Java学习者论坛

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

恭喜Java学习者论坛(www.javaxxz.com)已经为数万Java学习者服务超过6年了!积累会员资料超过10000G+
成为本站VIP会员,下载本站10000G+会员资源,购买链接:http://item.taobao.com/item.htm?id=44171550842
成为荣耀会员,一键存5TB资料及站长一对一指导,购买链接:https://item.taobao.com/item.htm?id=44435180049

Java学习者总群:Java学习者群 ①群:Java学习者群① ②群:Java学习者群②javaxxz.com ③群:Java学习者群③javaxxz.com 求职招聘群:Java求职与招聘 精英群:Java学习者精英群
搜索
Java从菜鸟到大神的学习路线之基础篇Java从菜鸟到大神的学习路线之实战篇Java从菜鸟到大神的学习路线之高级篇

达内2017年最新Java整套视频

查看: 388|回复: 2

[云计算书籍] 【C67】《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》PDF

  [复制链接]
  • TA的每日心情
    奋斗
    2017-1-5 16:13
  • 签到天数: 214 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2016-11-15 22:54:19 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【C0067】《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》PDF

    下载地址:

    网盘链接:请先登录后查看此内容

    失效声明:

    如果链接失效请将本帖地址,您的百度网盘账号(注册邮箱或注册手机号码)和您的论坛账号用qq邮箱(其它邮箱可能会被拦截)发送到admin@javaxxz.com,站长看到后会第一时间分享到您的网盘,分享后会回复您邮件,收到邮件请登录网盘查看“分享“导航栏及时转存到自己的网盘。

    如何获取:

    1,VIP会员、荣耀会员网盘链接直接可见,购买VIP:http://item.taobao.com/item.htm?id=44171550842免金币下载本版块资源
    另外,本站的荣耀会员除了VIP会员的权限外,提供所有VIP资料一键转存到您的网盘服务,不用一套一套在论坛下载。购买荣耀会员:https://item.taobao.com/item.htm?id=44435180049
    2,非会员使用5000Java金币兑换,购买Java金币:http://item.taobao.com/item.htm?id=44169111405

    资源描述及截图:

    【C0067】《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》PDF
    内容简介:
    本书由斯坦福大学“Web挖掘”课程的内容总结而成,主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。其中相关章节有对应的习题,以巩固所讲解的内容。读者更可以从网上获取相关拓展材料。

    作者简介:
    Jure Leskovec 斯坦福大学计算机科学系助理教授,研究方向是大型社交和信息网络的数据挖掘。他的研究成果获得了很多奖项,如Microsoft Research Faculty Fellowship、Alfred P. Sloan Fellowship和Okawa Foundation Fellowship,还获得了很多最佳论文奖,同时也被《纽约时报》《华尔街日报》《华盛顿邮报》《麻省理工科技评论》《连线》、NBC、BBC等流行的社会媒体刊载。他还创建了斯坦福网络分析平台。  Anand Rajaraman 数据库和Web技术领域权威,创业投资基金Cambrian联合创始人,斯坦福大学计算机科学系助理教授。Rajaraman的职业生涯非常成功:1996年创办Junglee公司,两年后被亚马逊以2.5亿美元收购,Rajaraman被聘为亚马逊技术总监,推动亚马逊从一个零售商转型为零售平台;2000年与人合创Cambrian,孵化出几个后来被谷歌收购的公司;2005年创办Kosmix公司并任CEO,该公司于2011年被沃尔玛集团收购,Rajaraman被聘为沃尔玛负责全球电子商务业务的高级副总裁。Rajaraman生于印度,在斯坦福大学获得计算机科学硕士和博士学位。求学期间与人合著的一篇论文荣列近20年来被引用次数最多的论文之一。Twitter账号是@anand_raj。  Jeffrey David Ullman 美国国家工程院院士,计算机科学家。早年在贝尔实验室工作,之后任教于普林斯顿大学,十年后加入斯坦福大学直至退休,一生的科研、著书和育人成果卓著。他是ACM会员,曾获SIGMOD创新奖、高德纳奖、冯诺依曼奖等多项科研大奖;他是“龙书”《编译原理》、数据库名著《数据库系统实现》等多部经典著作的合著者;麾下多名学生成为了数据库领域的专家,其中最有名的当属谷歌创始人Sergey Brin;本书第二作者也是他的得意弟子。Ullman目前任Gradiance公司CEO。

    目录:

    第1 章 数据挖掘基本概念
     1.1 数据挖掘的定义
      1.1.1 统计建模
      1.1.2 机器学习
      1.1.3 建模的计算方法
      1.1.4 数据汇总
      1.1.5 特征抽取
     1.2 数据挖掘的统计限制
      1.2.1 整体情报预警
      1.2.2 邦弗朗尼原理
      1.2.3 邦弗朗尼原理的一个例子
      1.2.4 习题
     1.3 相关知识
      1.3.1 词语在文档中的重要性
    第1 章 数据挖掘基本概念
     1.1 数据挖掘的定义
      1.1.1 统计建模
      1.1.2 机器学习
      1.1.3 建模的计算方法
      1.1.4 数据汇总
      1.1.5 特征抽取
     1.2 数据挖掘的统计限制
      1.2.1 整体情报预警
      1.2.2 邦弗朗尼原理
      1.2.3 邦弗朗尼原理的一个例子
      1.2.4 习题
     1.3 相关知识
      1.3.1 词语在文档中的重要性
      1.3.2 哈希函数
      1.3.3 索引
      1.3.4 二级存储器
      1.3.5 自然对数的底e
      1.3.6 幂定律
      1.3.7 习题
     1.4 本书概要
     1.5 小结
     1.6 参考文献
    第2 章 MapReduce及新软件栈
     2.1 分布式文件系统
      2.1.1 计算节点的物理结构
      2.1.2 大规模文件系统的结构
     2.2 MapReduce
      2.2.1 Map 任务
      2.2.2 按键分组
      2.2.3 Reduce 任务
      2.2.4 组合器
      2.2.5 MapReduce 的执行细节
      2.2.6 节点失效的处理
      2.2.7 习题
     2.3 使用MapReduce 的算法
      2.3.1 基于MapReduce 的矩阵-向量乘法实现
      2.3.2 向量v 无法放入内存时的处理
      2.3.3 关系代数运算
      2.3.4 基于MapReduce 的选择运算
      2.3.5 基于MapReduce 的投影运算
      2.3.6 基于MapReduce 的并、交和差运算
      2.3.7 基于MapReduce 的自然连接运算
      2.3.8 基于MapReduce 的分组和聚合运算
      2.3.9 矩阵乘法
      2.3.10 基于单步MapReduce 的矩阵乘法
      2.3.11 习题
     2.4 MapReduce 的扩展
      2.4.1 工作流系统
      2.4.2 MapReduce 的递归扩展版本
      2.4.3 Pregel 系统
      2.4.4 习题
      2.5 通信开销模型
      2.5.1 任务网络的通信开销
      2.5.2 时钟时间
      2.5.3 多路连接
      2.5.4 习题
     2.6 MapReduce 复杂性理论
      2.6.1 Reducer 规模及复制率
      2.6.2 一个例子:相似性连接
      2.6.3 MapReduce 问题的一个图模型
      2.6.4 映射模式
      2.6.5 并非所有输入都存在时的处理
      2.6.6 复制率的下界
      2.6.7 案例分析:矩阵乘法
      2.6.8 习题
     2.7 小结
     2.8 参考文献
    第3 章 相似项发现
     3.1 近邻搜索的应用
      3.1.1 集合的Jaccard 相似度
      3.1.2 文档的相似度
      3.1.3 协同过滤--一个集合相似问题
      3.1.4 习题
     3.2 文档的shingling
      3.2.1 k-shingle
      3.2.2 shingle 大小的选择
      3.2.3 对shingle 进行哈希
      3.2.4 基于词的shingle
      3.2.5 习题
     3.3 保持相似度的集合摘要表示
      3.3.1 集合的矩阵表示
      3.3.2 最小哈希
      3.3.3 最小哈希及Jaccard 相似度
      3.3.4 最小哈希签名
      3.3.5 最小哈希签名的计算
      3.3.6 习题
      3.4 文档的局部敏感哈希算法
      3.4.1 面向最小哈希签名的LSH
      3.4.2 行条化策略的分析
      3.4.3 上述技术的综合
      3.4.4 习题
     3.5 距离测度
      3.5.1 距离测度的定义
      3.5.2 欧氏距离
      3.5.3 Jaccard 距离
      3.5.4 余弦距离
      3.5.5 编辑距离
      3.5.6 海明距离
      3.5.7 习题
     3.6 局部敏感函数理论
      3.6.1 局部敏感函数
      3.6.2 面向Jaccard 距离的局部敏感函数族
      3.6.3 局部敏感函数族的放大处理
      3.6.4 习题
     3.7 面向其他距离测度的LSH 函数族
      3.7.1 面向海明距离的LSH 函数族
      3.7.2 随机超平面和余弦距离
      3.7.3 梗概
      3.7.4 面向欧氏距离的LSH 函数族
      3.7.5 面向欧氏空间的更多LSH函数族
      3.7.6 习题
     3.8 LSH 函数的应用
      3.8.1 实体关联
      3.8.2 一个实体关联的例子
      3.8.3 记录匹配的验证
      3.8.4 指纹匹配
      3.8.5 适用于指纹匹配的LSH函数族
      3.8.6 相似新闻报道检测
      3.8.7 习题
     3.9 面向高相似度的方法
      3.9.1 相等项发现
      3.9.2 集合的字符串表示方法
      3.9.3 基于长度的过滤
      3.9.4 前缀索引
      3.9.5 位置信息的使用
      3.9.6 使用位置和长度信息的索引
      3.9.7 习题
     3.10 小结
     3.11 参考文献
    第4 章 数据流挖掘
     4.1 流数据模型
      4.1.1 一个数据流管理系统
      4.1.2 流数据源的例子
      4.1.3 流查询
      4.1.4 流处理中的若干问题
     4.2 流当中的数据抽样
      4.2.1 一个富于启发性的例子
      4.2.2 代表性样本的获取
      4.2.3 一般的抽样问题
      4.2.4 样本规模的变化
      4.2.5 习题
     4.3 流过滤
      4.3.1 一个例子
      4.3.2 布隆过滤器
      4.3.3 布隆过滤方法的分析
      4.3.4 习题
      4.4 流中独立元素的数目统计
      4.4.1 独立元素计数问题
      4.4.2 FM 算法
      4.4.3 组合估计
      4.4.4 空间需求
      4.4.5 习题
     4.5 矩估计
      4.5.1 矩定义
      4.5.2 二阶矩估计的AMS 算法
      4.5.3 AMS 算法有效的原因
      4.5.4 更高阶矩的估计
      4.5.5 无限流的处理
      4.5.6 习题
     4.6 窗口内的计数问题
      4.6.1 精确计数的开销
      4.6.2 DGIM 算法
      4.6.3 DGIM 算法的存储需求
      4.6.4 DGIM 算法中的查询应答
      4.6.5 DGIM 条件的保持
      4.6.6 降低错误率
      4.6.7 窗口内计数问题的扩展
      4.6.8 习题
     4.7 衰减窗口
      4.7.1 最常见元素问题
      4.7.2 衰减窗口的定义
      4.7.3 最流行元素的发现
     4.8 小结
     4.9 参考文献
    第5 章 链接分析
     5.1 PageRank
      5.1.1 早期的搜索引擎及词项作弊
      5.1.2 PageRank 的定义
      5.1.3 Web 结构
      5.1.4 避免终止点
      5.1.5 采集器陷阱及"抽税"法
      5.1.6 PageRank 在搜索引擎中的使用
      5.1.7 习题
     5.2 PageRank 的快速计算
      5.2.1 转移矩阵的表示
      5.2.2 基于MapReduce 的PageRank迭代计算
      5.2.3 结果向量合并时的组合器使用
      5.2.4 转移矩阵中块的表示
      5.2.5 其他高效的PageRank 迭代方法
      5.2.6 习题
     5.3 面向主题的PageRank
      5.3.1 动机
      5.3.2 有偏
     ……
    第6章频繁项集
    第7章聚类
    第8章web广告
    第9章推荐系统
    第10章社会网络图挖掘
    第11章降维处理
    第12章大规模机器学习

    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    12 小时前
  • 签到天数: 404 天

    [LV.9]以坛为家II

    发表于 2017-4-9 11:40:19 | 显示全部楼层
    多谢楼主分享
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    9 小时前
  • 签到天数: 412 天

    [LV.9]以坛为家II

    发表于 6 天前 | 显示全部楼层
    正好想了解一下!!O(∩_∩)O谢谢了
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则


    成为本站VIP会员,下载本站10TB会员资源,购买链接:http://item.taobao.com/item.htm?id=44171550842

    QQ|手机版|Archiver|Java学习者论坛  

    GMT+8, 2017-8-17 21:35 , Processed in 0.773388 second(s), 39 queries .

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表