深入浅出解析大数据与数据挖掘,了解数据分析领域前沿技术。
大数据与数据挖掘
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大数据挖掘与数据仓库复习提纲
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成绩评估- 考试(70%)- 实验(15%)- 作业和考勤(15%)
考试- 卷面满分 100 分- 内容涵盖:概念、方法、计算、思维能力
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浙大数据挖掘教程
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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。
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大数据集的挖掘——数据挖掘新视角
互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集,这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法,即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架,这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧,用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用,这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写,无论对学生还是从业者都是必读之作。
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探索数据海洋:大数据挖掘之旅
潜入数据之海
大数据时代,蕴藏着无限机遇。数据挖掘,如同深海探宝,从海量数据中提取有价值的信息,为决策提供有力支持。
数据挖掘:点石成金
发现隐藏规律: 通过算法和模型,揭示数据背后的关联和趋势,预测未来发展。
洞察用户需求: 分析用户行为,精准刻画用户画像,实现个性化服务。
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随着技术的不断发展,数据挖掘将在更多领域发挥作用,推动社会进步,创造更美好的未来。
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位置大数据价值提取与协同挖掘方法综述
位置大数据的价值
位置服务和车联网应用的普及催生了海量位置大数据,涵盖地理数据、车辆轨迹和应用记录等,成为洞察人类活动规律、分析地理国情、构建智慧城市的关键资源。与传统小样本数据不同,位置大数据具有混杂性、复杂性和稀疏性,需要进行有效的价值提取和协同挖掘,才能揭示精准的移动行为模式和区域特征,构建完整的关联应用分析数据模型。
位置大数据分析方法
1. 解决数据混杂性
从局部提取移动对象的二阶行为模式和区域交通动力学特征,消除数据混杂带来的干扰。
2. 解决数据复杂性
在时间和空间尺度上对位置复杂网络进行降维分析,建立社群整体移动性学习和预测模型,降低数据复杂度。
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从软件工程角度出发,构建位置大数据分析的整体框架,不仅可以用于交通问题分析,还能提升对人类社会经济活动和自然环境的认知,真正发挥位置大数据的价值。
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