"Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data" is the first book devoted entirely to techniques for producing knowledge from the vast body of unstructured Web data. Building on an initial survey of infrastructural issues - including Web crawling and indexing - Chakrabarti examines low-level machine learning techniques as they relate specifically to the challenges of Web mining. He then devotes the final part of the book to applications that unite infrastructure and analysis to bring machine learning to bear on systematically acquired and stored data. Here the focus is on results: the strengths and weaknesses of these applications, along with their potential as foundations for further progress. From Chakrabarti's work-painstaking, critical, and forward-looking-readers will gain the theoretical and practical understanding they need to contribute to the Web mining effort. Features include: a comprehensive, critical exploration of statistics-based attempts to make sense of Web Mining; details the special challenges associated with analyzing unstructured and semi-structured data; looks at how classical Information Retrieval techniques have been modified for use with Web data; focuses on today's dominant learning methods: clustering and classification, hyperlink analysis, and supervised and semi-supervised learning; analyzes current applications for resource discovery and social network analysis; and, an excellent way to introduce students to especially vital applications of data mining and machine learning technology.
發表於2024-11-22
Mining the Web 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
這本書最早是剛上研究生在圖書館看到,然後開始讀,當時哪知道什麼參數估計、ML、Mixure model、LSA、pLSA、Variable Inference啊,基本是雲裏霧裏,當時隻對第一部分爬蟲看懂瞭,其他的不知所雲。在隻知道簡單的機器學習概念的情況下貿然讀這本書,還是非常突兀的。後來重新讀...
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圖書標籤: 數據挖掘 IR web 信息檢索 datamining 機器學習 搜索引擎 計算機
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評分沒有能整本看萬,感覺講得不是很深。
評分一般瞭,初學者的書,因為這方麵的水太深瞭。
評分くびしい。。。
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