基于大数据的数据挖掘引擎研究

深度挖掘大数据，解析海量数据集，英文版本。

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。

基于大数据的游戏推荐系统，推荐逻辑挺实在的。它不是随便推一堆热门游戏，而是看你平时爱玩什么、点了什么、多久点一次，用改进版的余弦相似度算游戏之间的相似度。你玩 A，它就给你推 B、C——但不是盲推，是有数据支撑的那种。 用户行为数据从采集到存储、清洗再到挖掘，全流程都搭起来了。你要是做过日志或用户画像，应该挺熟悉这些步骤，像抓用户点击路径、活跃时段、留存等信息，都是老套路但有用。 里面用到的改进余弦相似度算法，是重点之一。简单说就是比普通算法多考虑了一些用户行为细节，让推荐更贴合用户口味，像那种“你刚玩完 RPG，下一秒就推荐另一个剧情向”的体验，嗯，还挺丝滑。 这个机制最适合接入手机游戏平台

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

浙大数据挖掘课件助您掌握数据挖掘技能。

随着移动网络的迅猛发展，用户面向的服务不断增加。在竞争激烈的市场中脱颖而出，提供高质量的服务至关重要。

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。

万物互联时代的大数据架构讲得挺到位的，《漫谈大数据和数据挖掘》就是那种你读完会点头的 PDF。前面讲了从 IT 到 DT 的演进，后面聊大数定律、Lambda/Kappa 架构，还有不少实用的例子，比如女童爱穿旅游鞋这个，蛮有意思。 数据仓库部分也讲得比较细，ER 模型和维度模型各自的适用场景得清楚。还有那四个 V：volume、variety、value、velocity，基本算是大数据入门的金句了。读完后对怎么搭架构、怎么做心里就有数了。 如果你是做前端的，虽然不直接写大数据代码，但了解这些技术背后的逻辑，和后端联调时就更顺畅了。比如你在可视化一个数据报表时，知道数据是从哪儿来的，怎么加工

《Excel 在大数据挖掘中的应用》这本书挺适合想在大数据中应用 Excel 的朋友。它通过具体案例你了解如何在 Excel 里进行大数据挖掘，算是一个入门好资源。虽然 Excel 对大数据的支持比较有限，但如果你想快速入门或者一些不太复杂的数据，Excel 绝对是个不错的工具。书里的方法实用，不会让你觉得晦涩难懂，适合没有太多编程背景的同学。整体感觉挺实用的，结合实际案例来做，完全可以根据自己的需求进行修改。哦，对了，如果你是数据的新手，强烈建议你先看一看，你更好地理解数据挖掘的基础。