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题名/责任者:

斯坦福数据挖掘教程/(美) 尤雷·莱斯科夫, 阿南德·拉贾拉曼, 杰弗里·大卫·厄尔曼著 王斌, 王达侃译

版本说明:

第3版

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021.4

ISBN及定价:

978-7-115-55669-1/CNY129.00

载体形态项:

xvi, 436页:图;24cm

并列正题名:

Mining of massive datasets

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

莱斯科夫 (Leskovec, Jure) 著

个人责任者:

拉贾拉曼 (Rajaraman, Anand) 著

个人责任者:

厄尔曼 (Ullman, Jeffrey David) 著

个人次要责任者:

王斌 译

个人次要责任者:

王达侃 译

学科主题:

数据采集-教材

学科主题:

机器学习-教材

中图法分类号:

TP274

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

尤雷·莱斯科夫 (Jure Leskovec), Pinterest公司首席科学家, 斯坦福大学计算机科学系副教授, 研究方向为大型社交和信息网络的数据挖掘。阿南德·拉贾拉曼 (Anand Rajaraman), 数据库和Web技术领域领军者, 硅谷连续创业者和风险投资人, 斯坦福大学计算机科学系助理教授。杰弗里·大卫·厄尔曼 (Jeffrey David Ullman), 计算机科学家, 美国国家工程院院士, 2020年图灵奖得主。王斌, 博士, 小米AI实验室主任, NLP首席科学家。中国中文信息学会理事, 《中文信息学报》编委。加入小米公司之前, 是中科院研究员、博导及中科院大学教授。王达侃, 优刻得AI部门负责人, 曾任WeWork Research& AppliedScience中国区负责人, 并曾在Linkedln、Twitter和微软亚洲研究院负责AI以及大数据方向的研发工作。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

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。书中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、社会网络图挖掘和大规模机器学习等主要内容。第3版新增了决策树、神经网络和深度学习等内容。几乎每节都有对应的习题, 以此来巩固所讲解的内容。读者还可以从网上获取相关拓展资料。

使用对象附注:

本书适合作为本科生、研究生数据挖掘课程的教材, 也适合对数据挖掘感兴趣的技术人员阅读

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