受限玻耳茲曼機 160
6.5.2 伯努利受限玻耳茲曼機 160
6.5.3 受限玻耳茲曼機實戰 164
6.6 本章小結 167
第7章 做齣正確的選擇168
7.1 A/B測試 170
7.1.1 相關的理論170
7.1.2 評估代碼 173
7.1.3 A/B測試的適用性174
7.2 多臂賭博機175
7.2.1 多臂賭博機策略 176
7.3 實踐中的貝葉斯賭博機策略 180
7.4 A/B測試與貝葉斯賭博機的對比 191
7.5 擴展到多臂賭博機192
7.5.1 上下文賭博機 193
7.5.2 對抗賭博機193
7.6 本章小結 194
第8章 智能Web的未來196
8.1 智能Web的未來應用197
8.1.1 物聯網 197
8.1.2 傢庭健康護理 198
8.1.3 自動駕駛汽車 198
8.1.4 個性化的綫下廣告199
8.1.5 語義網 199
8.2 智能Web的社會影響200
附錄A 抓取網絡上的數據.201

前言/序言

　　譯者序
　　人工智能和機器學習技術近年來得到瞭飛速的發展，並成為計算機界乃至全社會炙手可熱的話題。這些優秀的技術讓每個人的生活越來越方便和智能，這讓從業者感到非常欣喜。智能算法是人工智能的核心技術，不論是我當前創辦的達觀數據，還是之前在騰訊、盛大、百度等互聯網企業的工作，都是圍繞智能算法展開的，我對此有深厚的熱情。因此當電子工業齣版社計算機齣版分社的張春雨編輯邀請我翻譯這本《智能 Web算法（第 2版）》的時候，雖然深知翻譯和審校要付齣大量的時間和精力，但還是很愉快地接受瞭邀請並完成瞭翻譯工作，希望本書中文版的麵世，能幫助廣大愛好者建立起對 Web數據挖掘和機器學習技術全麵且直觀的瞭解。
　　在眾多有關機器學習和數據挖掘的書籍裏，本書是頗為經典的一本。其特點之一是內容覆蓋麵很廣，有關網絡數據挖掘的方方麵麵都涵蓋到瞭，從數據采集、存儲，到降維運算和結構抽取，以及涉及模式識彆的聚類和分類、統計機器學習理論等，還有麵嚮互聯網應用的推薦係統、搜索引擎、廣告點擊預測等，配套的效果評估機製也有專門的章節進行講解，讀者閱讀本書後可以形成較為全麵的學習體係。特點之二是本書較好地在算法思想、數學原理、應用案例之間找到瞭平衡點。每個章節作者都由淺入深地講解瞭算法的思想，並通過列舉一些非常生動的案例來讓讀者更好地理解算法的原理。例如，列舉的 Iris數據集結構的抽取、在綫電影推薦係統、金融欺詐檢測、廣告點擊預測等實踐案例的講解都非常清晰易懂。書中對數學公式的使用點到為止，力求簡潔。這樣既不像很多教科書那樣堆砌數學公式，讓很多讀者望而生畏，又不像很多書籍那樣隻是羅列程序代碼而不講解背後的算法思想。這和作者既有工程實踐經驗，又有學術研究背景密不可分的。
　　與通常的再版書籍隻是做些局部修訂不同，本書第 2版對第 1版圖書的內容進行瞭全麵徹底的升級改寫，全書有超過 80%的篇幅與第 1版不同，可以說是脫胎換骨的變化。這些變化具體體現在以下三個方麵：首先，增加瞭近年來數據挖掘領域最新的一些研究成果，例如當下炙手可熱的深度學習等，同時刪減瞭一些較為陳舊的內容；其次，調整瞭全書的組織結構，章節的劃分更為閤理，每章內容更加豐富，列舉的案例也更貼近實戰。第三，全書的示例代碼不再使用第 1版的小眾開發語言 BeanShell，而是改為機器學習界更為常用的 Python，並配閤機器學習界知名的開源軟件包 scikit-learn，讓本書的代碼閱讀起來更友好，也大大增強瞭示例代碼的實用性。
　　本書由於篇幅所限，雖然涉及的麵很寬廣，但是每個章節的內容都沒有進一步深入展開。我在翻譯過程中，覺得本書有些內容講得略偏淺顯，在所提及的領域都屬於入門級的深度，讀起來有些意猶未盡。事實上如果深究起來，本書每個章節的內容都足夠擴充成一本獨立的書籍。好在本書作者提供瞭很多參考資料，並在相應章節的腳注裏細心地進行瞭標識，對更深入的內容感興趣的讀者，不妨按圖索驥，下載相應的論文和著作來一窺究竟。
　　本書的翻譯工作，要深深感謝電子工業齣版社的張春雨、劉舫和編輯朋友們給予的大力幫助和耐心指點。同時要感謝我所在的公司——達觀數據的各位親密戰友，依靠大傢分工協作、共同努力，纔順利完成瞭全書各個章節的翻譯工作，這些同事是於敬、文輝、紀達麒、紀傳俊、江永青、馮仁傑、桂洪冠、高翔、王文廣、張健、範雄雄、蹇智華、孟禮斌。團結纔有力量，大傢共同的辛勤工作和智慧結晶，讓本書翻譯工作順利完成。
　　限於譯者水平所限，在理解和翻譯本書的過程中，一些知識的專遞未必到位，所使用的語言也未免生澀，我們力求做到“信、達、雅”，一些不好把握的字句也反復查閱過資料，希望能較為忠實地還原作者的意圖，讓廣大讀者能享受通暢的閱讀體驗。如有疏漏之處，希望讀者朋友閱讀時多多包涵，並不吝提齣各種意見和建議。
　　人工智能和機器學習技術正在得到越來越多的人的關注，並正在發揮著越來越大的價值。身為其中的一員，我非常榮幸自己能夠生於這一曆史上最火熱的發展時代裏，我創辦的達觀數據，也正在運用本書裏所介紹的各種技術，來幫助中國的企
　　譯者序VII
　　業更好地挖掘數據背後的規律，自動完成很多原本需要大量人力纔能實現的功能。創業維艱，本書的很多翻譯和校對工作是在齣差途中和深夜完成的，感謝傢人對我的理解和關懷。期望達觀數據的技術服務能讓很多企業提升運行效率、降低成本，從原先的粗放型增長轉變為技術驅動型的精細化增長。
　　眼下全球技術競爭愈演愈烈，數據作為人工智能時代的原油，對其進行提煉和挖掘的技術至關重要。我希望包括本書在內的一係列國外優秀書籍被翻譯引入後，能夠幫助中國的技術人纔、工程師、學生乃至企業管理者拓展視野、啓發思維，把握業界的技術發展脈搏，成為大數據時代浪尖的弄潮兒。
　　陳運文達觀數據創始人兼 CEO
　　序言
　　萬維網（ World Wide Web）是互聯網信息社會裏的最根本的基礎設施，數以億計的人們把它作為主要的交互聯係工具。互聯網上信息服務的發展也帶動瞭工業的進步。今天，隨著雲計算和無綫通信技術的成熟， Web不僅成為人們發布和獲取信息的平颱，而且成為為數億人隨時隨地提供信息服務開發、部署和應用的平颱。大數據為構建多樣性的服務提供瞭豐富的內容，也為智能化的服務創造瞭價值，讓 Web上服務的用戶體驗逐步提升。智能服務的 Web正在改變人們的日常生活：它幫助我們尋找閤適的酒店、安排完美的假期旅行，讓我們購買到幾乎任何商品，以及建立起豐富多彩的社群，而這些智能來自對 Web內容和用戶間交互所産生的數據的深度分析。因此建立 Web智能是當今數據科學發展領域裏的核心技術。
　　非常榮幸能由我來為大傢介紹這本精彩的《智能 Web算法（第 2版）》，本書由一位年輕但經驗豐富的數據科學傢 Douglas McIlwraith博士修訂，目的是為大傢揭示智能 Web應用的精髓：實現智能所依賴的各種算法。這是一個宏偉的目標，但是 Doug博士用樸實無華的語言，在不到 250頁的篇幅裏成功將豐富的知識通俗易懂地呈現瞭齣來。
　　本書涵蓋瞭豐富的應用場景和常見的流行算法，並通過嚴謹的數學推導和簡潔的 Python代碼對這些算法進行瞭清晰的介紹。我非常順暢地通讀瞭本書，也希望能與你一起分享閱讀的樂趣。更為重要的是，我希望當你閱讀完本書後，發現自己可以用學會的很多知識和技能，打造齣更智能的 Web！
　　Yike Guo教授 &總監數據科學研究所倫敦帝國理工
　　前言
　　非常榮幸我們能投身於當今時代最令人激動的一個技術領域。在短短數十年間，稚嫩的互聯網就蓬勃發展成如今連接全世界的萬維網，讓每個身在其中的人隨時隨地進行通信交流，讓大傢擁有瞭瞬間就能得到幾乎任何問題答案的能力。
　　智能算法的研發充分運用瞭信息的價值，在塑造我們新的生活方式上扮演瞭重要角色。反過來我們也越來越依賴智能算法來引領我們綫上和綫下的生活，這也促使我們將更寬的視野和更多的數據用於算法的訓練和測試。若乾年前神經網絡算法還是被學術界所擯棄的方法，但是如今隨著大規模高可用的數據技術的發展，神經網絡技術再次大放異彩。
　　我們剛剛進入一個新紀元，在這裏我們能與手機對話，讓它預測我們的需求、預訂我們的約會、建立我們的通信連接。在不久的將來，我們也許能看到無人駕駛汽車和虛擬現實技術的曾及，所有這些應用都牢牢地紮根於計算機科學技術對真實世界問題的迴應，智能算法是其中的重要部分，也是本書的核心。
　　不幸的是，進入機器學習和數據科學的世界看上去令人生畏，這裏充滿瞭數學和統計學，你的直覺有時也會誤導你！通過修訂本書，我們希望介紹第一版麵世以來該領域的最新發展，也為新入行的朋友們提供指引。在本書中我們提供瞭通俗易懂的實例、真實問題的解決方案，以及相應的代碼片段。我們盡可能地越過繁復的
　　數學公式來重點闡述技術的核心思想，希望我們對此拿捏得足夠好。
　　在本書中你將看到，我們把內容劃分為 8個章節，每個章節涵蓋智能 Web的一個重要的算法領域。本書最後的附錄部分講解瞭智能 Web應用中的數據處理流程，我們希望通過這部分內容，來為實踐者展示在係統中將快速變化的數據有效地運轉起來是多麼重要且睏難。
　　緻謝
　　感謝在本書撰寫過程中參與的各位夥伴：編輯 Marjan Bace以及齣版發行團隊的所有成員，包括 Janet Vail, Kevin Sullivan, Tiffany Taylor, Dottie Marsico, Linda Recktenwald，以及幕後的很多工作人員。
　　也感謝參與本書各階段校對的人員： Nii A-Okine, Tobias Bürger, Marius Butuc, Carlton Gibson, John Guthrie, Pieter Gyselinck, PeterJohn Hampton, Dike Kalu, Seth Liddy, Radha Ranjan Madhav, Kostas Passadis, Peter Rabinovitch, Srdjan Santic, Dennis Sellinger, Dr. Joseph Wang, Michael Williams。感謝你們反復閱讀，認真進行校對，你們提供的寶貴意見在本書中得到瞭充分體現。
　　本書中引用的很多係統、函數庫、程序包並非作者原創，而是來自本領域的眾多社區開發者、數據科學傢、機器學習專傢，在此對以上所有人錶示感謝。
　　迴想起最初討論修訂《智能 Web算法》時的情形，記得我當時心裏想“嘿，這本書的第一版已經寫得很好瞭，修訂的工作量不會很大吧？”但最後結果是，很大。該領域的變化很快，有太多有趣的工作我想拿來與人分享，因此我不得不仔細地選擇哪些該捨棄、哪些該刪減、哪些該修訂、哪些該增加。因此本書花費瞭比我預料更多的時間，但我很幸運獲得瞭很多優秀的人們的支持、鼓勵和忍耐。
　　首先也是最重要的，我想感謝我的未婚妻， Elly。你的愛心、忍耐、鼓勵，是我生命中永恒的存在。如果沒有你，本書是難以完成的。我愛你。
　　其次，我想感謝我的父母和傢人，在我遇到挫摺時永遠嗬護和支持我，希望你們能喜歡本書，你們的養育之恩我永遠銘記。
　　第三，感謝我的眾多朋友和同事，和傑齣的你們在一起工作是一件非常幸運的事，你們讓我每一天都過得很開心，謝謝你們！
　　我還想感謝我的兩位編輯 Jeff Bleiel和 Jennifer Stout，你們的指導幫助本書最終完成。Jennifer，你的樂觀和熱情給瞭我堅持的動力，謝謝你！
　　Douglas McIlwraith
　　我想感謝我的父母 Eva和 Alexander，他們無微不至的關心，讓我在夜以繼日的寫作和研究中，始終保持著好奇心和熱情。這是我畢生難忘的恩情。
　　我衷心感謝我珍愛的妻子 Aurora和我的三個孩子： Nikos, Lukas和 Albert—你們是我人生的驕傲和樂趣。我永遠感激你們給予的愛心、耐心和理解。孩子們無盡的好奇心不斷地激發我學習的靈感。非常感謝我的嶽父母 Cuchi和 Jose，我的姐妹 Maria和 Katerina，以及我最好的朋友 Michael和 Antonio，感謝你們持續的鼓勵和無條件的支持。
　　一定不能遺忘的是感謝 Amilcar Avenda.o博士和 Maria Balerdi博士給予的眾多幫助，讓我學會瞭很多心髒學的知識，並打下瞭我早期的學習基礎。感謝 Leon Cooper教授以及布朗大學的眾多傑齣朋友，你們不僅揭示瞭很多大腦運行的規律，還鼓勵我開展智能應用的工作。
　　鼓勵和支持我進行各種智能相關的積極工作的過去和現在的同事： Ajay Bhadari, Kavita Kantkar, Alexander Petrov, Kishore Kirdat，等等，雖然這裏隻能寫下寥寥數語，但是我對你們的感激之情溢於言錶。
　　Haralambos Marmanis
　　首先也是最重要的，我想感謝我親愛的妻子 Elena。
　　我還想謝謝我過去和現在的同事： Konstandin Bobovich, Paul A. Dennis, Keith Lawless和 Kevin Bedell，你們伴隨瞭我的職業生涯，是我的靈感源泉。
　　Dmitry Babenko

智能Web算法（第2版） 一本引領您深入理解並掌握現代Web核心技術，構建高效、智能、可擴展Web應用與服務的權威指南。 隨著互聯網技術的日新月異，Web早已不再是簡單的信息展示平颱，而是承載著海量數據、復雜交互和智能化服務的核心基礎設施。從搜索引擎的精準推薦，到社交媒體的個性化Feed流，再到電商平颱的智能定價與防欺詐，無處不在的“智能”正在重塑著我們的數字生活。然而，這些令人驚嘆的智能體驗背後，是深邃而復雜的算法與工程技術的結晶。 《智能Web算法（第2版）》正是為您而備，它將帶領您從基礎原理齣發，層層深入，係統地揭示驅動現代Web技術的核心算法。本書不僅涵蓋瞭Web領域最前沿的算法技術，更注重理論與實踐的深度融閤，旨在幫助讀者構建起一套紮實、全麵的Web算法知識體係，從而在快速變化的Web開發領域中脫穎而齣。 為何選擇《智能Web算法（第2版）》？ 在當今信息爆炸的時代，理解和應用高效的算法是構建高性能Web應用的基石。本書的第二版，在第一版的基礎上，進行瞭全麵的更新與升級，不僅融入瞭最新的技術發展和研究成果，更在內容組織和深度上進行瞭優化，力求為您提供最前沿、最實用的知識。 係統性強，邏輯清晰： 本書從Web基礎概念齣發，逐步引入復雜的算法模型，脈絡清晰，邏輯嚴謹。無論是初學者還是資深的Web開發者，都能從中找到適閤自己的學習路徑。 內容全麵，覆蓋廣泛： 從底層的網絡協議優化，到上層的推薦係統、搜索技術、數據挖掘，再到新興的AI在Web中的應用，本書無所不包，為您構建全景式的Web算法圖譜。 理論與實踐並重： 書中不僅深入淺齣地講解瞭各種算法的數學原理和邏輯，更通過豐富的案例分析和代碼示例，幫助您將理論知識轉化為實際的工程能力。 前沿性高，緊跟時代： 緊隨Web技術的發展潮流，本書重點介紹瞭機器學習、深度學習在Web領域的最新應用，如自然語言處理、圖像識彆、圖算法等，讓您站在技術的最前沿。 深入剖析，解決痛點： 針對Web開發中常見的性能瓶頸、數據處理難題、用戶體驗優化等問題，本書提供瞭切實可行的算法解決方案，幫助您攻剋技術難題。 本書內容概覽（不包含具體章節標題，僅為內容主題的展開）： 本書將帶領您踏上一段探索Web世界背後智能驅動力的旅程。我們將從最基礎的Web架構和數據模型齣發，逐步深入到各種核心算法的應用。 第一部分：Web基礎與數據處理 在構建智能Web應用之前，理解Web工作的基礎原理是必不可少的。本部分將為您梳理Web協議（HTTP/2, HTTP/3）的演進，探討其對性能的影響，以及如何在低層麵上進行優化。我們還將深入研究Web數據的結構化與非結構化錶示，介紹高效的數據存儲與檢索技術，包括各種數據庫（關係型、NoSQL、圖數據庫）的適用場景與優化策略。更重要的是，我們將學習如何對海量Web數據進行清洗、預處理和特徵工程，為後續的算法模型打下堅實基礎。這包括文本數據的標準化、去噪，圖像數據的預處理，以及如何從原始數據中提取有意義的特徵，以提升算法的準確性和效率。 第二部分：搜索引擎與信息檢索 搜索引擎是Web上最核心的應用之一，其背後是極其復雜的算法體係。本書將深入解析搜索引擎的工作原理，從網頁爬取、索引構建，到查詢理解、相關性排序。您將學習到經典的倒排索引、TF-IDF、BM25等信息檢索模型，理解它們如何在海量文檔中快速找到用戶需要的答案。同時，我們還將探討更現代的搜索技術，如嚮量檢索（Vector Search）和基於深度學習的語義匹配，這對於理解自然語言搜索和圖像搜索至關重要。此外，學習如何進行查詢優化、近義詞擴展、拼寫糾錯等技術，也是提升搜索體驗的關鍵。 第三部分：推薦係統與個性化 在信息過載的時代，個性化推薦成為瞭提升用戶體驗和商業價值的關鍵。本書將詳細講解各種主流的推薦係統算法。您將學習到基於內容的推薦（Content-Based Filtering），如何根據用戶過去的喜好推薦相似內容；協同過濾（Collaborative Filtering），包括基於用戶的協同過濾和基於物品的協同過濾，理解“物以類聚，人以群分”的智慧；矩陣分解（Matrix Factorization）技術，如SVD（奇異值分解），如何從用戶-物品交互矩陣中挖掘潛在的模式；以及深度學習在推薦係統中的應用，如深度神經網絡（DNN）模型、循環神經網絡（RNN）模型在序列化推薦中的作用，以及如何利用注意力機製（Attention Mechanism）捕捉用戶長期的興趣。我們還將探討冷啓動問題、數據稀疏性問題，以及如何設計有效的評估指標來衡量推薦係統的性能。 第四部分：數據挖掘與模式發現 Web數據蘊含著巨大的商業價值和研究潛力。本書將介紹數據挖掘中的關鍵算法，幫助您從海量數據中發現隱藏的模式和規律。我們將深入學習關聯規則挖掘（Association Rule Mining），如Apriori算法，理解“啤酒與尿布”效應背後的邏輯，以及它如何應用於商品推薦和市場籃子分析。聚類分析（Clustering）技術，如K-Means、DBSCAN，將幫助您對用戶、商品或內容進行分組，從而實現更精細化的運營和分析。分類算法（Classification Algorithms），如邏輯迴歸（Logistic Regression）、支持嚮量機（SVM）、決策樹（Decision Trees）和隨機森林（Random Forests），將是構建垃圾郵件過濾器、惡意評論檢測、用戶行為預測等應用的基礎。此外，我們還將探討異常檢測（Anomaly Detection）技術，用於識彆網絡欺詐、係統故障等異常行為。 第五部分：圖算法與社交網絡分析 社交網絡、知識圖譜等新興的Web應用，將數據以圖的形式進行組織和分析。本書將深入講解圖算法的原理和應用。您將學習到圖的基本概念，如節點、邊、度、路徑等。我們將探討圖的遍曆算法（如BFS、DFS），最短路徑算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall），以及在社交網絡中常用的PageRank算法，理解其如何衡量網頁或節點的重要性。此外，我們還將介紹社群發現算法（Community Detection），如Louvain算法，用於識彆社交網絡中的緊密群體。圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）作為深度學習在圖結構數據上的前沿應用，也將得到詳細的介紹，它們能夠學習節點和邊的錶示，並應用於鏈接預測、節點分類等任務。 第六部分：機器學習與深度學習在Web中的應用 機器學習和深度學習是構建智能Web算法的核心驅動力。本書將係統性地介紹這些技術在Web場景下的具體應用。您將學習到監督學習、無監督學習、強化學習的基本概念，並深入瞭解各種經典和現代的機器學習模型。對於深度學習，我們將重點關注捲積神經網絡（CNNs）在圖像識彆和內容分析中的應用，循環神經網絡（RNNs）和Transformer模型在自然語言處理（NLP）任務中的強大能力，如文本生成、情感分析、機器翻譯等。本書還將探討模型訓練、調優、評估的方法，以及如何處理大規模數據集和構建可擴展的AI服務。 第七部分：性能優化與工程實踐 再精妙的算法，如果無法高效地運行，也無法發揮其應有的價值。本書最後一部分將聚焦於Web算法的性能優化和工程實踐。我們將探討如何利用緩存（Caching）策略來減少重復計算和數據訪問，如何進行負載均衡（Load Balancing）以分散請求壓力，以及如何選擇閤適的數據結構和算法來優化計算復雜度。代碼效率的提升、數據庫查詢的優化、異步處理的應用，以及分布式係統的設計原則，都將是本書討論的重點。此外，我們還將關注A/B測試在算法迭代和效果評估中的重要作用，以及如何構建健壯、可維護的Web算法係統。 誰適閤閱讀本書？ Web開發者： 希望提升Web應用性能、智能化水平和用戶體驗的開發者。 數據科學傢與機器學習工程師： 緻力於將機器學習和深度學習技術應用於Web領域，解決實際問題的專業人士。 計算機科學與技術專業的學生： 希望係統學習Web核心算法，為未來職業發展打下堅實基礎的在校學生。 對Web技術前沿感興趣的研究者： 想要深入瞭解驅動現代Web應用背後智能技術的學術界人士。 《智能Web算法（第2版）》將是一次令人興奮的學習旅程。通過本書，您將不僅掌握構建智能Web應用的“工具”，更能深刻理解“思維方式”，培養解決復雜Web問題的能力。無論您是渴望提升現有Web應用的智能化程度，還是希望開創全新的Web服務，本書都將是您不可或缺的參考。讓我們一起，用智能算法驅動Web的未來！

評分☆☆☆☆☆

我是一名經驗豐富的Web架構師，我一直在尋找能夠幫助我解決復雜Web係統性能瓶頸的利器。《智能Web算法（第2版）》這個名字聽起來就很有分量，我猜測它一定不會讓我失望。我希望這本書能夠提供一些高屋建瓴的視角，幫助我理解如何從宏觀層麵設計更優的算法架構，以及如何在微觀層麵進行精細化的算法調優。我特彆關注那些能夠處理高並發、低延遲場景的算法，比如分布式係統中的一緻性算法、負載均衡算法、以及數據庫查詢優化算法等。如果書中能提供一些真實世界的案例分析，並且分享作者在實踐中遇到的挑戰和解決方案，那將是我最大的收獲。總而言之，我期待這本書能夠成為我解決Web開發難題的“鎮山之寶”。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機科學理論有濃厚興趣的讀者，雖然我並非直接從事Web開發工作，但我對各種算法在不同領域的應用都抱有極大的好奇心。《智能Web算法（第2版）》這個書名本身就充滿瞭吸引力。我設想這本書會從Web的底層原理齣發，循序漸進地講解與Web性能、用戶體驗、數據處理等密切相關的算法。我期望它能不僅僅停留在“是什麼”，更能深入到“為什麼”以及“如何做得更好”。例如，在講解某個算法時，我希望它能分析其時間復雜度和空間復雜度，並與其他的算法進行橫嚮對比，突齣其優勢和適用場景。如果能涉及到一些現代Web技術的發展趨勢，並探討算法在其中扮演的角色，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行不久的Web開發者，雖然掌握瞭一些基礎的前端和後端技術，但在麵對一些性能要求極高的場景時，總感覺力不從心。我希望通過閱讀《智能Web算法（第2版）》，能夠提升自己在算法方麵的認知和技能。我特彆想瞭解那些能夠顯著提升Web應用性能的“黑科技”，比如如何利用更優的算法來處理大規模數據，或者如何通過巧妙的算法設計來減少網絡請求的次數。如果書裏有關於機器學習在Web推薦係統、搜索引擎優化等方麵的應用，那我簡直會欣喜若狂。我知道算法的重要性，但之前一直缺乏一個係統性的學習路徑。我相信這本書能為我指明方嚮，讓我少走彎路，更快地成長為一名優秀的Web工程師。

評分☆☆☆☆☆

我一直對Web開發中的算法優化很感興趣，但市麵上相關的書籍往往要麼太理論化，要麼過於碎片化，很難找到一本能夠係統性地講解，並且兼顧實踐的。當我看到《智能Web算法（第2版）》的簡介時，就覺得眼前一亮。它似乎能填補我在這方麵的知識空白。我尤其期待它能深入淺齣地講解一些復雜的算法概念，並且提供實用的代碼示例，讓我能夠將學到的知識直接應用到實際項目中。畢竟，理論再好，如果不能落地，那也隻是空中樓閣。我希望這本書能教會我如何分析Web應用中的性能瓶頸，以及如何通過算法來解決這些問題，讓我的Web應用運行得更快、更高效。如果能包含一些關於緩存策略、數據結構優化、搜索算法在Web中的應用等等內容，那就太棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和印刷質量真的沒得說，封麵設計簡潔大氣，紙張手感也很不錯，翻閱起來非常舒服。我之前買過一些技術書籍，常常會齣現印刷模糊、紙張粗糙的情況，影響閱讀體驗。但《智能Web算法（第2版）》在這方麵做得非常到位，讓人一看就知道是精心製作的。拿到書的那一刻，就覺得物超所值，迫不及待地想開始學習瞭。而且，書本的排版也很閤理，字體大小適中，行間距也恰到好處，長時間閱讀眼睛也不會感到疲勞。我特彆喜歡它在細節上的處理，比如每章的開篇都有一個引人入勝的導語，或者配上一些相關的圖示，能迅速勾起我對內容的興趣。整體感覺就是一本非常“用心”的書，無論是從外觀還是內在的細節，都體現瞭齣版方的專業和嚴謹。

評分☆☆☆☆☆

介紹瞭一些工具和指標還有方法

評分☆☆☆☆☆

超經典的一本。慢慢看起來!

評分☆☆☆☆☆

圖書節，京東給力！

評分☆☆☆☆☆

zk 經典圖書 希望有收獲

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好的

評分☆☆☆☆☆

一次囤夠二個月的，好好學習天天嚮上！

評分☆☆☆☆☆

把CAP、BASE、Paxos以及分布式一緻性的問題講解的很透徹，ZooKeeper部分實戰性很強！

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯，內容還不知道。

評分☆☆☆☆☆

送貨快，活動還挺劃算。在研究機械運動時，人們事先選定的、假設不動的，作為基準的物體叫做參照物。（一般不以研究對象為參照物）通常情況下，多以地麵為參照物。參照物可以任意選定。選擇不同的參照物來描述同一個物體的運動狀態，可能得齣不同結論，所以運動和靜止都是相對的。在研究地麵上物體的機械運動時，通常以與地麵保持相對靜止的物體作為參照物。