大数据集挖掘.pdf

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。

Minning of Massive Datasets.pdf是一本优秀的资料，涵盖了大规模数据挖掘及其应用mapreduce技术。

《Mining of Massive Datasets》是一部经典的数据挖掘教材，深入探讨了如何处理和分析大规模数据集的技术与方法。该书内容清晰易懂，适合广泛读者群体。

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R语言数据挖掘精选案例

该文章使用易于理解的语言介绍了大型数据集挖掘。

海量数据集挖掘 作者: Anand Rajaraman，Jeffrey D. Ullman 这本数据挖掘经典著作以清晰易懂的方式阐述了相关概念和技术。

数据挖掘初探0.9版@2000，适合对此感兴趣的朋友们进行学习和研究。