Mining_Massive_Datasets_Algorithms

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.

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。

Course PDF on mining of massive datasets, Chapter 1, introduces the concept of big data and its applications in various fields.

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。

数据挖掘——概念、模型、方法和算法。PDF版本，国外经典教材，清华大学出版社出版。

光学字符识别（OCR）是一种技术，它允许计算机自动识别并转换图像中的文本为可编辑、可搜索的数据。这种技术在日常生活中广泛应用，如扫描文档、车牌识别、票据处理等。在本项目中，我们讨论的是一款小型OCR应用程序，它的核心是利用数据挖掘算法来提高识别准确性。我们要理解OCR的工作原理。OCR技术通常包括图像预处理、特征提取、模式识别和后处理四个步骤。图像预处理阶段涉及调整图像质量，例如去除噪声、二值化（将图像转化为黑白）、倾斜校正等。特征提取是识别关键部分，通过检测字母或数字的形状、大小和方向来创建特征向量。模式识别则根据这些特征来匹配已知的字符模板，而后处理用来修正可能的识别错误。在这个小型OCR应用程序中，数据挖掘算法的引入可能是为了优化特征提取和模式识别过程。数据挖掘通常涉及从大量数据中发现有价值的信息，如模式、关联规则或预测模型。在OCR中，它可能用于分析训练数据，找出文本的常见模式，然后用这些模式改进识别算法，使其能更准确地识别各种字体和手写体。项目使用Java作为编程语言，Java是一种广泛使用的多平台语言，具有丰富的库和框架，特别适合开发这种需要处理图像和算法的复杂应用。例如，Java提供的Java Advanced Imaging (JAI)库可以用于图像处理，而机器学习库如Weka或Deeplearning4j可能用于构建和训练OCR的模型。在OCR-master压缩包中，我们可以期待找到项目源代码、训练数据集、配置文件以及可能的测试用例。源代码将展示如何集成数据挖掘算法到OCR系统中，包括图像预处理的实现、特征工程、选择合适的分类器（如决策树、随机森林、神经网络等）以及后处理步骤。训练数据集是优化OCR算法的关键，包含了大量的已标注图像，用于教会算法识别不同字符。配置文件可能包含算法参数和系统设置，而测试用例则用于验证和评估OCR应用程序的性能。这个小型OCR应用程序结合了传统的图像处理技术与数据挖掘算法，提供一个高效且准确的文本识别解决方案。开发者通过Java编程语言实现了这一目标，使得该应用程序可以在多种平台上运行。通过深入研究OCR-master中的源代码和相关文件，我们可以学习到如何利用数据挖掘提升OCR性能，这对于那些希望在图像处理和自然语言处理领域深化技能的开发者来说，无疑是一个宝贵的资源。

数据挖掘中的10大算法抽象的介绍参考：1. 数据挖掘的10大算法2. ICDM 06关于“数据挖掘中数据挖掘的10大算法”的小组讨论3. 数据挖掘的10大算法4. 数据挖掘前10大算法的18个候选算法5. T-61.6020计算机与信息科学专题课程II P：数据挖掘和机器学习中的流行算法6. IEEE数据挖掘国际会议

数据挖掘——概念、模型、方法和算法 DATA MINING Concepts，Models，Methods，and Algorithms（美）Mehmed Kantardzic著，闪四清、陈茵程、雁等译，清华大学出版社

This research focuses on developing novel algorithms for two key areas: frequent sequence mining in transactional databases and enhanced load value prediction. A novel algorithm, SPAM (Sequential Pattern Mining Algorithm), is introduced to efficiently discover frequent sequences, even those of considerable length. SPAM leverages advanced pruning and indexing techniques to optimize its search. Furthermore, the research explores load value prediction (LVP) through identifying frequent patterns within program memory access traces. These discovered patterns serve as the foundation for developing efficient pre-fetching strategies, leading to improved performance.