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.
Mining Massive Datasets Overview
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本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。
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2024-10-31
Key Insights from 'Mining of Massive Datasets'
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
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Introduction to Massive Data Set Mining
Course PDF on mining of massive datasets, Chapter 1, introduces the concept of big data and its applications in various fields.
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大数据挖掘技术Minning of Massive Datasets.pdf
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。
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Data Mining Course Materials Overview
数据挖掘课程资料主要涵盖了解析大型、复杂且信息丰富的数据集的重要性，及数据挖掘过程的目标、主要任务和技术来源。本课程介绍了数据挖掘的互动性过程及其基本步骤，强调数据质量对挖掘结果的影响，以及数据仓库与数据挖掘的关系。
第一章：介绍数据挖掘的基本概念，包括以下关键新词：- Verify（验证）— 确保数据的准确性。- Formalize（形式化）— 将数据转换为适合分析的形式。- Dedicate（专注的）— 专家需专注，充分挖掘数据价值。
数据挖掘过程中的重要概念：1. Scenario（想定）：指某种特定情况或预设结果。2. Notion（概念）：对数据的理解与假设。3. Spectrum（
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Principles-of-Data-Mining-Overview
数据挖掘原理
书籍概述
《数据挖掘原理》是由 David Hand、Heikki Mannila 和 Padhraic Smyth 合著的一本经典数据挖掘教材，由 MIT 出版社于 2001 年出版。这本书全面介绍了从大型数据库中提取信息的数学与科学原理，非常适合初学者和专业人士阅读。
作者简介
David Hand：英国著名统计学家，专注于数据挖掘和机器学习。
Heikki Mannila：芬兰计算机科学家，研究方向涵盖数据挖掘和生物信息学。
Padhraic Smyth：爱尔兰计算机科学家，专注于信息检索和机器学习。
内容概览
本书共分为 14 章，涵盖数据挖掘的各个方面。以下是每章的
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Data Warehouse and Data Mining Overview
数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过
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数据挖掘步骤
数据收集和与处理：首先需要收集并整理相关数据。数据可以来自不同来源，如数据库、文件或实时数据流。数据清洗是重要的一步，确保数据没有缺失或错误。
问题定义：明确数据挖掘的目标，制定清晰的问题定义，确保挖掘的过程和目标一致。
数据挖掘算法执行：根据目标选择合适的算法，执行数据挖掘，提取数据中的规律和模式。
结果解释和评估：对挖掘结果进行解读，评估其准确性和实用性，根据评估结果进行调整和优化。
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Data Mining and Knowledge Discovery Handbook is a comprehensive guide that explores data mining and knowledge discovery techniques. The book, titled Data Mining and Knowledge Discovery Handbook数据挖掘与知识发现, delves into various methodologies and applications, offering insights into extracting patterns f
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