Web数据挖掘 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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刘兵

清华大学出版社

俞勇

2009-4

375

49.00元

平装

世界著名计算机教材精选

9787302193388

图书标签: 数据挖掘 Web DataMining 算法计算机搜索引擎机器学习数据

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发表于2025-01-23

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图书描述

《Web数据挖掘》旨在讲述这些任务以及它们的核心挖掘算法；尽可能涵盖每个话题的广泛内容，给出足够多的细节，以便读者无须借助额外的阅读，即可获得相对完整的关于算法和技术的知识。其中结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等4章是《Web数据挖掘》的特色，这些内容在已有书籍中没有提及，但它们在Web数据挖掘中却占有非常重要的地位。当然，传统的Web挖掘主题，如搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析在书中也作了详细描述。

《Web数据挖掘》尽管题为“Web数据挖掘”，却依然涵盖了数据挖掘和信息检索的核心主题；因为Web挖掘大量使用了它们的算法和技术。数据挖掘部分主要由关联规则和序列模式、监督学习（分类）、无监督学习（聚类）这三大最重要的数据挖掘任务，以及半监督学习这个相对深入的主题组成。而信息检索对于Web挖掘而言最重要的核心主题都有所阐述。

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著者简介

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

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘。。听起来就很牛逼的领域。。可惜自己水平有限，没法读的多深入，粗略了解了监督学习的基本概念和web结构化数据抽取及分析的常用方法，以后如果要用到再深入读

评分☆☆☆☆☆

搜索引擎和文本分类涉及的比较多。相当艰深的书-_-|||

评分☆☆☆☆☆

这本比较简单

读后感

评分☆☆☆☆☆

看了第一章前4页，明显有 Chinglish 痕迹，两页居然找到4个错误或者表达不清的地方。似乎内容还不错

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...

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