大数据挖掘技术Minning of Massive Datasets.pdf

Mining of Massive Datasets is based on Stanford Computer Science course CS246: Mining Massive Datasets (and CS345A: Data Mining). The book is designed for undergraduate computer science students with no formal prerequisites. Most chapters include further reading references for deeper exploration. It has been published by Cambridge University Press. You can get a 20% discount using the code MMDS20 at checkout. The book is available for free download from this page, but Cambridge University Press retains copyright, so please obtain permission and acknowledge authorship for any republication. Feedback on the manuscript is welcome.

本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。

关于《海量数据挖掘》的关键知识点 一、书籍背景与目标 《海量数据挖掘》由 Anand Rajaraman、Jure Leskovec 和 Jeffrey D. Ullman 编著，最早用于斯坦福大学的“Web Mining”课程，专为高级研究生和高年级本科生提供深度数据挖掘知识。内容集中于处理大规模数据集的算法，涵盖分布式计算、数据流、相似性搜索等技术。 二、书籍主要内容 本书从算法导向的视角切入大数据处理，以Web数据和相关应用为案例，详细讨论了以下关键技术： 1. 分布式文件系统与MapReduce- 分布式文件系统：介绍了如何使用 Hadoop HDFS 等系统来管理大规模数据。- MapReduce：一种数据并行处理框架，通过将任务分解成 Map 和 Reduce 两阶段高效处理数据。 2. 相似性搜索- MinHashing：用于估计集合相似度，适合大规模数据集。- Locality-Sensitive Hashing (LSH)：一种近似最近邻搜索技术，在保持精度的同时提升搜索速度。 3. 数据流处理- 数据流处理技术：适用于实时数据的流处理，包括滑动窗口概念。- 算法：如 Count-Min Sketch，为数据流设计的高效算法。 4. 搜索引擎技术- PageRank：Google用于网页重要性评估的核心算法之一。- 链接垃圾检测：识别和过滤操纵搜索引擎的无效链接。- Hubs and Authorities：网页权威性与中心性的评估方法。 5. 频繁项集挖掘- 关联规则：用于发现数据集中频繁的项目组合。- Market-Basket Analysis：一种重要的商业分析方法，用于分析消费者购买行为。

这本书是由安纳德·拉贾拉曼和杰夫·乌尔曼多年来在斯坦福大学开设的一门为期一个季度的课程的教材演变而来。这门名为“网络挖掘”的课程CS345A原本是设计为高级研究生课程，但现在也对高年级本科生开放并且颇具吸引力。随着尤尔·莱斯科维奇加入斯坦福大学教职，我们对材料进行了大幅重新组织。他引入了一门新的课程CS224W，专注于网络分析，并且在CS345A中添加了新的内容，该课程已经更名为CS246。三位作者还推出了一门大规模数据挖掘项目课程CS341。本书现在包含了这三门课程中教授的内容。

数据挖掘技术概述####导论和数据挖掘概述数据挖掘是一门新兴的跨学科领域，从大量、不完整、噪声干扰、模糊不清及随机存在的实际数据中，提取事先未知但潜在有用的信息和知识。本书《数据挖掘技术概述》由韩家炜编写，基于J. Han和M. Kamber的原著，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。 - 数据挖掘的重要性及应用场景：数据挖掘在于帮助企业和组织从海量数据中发现有价值的模式，这些模式可用于指导决策、优化业务流程和提高效率。 - 数据挖掘的定义：数据挖掘是一种从大数据中提取有用信息的过程，包括数据清洗、数据转换和应用数据挖掘算法等多个步骤。 - 适用数据类型：数据挖掘可应用于多种数据集，如关系数据库、数据仓库、事务数据库及高级数据库系统和应用。 ####数据挖掘的功能及模式- 概念/类描述：通过提取数据集特征描述或区分不同类别。 - 关联分析：发现数据项之间的有趣关联或相关性，如市场篮分析。 - 分类与预测：建立模型预测新数据的类别或值。 - 聚类分析：将相似数据对象分组形成聚类。 - 异常检测：识别与大多数对象显著不同的异常对象。 - 时间序列分析：分析数据随时间变化的模式。 ####数据挖掘的挑战及问题- 有趣模式的发现：数据挖掘可能会发现大量模式，但真正有价值的可能很少。 - 数据挖掘系统分类：根据不同标准，数据挖掘系统可分不同类型。 - 主要问题：如数据质量、隐私保护及挖掘结果解释是数据挖掘实践中的关键挑战。 ####数据仓库与OLAP技术- 数据仓库：为数据分析设计的数据库，包含历史数据并优化以支持快速查询。 - OLAP技术：在线分析处理，支持复杂多维数据分析。

《Spark官方文档》详细阐述了Spark SQL，DataFrames以及Datasets的编程方法与应用技巧。内容涵盖了基础操作、高级功能、性能优化等方面，帮助读者深入理解和掌握Spark的编程模型与实际应用。

大数据技术之Kafka.pdf文档是一份详细讲解Kafka在大数据技术中的应用的优秀资料，内容丰富实用，适合相关领域的学习者参考。

聚类是数据挖掘中的重要工具，本综述介绍了聚类技术。

这是一本经典的数据挖掘书籍，提供中文版本，适合大家相互学习。