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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Bing Liu

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2010-11-23

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783642072376

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• Web
• 数据挖掘
• 网络数据挖掘
• Web挖掘
• 数据分析
• 机器学习
• 信息检索
• 爬虫
• 文本挖掘
• 大数据
• 网络分析

《Web Data Mining》是一本深入探讨如何从海量网络数据中提取有价值信息的著作。本书系统地介绍了Web数据挖掘的理论基础、核心技术和实践应用。 第一部分：Web数据的特性与预处理 在开始挖掘之前，理解Web数据的独特性至关重要。与传统结构化数据不同，Web数据呈现出高度的异构性、动态性、非结构化以及海量性。本书首先剖析了这些特性，并详细介绍了如何应对这些挑战。 Web数据的多样性： 从结构化的表格数据到半结构化的HTML页面，再到完全非结构化的文本、图像、视频等，Web数据形式多样。本书将介绍如何针对不同类型的数据采用不同的处理策略。 Web数据的动态性： 网站内容不断更新，信息传播迅速。理解数据的新鲜度和变化规律是进行有效挖掘的前提。 Web数据的海量性与稀疏性： 互联网数据规模庞大，但对于特定主题或任务，有效信息可能相对稀疏。如何高效地获取、存储和处理这些数据是本书关注的重点。 数据预处理技术： 在进行任何分析之前，数据需要经过清洗、转换和规约。本书将详细介绍网页爬取策略（如深度优先、广度优先、启发式爬取）、HTML解析技术（如DOM树、SAX解析）、文本清洗（去除HTML标签、特殊字符、停用词）、分词、词性标注、命名实体识别等关键预处理步骤。此外，对于图像和视频等非文本数据，也会探讨相应的预处理方法，例如特征提取。 第二部分：Web数据挖掘的核心技术 本部分将深入讲解Web数据挖掘的各种核心算法和技术，这些技术构成了从Web数据中发现模式和知识的基础。 Web内容挖掘： 文本挖掘技术： 关键词提取、主题模型（如LDA）、文本分类、文本聚类、情感分析、摘要生成等。本书将介绍TF-IDF、TextRank等经典算法，以及基于深度学习的最新进展，如Word Embeddings（Word2Vec, GloVe）和Transformer模型在文本理解中的应用。 信息抽取： 从非结构化文本中提取结构化信息，如关系抽取、事件抽取，以及利用规则和机器学习方法实现信息抽取。 Web结构挖掘： PageRank和HITS算法： 深入解析Google PageRank和HITS（Hyperlink-Induced Topic Search）等用于衡量网页重要性和权威性的算法，并探讨其变种和应用。 链接分析： 通过分析网页之间的链接关系，发现社区、中心节点、相关网页等。介绍链接预测、网页分类和聚类等。 图挖掘技术： 将Web结构视为图，应用图论和图挖掘技术，如社区检测（Louvain、Label Propagation）、中心性度量（Degree, Betweenness, Closeness, Eigenvector）等。 Web使用挖掘： 用户行为分析： 分析用户在网站上的浏览历史、点击流、搜索查询等数据，以理解用户行为模式。 会话分析： 对用户在一次访问中的一系列行为进行建模，理解用户的意图和兴趣。 用户画像构建： 基于用户的行为数据，构建详细的用户画像，用于个性化推荐、精准营销等。 关联规则挖掘： 如Apriori算法，发现用户购买或浏览行为之间的关联性。 序列模式挖掘： 发现用户行为序列中的常见模式。 第三部分：Web数据挖掘的应用领域与挑战 本书的最后部分将聚焦于Web数据挖掘的实际应用，以及在实践中可能遇到的挑战和未来的发展方向。 搜索引擎优化（SEO）： 利用Web结构和内容挖掘技术，理解搜索引擎的工作原理，并进行网站优化。 个性化推荐系统： 基于用户历史行为和偏好，推荐商品、内容、服务等，如协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐。 社交网络分析： 分析社交媒体上的用户关系、信息传播、舆情监控、意见领袖发现等。 电子商务分析： 市场篮子分析、用户购买行为预测、欺诈检测等。 舆情监测与分析： 收集和分析网络上的公众意见，了解社会热点和趋势。 知识图谱构建： 从Web数据中抽取实体、关系，构建结构化的知识库。 数据隐私与安全： 在进行Web数据挖掘时，如何保护用户隐私和数据安全是关键问题。本书将探讨相关的技术和法律法规。 新兴技术与未来趋势： 讨论大数据技术（Hadoop, Spark）、深度学习在Web数据挖掘中的最新应用，以及可解释性AI、实时挖掘等前沿方向。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的Web数据挖掘知识体系，无论是学术研究者还是行业从业者，都能从中受益，掌握从纷繁复杂的网络世界中提取价值的强大能力。

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我想看电子版的，谁有啊？ 能不能共享一下？ 我的邮箱是lmm_5181964@qq.com 先提前感谢了~~~

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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☆☆☆☆☆

此书作为Web Data Mining的入门书籍还是不错的。此领域的各个方面都有谈到。唯一的问题可能在于如果一点基础（数学基础）都没有的话，可能有一些公式推导会显得不得要领。建议作为基础读物。  

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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...  

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此书作为Web Data Mining的入门书籍还是不错的。此领域的各个方面都有谈到。唯一的问题可能在于如果一点基础（数学基础）都没有的话，可能有一些公式推导会显得不得要领。建议作为基础读物。  

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阅读《Web Data Mining》的过程，对我而言是一次充满惊喜的发现之旅。我原以为这本书会聚焦于一些非常具体的算法细节，但它却提供了一个更为广阔的视野，让我看到了数据挖掘在网络信息生态系统中的整体作用。从文本挖掘到链接分析，再到用户行为模式的识别，这本书几乎涵盖了网页数据挖掘的方方面面。作者的叙述方式非常引人入胜，他能够将复杂的技术概念用生动的语言和贴切的比喻来解释，使得即便是初学者也能轻松理解。我最喜欢的部分是，书中探讨了数据挖掘过程中可能遇到的各种挑战，比如数据噪声、隐私问题以及结果的可解释性，并提出了相应的应对策略。这让我对这项技术有了更全面、更成熟的认识，不再是单纯的技术崇拜，而是对其局限性和伦理考量的深入思考。

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从一名对网络数据一窍不通的普通读者，到如今能够自信地运用数据挖掘的思维去审视和分析网络信息，《Web Data Mining》这本书功不可没。它像一位循循善诱的老师，耐心地引导我一步步深入了解网页数据的奥秘。这本书并非仅仅停留在理论层面，更重要的是，它提供了大量的实战建议和方法论。我特别被书中关于如何构建和评估数据挖掘模型的部分所吸引，这让我明白，一项有效的分析不仅仅是数据的堆砌，更是经过严谨设计和验证的过程。它帮助我认识到，在海量的网络信息中，蕴藏着无穷无尽的商业机会、科学发现和人文洞察，而数据挖掘正是开启这些宝藏的钥匙。读完这本书，我感觉自己已经具备了基本的技能和信心，去探索更广阔的网络数据世界。

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我原本以为《Web Data Mining》会是一本枯燥的技术手册，充斥着晦涩难懂的公式和算法。然而，它的内容远远超出了我的预期。这本书就像是一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的网页数据海洋中进行探索。我特别欣赏作者在讲解过程中所注入的那种智慧和远见，它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”。书中对不同数据挖掘技术优缺点的权衡分析，以及在不同场景下如何选择最合适的方法，都让我受益匪浅。我曾经被各种各样的网络数据分析工具弄得眼花缭乱，但这本书提供了一个清晰的框架，让我能辨别出它们的内在逻辑。它帮助我建立了一个更宏观的视角，不再拘泥于单一的技术点，而是能够将它们融会贯通，形成一套完整的分析思路。读完这本书，我感觉自己对互联网的理解上升到了一个新的层次，不再是简单的信息获取，而是能够洞察信息背后的规律和价值。

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坦白说，我入手《Web Data Mining》的初衷，是为了在我的工作领域中寻找一些新的突破点。我一直觉得，在如今这个数据爆炸的时代，不懂得如何从海量信息中提取有用的洞察，就等于错失了发展的机会。这本书的价值就在于，它能够用一种非常直接且有效的方式，赋能读者掌握这项关键技能。作者在书中详细阐述了各种数据预处理技术，包括如何清洗、转换和集成来自不同来源的网页数据，这对于任何一个想进行有效数据挖掘的人来说，都是至关重要的第一步。我特别欣赏书中对数据可视化在数据挖掘过程中的作用的强调，清晰的图表能够极大地帮助我们理解数据分布、发现潜在模式，以及更有效地向他人传达分析结果。这本书让我意识到，数据挖掘并非遥不可及的科学，而是可以通过系统学习和实践来掌握的实用技术。

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这本《Web Data Mining》简直像是我通往数字世界宝藏的一把钥匙！我一直对互联网上隐藏的巨大信息量和数据价值感到好奇，但总感觉无从下手。这本书的出现，彻底改变了我的认知。作者用一种非常易于理解的方式，将那些看似复杂的数据挖掘概念，比如关联规则、聚类分析、分类算法等等，掰开了揉碎了呈现在我面前。我尤其喜欢书中对于实际案例的分析，比如如何从用户浏览行为中推断出他们的兴趣，如何通过分析商品评价来改进产品，甚至是如何预测网络舆情的走向。这些例子都非常贴近生活，让我能深刻体会到数据挖掘在现实世界中的强大应用。而且，书中的代码示例和算法解释都清晰明了，即使我之前没有太多编程背景，也能跟着一步步尝试，感受到亲手“挖掘”数据的乐趣。它不仅仅是一本理论书，更是一本实践指南，让我看到了将理论付诸实践的可能性。我感觉自己不再是被动的信息接收者，而是能够主动去理解和利用这些信息了。

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