具体描述
大数据算法是大数据得以有效应用的基础，也是有志于从事大数据以及相关领域工作必须学习的课程。本书由从事大数据研究的专家撰写，系统地介绍了大数据算法设计与分析的理论、方法和技术。本书共分为10章，第1章概述大数据算法，第2章介绍时间亚线性算法，第3章介绍空间亚线性算法，第4章概述外存算法，第5章介绍大数据外存查找结构，第6章讲授外存图数据算法，第7章概述MapReduce算法，第8章通过一系列例子讲授MapReduce算法，第9章介绍超越MapReduce的算法设计方法，第10章讨论众包算法。
本书适合作为计算机科学、大数据等专业本科生、研究生教材，也可供从事大数据相关工作的工程技术人员参考。
作者简介
王宏志是哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院副教授、博士生导师。其研究方向为大数据、数据质量、图数据管理。发表学术论文140余篇，出版学术专著两本,出版国内首部《大数据算法》教材，其论文被SCI/EI检索80余次，他引400余次，其中5篇论文发表于顶级国际会议上。获得微软学者、中国优秀数据库工程师、IBM博士英才等称号，“海量数据计算的理论和技术”获得黑龙江省自然科学一等奖，其博士论文获得哈尔滨工业大学优秀博士论文和中国计算机学会优秀博士论文。主持各类项目十余项，包括国家自然科学基金项目3项目、国家支撑计划课题1项、国家博士后特别资助项目1项，还参加国家973项目、863项目、自然科学基金重点项目等多个项目。他担任4个国际期刊的编委，并30余次担任国内外多个知名数据库会议程序委员会委员。2014年-2015年任CCF YOCSEF哈尔滨分论坛主席，CCF高级会员，中国大数据专家委员会通信委员，中国数据库专业委员会委员，中国计算机应用专业委员会委员。在爱课程网、学堂在线、好大学在线上首次开设“大数据算法”在线课程，先后有超过30000名同学参加了这门课程的学习。
目录信息
前 言
第1章 绪论1
1.1 大数据概述1
1.1.1 什么是大数据1
1.1.2 无处不在的大数据1
1.1.3 大数据的特点3
1.1.4 大数据的应用4
1.2 大数据算法5
1.2.1 大数据上求解问题的过程6
1.2.2 大数据算法的定义7
1.2.3 大数据的特点与大数据算法9
1.2.4 大数据算法的难度9
1.2.5 大数据算法的应用10
1.3 大数据算法设计与分析11
1.3.1 大数据算法设计技术11
1.3.2 大数据算法分析技术12
1.4 本书的内容13
习题13
第2章 时间亚线性算法14
2.1 时间亚线性算法概述14
2.1.1 平面图直径问题的亚线性算法14
2.1.2 排序链表搜索的亚线性算法16
2.1.3 两个多边形交集问题的多项式时间算法17
2.2 最小生成树代价估计18
2.2.1 连通分量个数估计算法18
2.2.2 最小生成树代价估计算法20
2.3 时间亚线性判定算法概述23
2.4 数组有序的判定算法25
2.5 串相等判定算法27
习题28
第3章 空间亚线性算法29
3.1 空间亚线性算法概述29
3.2 水库抽样31
3.3 寻找频繁元素的非随机算法32
3.3.1 频繁元素的精确解33
3.3.2 频繁元素的Misra-Gries算法33
3.4 估算不同元素的数量35
3.4.1 基本算法35
3.4.2 改进算法38
3.5 寻找频繁元素的随机算法42
3.5.1 略图法42
3.5.2 计数最小略图45
3.6 估计频率矩47
3.6.1 频率矩的AMS估计算法47
3.6.2 基于拔河略图的频率矩估计51
3.6.3 使用稳定分布估计范数53
习题57
第4章 外存算法概述60
4.1 外存存储结构与外存算法概述60
4.2 外存算法示例：外存排序算法64
4.2.1 外存归并排序算法64
4.2.2 外存多路快速排序算法68
4.2.3 外存计算的下界74
4.3 外存数据结构示例：外存搜索树77
习题78
第5章 外存查找结构80
5.1 B树80
5.2 加权平衡B树87
5.3 持久B树90
5.4 缓存树94
5.5 KDB树98
5.6 O树103
习题107
第6章 外存图数据算法109
6.1 线性表排名及其应用109
6.1.1 线性表排名问题109
6.1.2 欧拉回路114
6.1.3 父子关系判定115
6.1.4 前序计数116
6.1.5 计算子树大小117
6.2 时间前向处理方法117
6.2.1 DAG形式逻辑表达式计算问题118
6.2.2 最大独立集合算法121
6.3 缩图法124
6.3.1 基于缩图法的图连通分量计算半外存算法124
6.3.2 基于缩图法的图连通分量计算全外存算法126
6.3.3 最小生成树算法128
6.4 广度优先搜索和深度优先搜索128
6.4.1 有向图的BFS和DFS129
6.4.2 无向图的BFS134
6.4.3 无向图更高效的BFS算法136
6.5 单源最短路径139
6.5.1 竞赛树140
6.5.2 Dijkstra算法的I/O高效版本145
习题149
第7章 MapReduce算法概述150
7.1 MapReduce基础150
7.1.1 MapReduce的基本模型151
7.1.2 mapper和reducer152
7.1.3 partitioner与combiner155
7.2 MapReduce算法设计方法157
7.2.1 局部聚合158
7.2.2 两种重要的算法设计模式——词对法和条块法163
7.2.3 二次排序168
7.2.4 MapReduce算法设计与算法实现技巧168
习题170
第8章 MapReduce算法例析171
8.1 连接算法171
8.1.1 普通连接算法171
8.1.2 相似连接算法184
8.2 图算法192
8.2.1 基于广度优先搜索的MapReduce图处理算法193
8.2.2 PageRank的MapReduce算法197
8.2.3 最小生成树的MapReduce算法200
8.2.4 使用图算法的注意事项202
习题203
第9章 超越MapReduce的并行大数据处理204
9.1 基于迭代处理平台的并行算法204
9.2 基于图处理平台的并行算法212
9.2.1 并行结点计算213
9.2.2 并行结点计算的平台215
9.2.3 基于并行结点计算的单源最短路径算法的设计与实现219
9.2.4 计算子图同构221
习题223
第10章 众包算法224
10.1 众包的定义224
10.2 众包的实例225
10.3 众包的要素和关键技术228
10.3.1 众包的流程228
10.3.2 众包的报酬230
10.3.3 众包中的关键技术230
10.4 众包算法例析232
习题237
参考文献238
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
用户评价
这本书最让我感到惊喜的，是它对“不确定性”的坦然接受和积极应对。在很多技术书籍中，我们总被教导要追求精确和确定性，但现实世界的数据充满了噪音和随机性。作者用一种非常成熟和老练的笔触，探讨了如何量化这种不确定性，并将其纳入到决策流程中。其中关于贝叶斯方法的介绍，就体现了这种哲学：与其声称我们“知道”结果，不如清晰地表达我们对结果的“信心程度”。我特别喜欢作者在收尾部分对“黑天鹅事件”和模型失效风险的探讨，他并没有给出万能的解决方案，而是强调了构建“容错机制”和“快速反馈回路”的重要性。这表明作者的视野超越了单纯的技术实现，已经上升到了系统韧性和长期风险管理的层面。阅读这部分时，我联想到了很多大型系统在面临突发危机时的表现，这本书提供的思维框架，无疑能帮助我们更好地为这些潜在的“系统性崩溃”做好准备。总而言之，这本书的格局很大，它不仅是关于技术的工具书，更是一部关于如何在信息时代做出更明智、更负责任决策的指南。
评分这本书的叙事风格带有一种独特的、近乎诗意的冷静，它不像许多技术书籍那样急于展示“最前沿”的技术，反而更注重构建一个坚实、可靠的知识地基。我发现自己对书中关于因果推断的章节情有独钟。在充斥着相关性分析的现代数据世界里，作者耐心地阐释了区分“相关”与“因果”的极端重要性，他引用了许多经典实验设计（如A/B测试的严谨性要求）的例子，来佐证这一点。这部分内容具有极强的警示意义，它提醒所有依赖数据做决策的人，不要轻易地将观察到的现象等同于背后的驱动力。作者对于“遗漏变量偏差”的讨论尤其深刻，他将这种偏差比喻为“潜伏在暗处的幽灵”，一旦没有被察觉和控制，就会让所有的模型预测都产生系统性的错误。这种富有画面感的描述，让我对数据科学中保持批判性思维的重要性有了更深层次的理解。整本书阅读下来，给人一种非常扎实、可靠的感觉，它教导的不是如何快速搭建一个能跑起来的模型，而是如何构建一个经得起时间考验、逻辑自洽的分析体系。
评分这本书的结构安排堪称一绝，它仿佛是一部精心编排的交响乐，从序曲的宏大叙事，到主体部分的层层深入，再到尾声的深远回响，节奏把握得恰到好处。我尤其欣赏作者在介绍不同算法家族时所采用的对比和类比手法。比如，在讨论监督学习和无监督学习时，他并没有简单地罗列它们的定义和应用场景，而是通过“有向导的探索”与“在未知大陆上独自寻宝”这两种形象化的描述，让读者立刻抓住了两者核心思想的差异。更让我感到震撼的是作者对“模型可解释性”的论述。在当下很多AI应用都追求“黑箱”效率的背景下，这本书旗帜鲜明地指出了理解算法决策过程的重要性，并提供了一套严谨的框架来评估模型的透明度。这部分内容对那些希望将算法落地到金融风控、医疗诊断等高风险领域的专业人士来说，无疑是一剂清醒剂。阅读过程中，我发现自己不时地停下来，反复琢磨某些章节的论点，比如关于偏差（Bias）与方差（Variance）权衡的讨论，它不仅仅是一个技术点，更像是一种对现实世界复杂性的深刻洞察——任何试图完美拟合现实的努力，都可能带来意想不到的局限。这本书的价值，就在于它引导我们不仅要关注“算法能做什么”，更要思考“算法应该怎么做”。
评分说实话，我原本以为这是一本偏向理论推导的书籍，可能会充斥着大量的希腊字母和复杂的积分符号，但事实证明我的担忧是多余的。作者似乎深谙读者的心理，他非常巧妙地将数学理论融入到具体的商业问题解决过程中，让理论不再是空中楼阁，而是解决实际痛点的关键钥匙。举例来说，在讲解如何处理高维稀疏数据时，他没有直接展开冗长的矩阵分解证明，而是通过一个模拟电商用户画像构建的场景来展现降维的必要性和优势，这让原本晦涩的奇异值分解（SVD）变得生动起来。我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的项目经理，看他如何一步步拆解一个看似无从下手的难题。书中关于实时推荐系统的部分尤其精彩，它深入剖析了传统离线批处理模式的局限性，并引出了在线学习和增量更新算法的必要性。这种对系统工程层面的关注，使得这本书的适用范围远远超出了纯粹的计算机科学领域，它更像是一本关于如何构建“智能决策系统”的实战手册。即便是对分布式计算框架的提及，也是点到为止，但足以勾勒出大规模数据处理的宏伟蓝图，激发读者进一步深挖的兴趣。
评分这本书的封面设计得非常简洁有力，黑白灰的主色调下，一个抽象的数据流图形占据了大部分空间，让人一眼就能感受到那种深邃和复杂性。我最初是被这个标题吸引的，感觉它不像那些堆砌着技术名词的教材，反而像是在探索一种全新的思维模式。翻开第一页，作者的引言就非常引人入胜，他没有直接抛出枯燥的数学公式，而是从人类社会信息爆炸的现状切入，描述了我们正面临的数据洪流是如何重塑商业、科学乃至日常生活的。接着，他笔锋一转，开始探讨如何从这些杂乱无章的信息中提炼出真正的“黄金”，这里的论述充满了哲思，让我不禁思考起算法背后的伦理考量和它对未来社会结构的潜在影响。我特别喜欢其中一个案例，讲述了某个城市如何通过分析交通流量数据，优化了公共资源的分配，这个过程的描述细致入微，从原始数据的采集、清洗到最终模型的构建，每一步的逻辑推演都清晰可见，让人对“算法”这个概念不再感到遥远和神秘，而是真切地感受到它作为一种工具，在解决实际问题中的强大效力。全书的行文流畅自然，即便是涉及复杂概念的部分，作者也擅长用生动的比喻来解释，比如将概率模型比作是“在迷雾中航行的船只，利用有限的信号预测最佳航线”，这种表达方式极大地降低了阅读门槛，使得非科班出身的读者也能领略到其中精妙之处。
评分全书十章 作者是合工大老师 并开有同名称mooc课程 较为专业 含有数据结构 MapReduce的相关算法以及众包算法的概述
评分上讨论班时一个老师推荐的，说是一本很好的书，还人手发了一本。看了之后感觉很一般，很多地方的说法都很模糊，有的概念没有给出定义就直接使用，有的名词感觉就是英文生硬翻译过来的。书里举的例子倒是不错，挺能体现大数据算法的特点，但缺少适当的引入和归纳总结，仅仅是一个个独立的例子，读完之后很难举一反三。
评分全书十章 作者是合工大老师 并开有同名称mooc课程 较为专业 含有数据结构 MapReduce的相关算法以及众包算法的概述
评分上讨论班时一个老师推荐的，说是一本很好的书，还人手发了一本。看了之后感觉很一般，很多地方的说法都很模糊，有的概念没有给出定义就直接使用，有的名词感觉就是英文生硬翻译过来的。书里举的例子倒是不错，挺能体现大数据算法的特点，但缺少适当的引入和归纳总结，仅仅是一个个独立的例子，读完之后很难举一反三。
评分上讨论班时一个老师推荐的，说是一本很好的书，还人手发了一本。看了之后感觉很一般，很多地方的说法都很模糊，有的概念没有给出定义就直接使用，有的名词感觉就是英文生硬翻译过来的。书里举的例子倒是不错，挺能体现大数据算法的特点，但缺少适当的引入和归纳总结，仅仅是一个个独立的例子，读完之后很难举一反三。
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