王斌互联网大规模数据挖掘 第二版

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

汉，卡伯著，Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd Edition

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。

基于 Apache Spark，整合了来自互联网以及阿里云 EMR 智能团队研发的 JindoSpark 项目的实践经验，从多个维度阐述 Spark 的优化策略，并深入剖析其背后的实现原理，帮助读者在理解 Spark 运行机制的基础上进行性能调优。

本指南提供了有关使用GPRS进行互联网连接的全面信息。它涵盖了基本概念、设置说明和故障排除提示。

数据挖掘赋能互联网远程教育研究 本研究探索了数据挖掘在互联网远程教育中的应用模型和方法，提出了利用数据挖掘技术解决远程教育中反馈信息获取、个性化学习、自动答疑等问题的思路。研究结果显示，数据挖掘能够有效解决互联网远程教育中存在的问题，并推动其进一步发展。 数据挖掘技术应用于互联网远程教育的优势： 精准反馈： 通过分析学生学习行为数据，及时获取学习反馈，帮助教师调整教学策略。 个性化学习： 根据学生个体差异和学习需求，提供个性化的学习内容和路径。 智能答疑： 构建智能问答系统，自动解答学生疑问，提高学习效率。 数据挖掘的应用将助力互联网远程教育突破瓶颈，实现更高效、更个性化的学习体验。

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。

MapReduce是一个编程模型，用于在大型集群上以容错的方式处理和生成海量数据集。用户通过两个函数表达计算逻辑：Map和Reduce。Map函数将输入数据转换为键值对集合；Reduce函数将具有相同键的值合并为更小的集合。 MapReduce的灵感来自于函数式编程语言中的map和reduce原语。开发者可以使用该模型处理许多不同类型的问题，包括分布式排序、Web访问日志分析、倒排索引构建、文档聚类等。 Google的MapReduce实现运行在由成千上万台机器组成的集群上，每秒可处理数TB的数据。MapReduce的编程模型简化了程序员在这些大型集群上的开发工作，隐藏了并行化、容错和数据分发等底层细节。