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

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。- Ma

英文原版的《Mining of Massive Datasets》还挺适合前端开发者了解点大数据知识的。尤其是你做数据可视化、需要搞点数据预啥的，翻一翻还挺有启发。讲得比较接地气，虽然是讲大数据算法，但有不少图示和例子，像 MapReduce、PageRank 这些，讲得还算清楚，不会让人看着头疼。你要是搞前后端结合的项目，懂点底层原理，交流也更顺了。几个扩展资源也值得看看，像《大数据挖掘技术》那个 PDF，内容比较实在，另外像Overview文档也适合快速过一遍。建议你边看边记下关键点，比如MinHash、Locality Sensitive Hashing这些在推荐系统里都用得上。对了，有

大数据挖掘《Mining Massive Datasets》是斯坦福大学的一门经典教材，适合有一定基础的开发者和研究者。这本书深入了如何应对超大规模数据集，是那些无法完全加载到内存的数据。书中的算法和技术挺有深度，但也实用，像是MapReduce和PageRank等技术，都是实际应用中常见的。这本书虽然偏理论，但举的例子还是挺接地气的，涵盖了 Web 挖掘、社交网络等热门领域。如果你对大数据和算法感兴趣，这本书一定不能错过。，书中的核心内容就涵盖了分布式计算、数据流、推荐系统等实用知识，了MapReduce框架如何用在大规模数据集上。重点了相似度搜索技术，包括MinHashing和LSH，这些

如果你想深入了解大规模数据集挖掘，是如何那些无法全部装入内存的超大数据，那么这本《大规模数据集挖掘》就挺适合你。它不只是一本理论书，更像是一本实践手册。书中了从分布式系统到 MapReduce 的各种技术，你理解如何创建并行算法，大数据。比如，在讲相似性搜索时，使用了像最小哈希和局部敏感哈希这样的技术，教你如何高效找出相似对象。而且，它还包括了像数据流、Web 应用问题、图等一系列你在大数据中碰到的核心难题。，这本书内容覆盖面广，案例多，适合想学实用技术的读者。 更棒的是，书中的知识不仅限于理论。通过具体的项目和算法，你可以轻松掌握大数据挖掘的方方面面，甚至能你高维度、复杂的数据结构。，对于有

斯坦福教授写的大数据挖掘书，内容不光硬核，讲法也接地气。讲到MapReduce和HDFS时，举了不少实战例子，分布式入门蛮合适的。还有像MinHash、LSH这种搞相似性搜索的算法，解释得也比较易懂，适合你这种边学边用的节奏。 大数据里的实时流，书里专门拿出一章来讲，像什么滑动窗口算法啊、在线算法啊都有提到。做社交数据或者风控的你，肯定会用得上。还有经典的PageRank、链接垃圾检测这些，嗯，搜索相关的项目也挺依赖这些。 像频繁项集挖掘，除了说A-Priori，还给了优化版本的思路，跑大数据集不会卡顿。聚类部分也不含糊，书里提到不少适合高维数据的方案，适合搞推荐系统的同学看看。 还有广告投放

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

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。

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