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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Bing Liu

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2006-12-28

价格:USD 59.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540378815

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
DataMining
web
机器学习
人工智能
算法
数据挖掘，机器学习
Mining
Web数据挖掘
数据挖掘
网络数据
机器学习
文本挖掘
大数据
信息检索
数据分析
算法
人工智能

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具体描述

Web mining aims to discover useful information and knowledge from the Web hyperlink structure, page contents, and usage data. Although Web mining uses many conventional data mining techniques, it is not purely an application of traditional data mining due to the semistructured and unstructured nature of the Web data and its heterogeneity. It has also developed many of its own algorithms and techniques.</P>

Liu has written a comprehensive text on Web data mining. Key topics of structure mining, content mining, and usage mining are covered both in breadth and in depth. His book brings together all the essential concepts and algorithms from related areas such as data mining, machine learning, and text processing to form an authoritative and coherent text. </P>

The book offers a rich blend of theory and practice, addressing seminal research ideas, as well as examining the technology from a practical point of view. It is suitable for students, researchers and practitioners interested in Web mining both as a learning text and a reference book. Lecturers can readily use it for classes on data mining, Web mining, and Web search. Additional teaching materials such as lecture slides, datasets, and implemented algorithms are available online.</P>

《探索数据海洋的奥秘：信息挖掘的智慧与实践》在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所淹没，从社交媒体上的评论到在线购物的记录，再到科学研究的观测结果，无不蕴藏着潜在的价值。然而，原始的数据本身并不能直接为我们带来洞察。真正能够驱动决策、激发创新、揭示隐藏规律的，是将这些数据转化为知识和智慧的过程。这正是“信息挖掘”所致力于实现的目标。本书并非一本关于特定技术或工具的浅尝辄止的指南，而是一次深入的探索之旅，旨在揭示信息挖掘这一跨学科领域的精髓。我们将一同走进一个由数据构成的广阔海洋，学习如何辨识有价值的“宝藏”，如何利用精密的“探测器”去捕获它们，最终将这些“宝藏”提炼成具有实际指导意义的“珍珠”。第一部分：洞察的基石——理解数据与挖掘的本质在踏上信息挖掘的征程之前，我们首先需要建立对数据的深刻理解。数据并非孤立的数字或文本，它们承载着信息、关系和模式。我们将深入探讨不同类型的数据——结构化、半结构化与非结构化数据——的特点，以及它们在不同应用场景下的表现。了解数据的来源、采集方式以及可能存在的偏见，是进行有效挖掘的前提。随后，我们将聚焦于信息挖掘的核心思想。它不仅仅是简单的搜索或统计，而是一个系统性的过程，涉及到从大量数据中发现有意义的模式、趋势和关联。我们将剖析信息挖掘的生命周期，从问题的定义、数据的准备，到模式的发现、结果的评估，再到最终的知识应用，每一个环节都至关重要。我们会探讨信息挖掘能够解决的典型问题，例如用户行为分析、市场趋势预测、欺诈检测、个性化推荐等，让读者对这一领域的应用前景有一个宏观的认识。第二部分：掘金的利器——核心挖掘技术的原理与应用信息挖掘的魅力在于其丰富多样的技术手段。本部分将深入浅出地介绍几种核心的信息挖掘技术，重点在于理解其背后的逻辑和适用场景，而非堆砌复杂的算法公式。关联规则挖掘：我们将探究如何发现数据项之间的有趣关联，例如“购买了尿布的顾客也倾向于购买啤酒”。这不仅仅是统计学上的相关性，更是揭示用户消费习惯、产品搭配策略等商业洞察的关键。我们将从经典的Apriori算法出发，理解其原理，并探讨如何优化和扩展，以适应更复杂的数据环境。分类与聚类：这两种技术是信息挖掘中最基础也是最强大的工具。分类任务的目标是将数据分配到预定义的类别中，例如将邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。我们将介绍几种经典的分类算法，如决策树、支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯，理解它们如何学习数据中的决策边界。聚类任务则更为开放，旨在发现数据中隐藏的自然分组，而无需预先知道类别。我们将探讨K-Means、层次聚类等算法，理解它们如何通过相似度来组织数据，从而发现潜在的市场细分或用户群体。序列模式挖掘：在许多场景下，数据的顺序至关重要，例如用户在网站上的浏览路径、股票价格的波动。序列模式挖掘能够识别这些时间序列数据中的重复模式，帮助我们理解事物发展的规律。我们将学习如何捕捉和分析这些具有时间依赖性的模式。文本挖掘与情感分析：随着文本数据的激增，从海量文本中提取信息的需求日益增长。我们将探讨文本挖掘的基本步骤，包括文本的预处理、特征提取，以及如何应用各种技术来识别文本的主题、实体、关系，甚至分析其中蕴含的情感倾向。这对于舆情监控、品牌声誉管理、用户反馈分析等至关重要。第三部分：实战的智慧——数据挖掘的流程与挑战理论知识需要与实践相结合才能发挥最大的价值。本部分将引导读者关注信息挖掘项目的全貌，理解从数据准备到结果呈现的完整流程。数据预处理：现实世界的数据往往是不完整的、不一致的、噪声多的。数据预处理是信息挖掘过程中最耗时但也最关键的一步。我们将详细讲解数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据集成（合并来自不同来源的数据）、数据变换（如归一化、离散化）以及数据规约（如降维）等技术，理解它们如何为后续的挖掘工作奠定坚实的基础。模型评估与选择：挖掘技术产生的模式或模型需要进行严格的评估，以确保其有效性和可靠性。我们将介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，并探讨如何选择最适合特定问题的模型，以及如何避免过拟合和欠拟合等常见问题。知识的转化与应用：信息挖掘的最终目的是将发现的知识转化为可操作的见解，并应用于实际问题。我们将讨论如何将挖掘结果以直观易懂的方式呈现给决策者，如何将这些知识融入现有的业务流程，以及如何在持续的数据流中更新和迭代模型，实现智能化的决策支持。面临的挑战与未来趋势：任何技术的发展都伴随着挑战。我们将探讨信息挖掘领域面临的一些共性问题，例如海量数据的处理能力、数据隐私与安全、算法的可解释性以及伦理道德等问题。同时，我们也将展望信息挖掘技术的未来发展方向，如深度学习在信息挖掘中的应用、实时信息挖掘、以及更加注重用户体验和个性化服务的智能系统。本书旨在成为您探索数据海洋的可靠向导。通过学习书中介绍的原理和方法，您将能够更清晰地认识数据的价值，更有效地运用各种工具去发掘数据中的宝藏，并最终将这些宝藏转化为驱动决策、优化业务、引领创新的强大力量。无论您是希望理解数据背后故事的研究人员，还是渴望从数据中寻找商机的商业人士，亦或是对人工智能充满好奇的爱好者，本书都将为您开启一扇通往信息挖掘智慧世界的大门。

作者简介

Bing Liu 刘兵，伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)教授，他在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。刘兵教授是Web挖掘研究领域的国际知名专家，在Web内容挖掘、互联网观点挖掘、数据挖掘等领域有非常高的造诣，他先后在国际著名学术期刊与重要国际学术会议(如KDD、WWW、AAAI、SIGIR、ICML、TKDE等)上发布关于数据挖掘、Web挖掘和文本挖掘论文一百多篇。刘兵教授担任过多个国际期刊的编辑，也是多个国际学术会议(如WWW、KDD与AAAI等)的程序委员会委员。更多的信息，可访问他的个人主页http://www.cs.uic.edu/~liub

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

第一部分数据挖掘基础第1章概述3 1.1 什么是万维网3 1.2 万维网和互联网的历史简述4 1.3 Web数据挖掘5 1.3.1 什么是数据挖掘6 1.3.2 什么是Web数据挖掘7 1.4 各章概要8 1.5 如何阅读本书10 文献评注10 第2章关联规则和序列模式12 2.1 关联规则的基本概念12 2.2 Apriori算法...

评分☆☆☆☆☆

The rapid growth of the Web in the last decade makes it the largest publicly accessible data source in the world. Web mining aims to discover useful information or knowledge from Web hyperlinks, page contents, and usage logs. Based on the primary kinds of d...

评分☆☆☆☆☆

主要在看结构化数据抽取那块，，自己之前在想的一些问题发现已经有不少人去研究了，收益很多。同样是一本实用性很强的书，对于不是专门弄学术的同学还是比较有价值的。看了参考文献，数据抽取方面的几个算法都是作者本人发的paper，怪不得讲的很多。另：书后面N多的参考文献...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《Web Data Mining》，让我来以一个读者的角度，分享一下我最近读完这本书的一些体会和想法。我拿到这本书的时候，就被它厚实的装帧和略带科技感的封面所吸引，虽然封面设计不算特别华丽，但却有一种沉稳踏实的感觉。翻开书页，我首先注意到的是它清晰的排版和适中的字体大小，这对于长时间阅读来说非常友好，不会觉得眼睛疲劳。一开始，我怀揣着对“Web Data Mining”这个概念的好奇心，想着书中会如何深入浅出地讲解这个领域。我期待着它能像一位经验丰富的向导，带领我穿越浩瀚的网络信息海洋，揭示数据背后的奥秘。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能提供一些实际的应用案例和清晰的操作步骤，让像我这样的初学者也能看得懂，学得会。尤其是在大数据时代，如何从海量的信息中提取有价值的洞察，这本身就是一个极具吸引力的话题。我希望这本书能给我一些启发，让我明白如何将枯燥的数据转化为有用的知识，为我的学习或工作提供新的思路和方法。我迫不及待地想开始我的阅读之旅，去探索那些隐藏在网页背后的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我选择《Web Data Mining》纯粹是因为它的书名和我正在学习的方向有些契合，没想到读完之后，竟然给了我如此大的惊喜。这本书的视野非常开阔，它不仅仅局限于某个单一的数据挖掘技术，而是将整个Web数据挖掘的生态系统都囊括其中。从数据收集的各种渠道，到数据处理的各种方法，再到应用场景的广泛性，都进行了深入的探讨。我尤其喜欢书中关于隐私保护和伦理道德的讨论，这让我意识到，在进行数据挖掘的同时，我们也必须关注其潜在的社会影响。这是一种非常负责任的态度，也让我对这个领域有了更深刻的理解。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次关于数据价值和责任的全面启迪。它让我看到了Web数据挖掘背后广阔的可能性，也让我对未来的学习和研究充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的给了我很多意想不到的收获，我之前总觉得“数据挖掘”这个词听起来很学术，离我的实际工作有些遥远，但《Web Data Mining》这本书却把这个概念描绘得生动形象。它并没有上来就扔给我一堆复杂的算法和模型，而是循序渐进，从最基础的原理讲起，让我能够一步步地理解数据挖掘的逻辑。我特别喜欢书中用到的那些类比和图示，它们非常直观，帮助我快速掌握抽象的概念。比如，书中在讲解数据预处理的时候，就用了“数据清洗”的比喻，就像我们在整理房间一样，需要先把杂乱无章的东西归类，把不用的丢掉，才能更好地利用空间。这种生动的讲解方式，让我觉得学习过程不再枯燥，反而充满乐趣。而且，这本书还穿插了许多现实生活中的例子，比如如何分析用户的购物习惯，如何预测电影的票房，这些都让我看到了数据挖掘在日常生活中的实际应用价值。这让我更加坚信，掌握这些技能，能够为我的未来发展打开新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计真的非常合理，逻辑性很强。从最初的数据采集，到数据的清洗和预处理，再到核心的数据挖掘算法，最后到结果的分析和应用，整个流程被梳理得井井有条。我从来没有在阅读技术书籍时感受到如此顺畅的体验。作者似乎非常了解读者的学习路径，总是能在恰当的时候引入新的概念，并且会及时地进行回顾和总结。这让我感觉自己一直在一个清晰的轨道上前进，而不是迷失在信息的海洋里。每章的结尾都有一些思考题和练习，这不仅巩固了当章的学习内容，也激发了我进一步探索的兴趣。我特别喜欢书中在讲解复杂算法时，会先用一个简化的模型来解释核心思想，然后再逐步引入更高级的版本，这样就不会让人望而却步。我感觉作者非常善于化繁为简，让那些看似高深莫测的技术，变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术类书籍，除了理论深度，更重要的是它的实践指导性。《Web Data Mining》在这方面做得相当出色。书中不仅讲解了各种数据挖掘算法的原理，更提供了大量的代码示例和实操指导。我特别欣赏作者在介绍每个算法时，都会结合一个具体的应用场景，然后一步步地讲解如何使用相关的工具和技术来解决这个问题。这让我不再是纸上谈兵，而是能够亲手去尝试，去验证。即使是我这种对编程不太精通的读者，也能跟着书中的步骤，慢慢摸索。而且，书中对于不同算法的优缺点分析也非常到位，这让我能够根据不同的需求，选择最合适的工具。我感觉这本书就像一位耐心细致的老师，时刻在我身边指导，让我少走了很多弯路。我从中不仅学到了知识，更培养了解决实际问题的能力，这比单纯地记住一些公式要重要得多。

评分☆☆☆☆☆

全，但是不深

评分☆☆☆☆☆

一般一般~~

评分☆☆☆☆☆

一般一般~~

评分☆☆☆☆☆

最近在看电子版原版的，不知道什么时候在国内可以买到英文原版的书

评分☆☆☆☆☆

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