具体描述
《世界著名计算机教材精选:Web数据挖掘(第2版)》旨在阐述Web数据挖掘的概念及其核心算法，使读者获得相对完整的关于Web数据挖掘的算法和技术知识，《世界著名计算机教材精选:Web数据挖掘(第2版)》不仅介绍了搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析等传统的Web挖掘主题，而且还介绍了结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等内容，这些内容在已有书籍中没有提及过，但它们在Web数据挖掘中却占有非常重要的地位，全书分为两大部分；第一部分包括第2章到第5章，介绍数据挖掘的基础，第二部分包括第6章到第12章，介绍Web相关的挖掘任务。从《世界著名计算机教材精选:Web数据挖掘(第2版)》自第1版出版之后，很多领域已经有了重大的进展，新版大部分的章节都已经添加了新的材料来反应这些进展，主要的改动在第11章和第12章中，这两章已经被重新撰写并做了重要的扩展。
作者简介
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
目录信息
读后感
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...
评分最近在看电子版原版的，刚刚看到第二章的关联规则，MS-Apriori算法实现有点难理解，从目录上看整体感觉挺不错，想买本原版的书来看，还是比较喜欢纸质版的书，就是没找到哪里有卖原版的，谁给推荐一下哪里有卖的？？
评分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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用户评价
这本书《Web数据挖掘（第2版）》，给我最大的震撼在于它所展现出的数据驱动决策的力量。作者通过一系列真实世界的案例，让我看到了Web数据挖掘如何在商业、科研和社会治理等领域发挥至关重要的作用。我印象特别深刻的是书中关于搜索引擎优化（SEO）相关的数据分析部分。作者详细讲解了如何通过分析网站流量、用户点击行为以及关键词的搜索频率，来制定更有效的SEO策略，从而提升网站的可见度和排名。这对于任何一个希望在线上建立影响力的个人或企业来说，都具有重要的参考价值。此外，书中还对信息检索技术进行了深入的探讨，包括倒排索引、TF-IDF等经典算法，并解释了它们在搜索引擎中的应用。我之前一直好奇搜索引擎是如何做到快速准确地找到我想要的信息的，这本书给了我清晰的答案。而且，本书在数据可视化方面也给了我不少启发。作者强调了如何通过各种图表，如散点图、热力图、词云等，将复杂的挖掘结果直观地呈现出来，以便于分析师和决策者理解。这让我意识到，数据挖掘不仅仅是算法的堆砌，更是一门艺术，是将数据转化为故事和洞察的艺术。我对书中关于异常检测的部分也很感兴趣，特别是如何利用统计方法和机器学习算法，来识别网络攻击、欺诈行为等异常模式。
评分《Web数据mining（2nd Edition）》这本书，确实是一本能够引领读者进入Web数据挖掘领域的优秀教材。它最吸引我的地方在于，作者并没有将Web数据挖掘孤立地看待，而是将其置于一个更广阔的视角下进行阐述。比如，书中在介绍关联规则挖掘时，就联系了现实生活中超市购物篮分析的例子，生动地说明了“购买了A商品的用户，也很可能购买B商品”这样的规律是如何被发现和应用的。这使得原本抽象的算法变得具体而易于理解。我特别喜欢书中关于网页内容结构分析的章节，其中详细介绍了如何利用HTML DOM树来解析网页，如何提取表格、列表以及其他结构化信息。这对于需要从大量网页中抽取结构化数据的任务来说，非常实用。而且，书中还提到了如何处理动态加载的内容，以及如何绕过一些简单的JavaScript混淆。这些细节的处理，体现了作者丰富的实战经验。在讨论数据挖掘的应用时，书中也尽可能地涵盖了多个领域，比如网络安全、舆情分析、知识发现等等，让我能够更全面地认识到Web数据挖掘的广泛用途。虽然书中包含了一些数学公式，但作者都给出了清晰的推导过程和直观的解释，不会让人望而生畏。总而言之，这本书给我留下了深刻的印象，它不仅教会了我技术，更教会了我如何用技术去解决实际问题。
评分《Web数据挖掘（第2版）》这本书，真的给了我很多意想不到的启发。我一直觉得，互联网上的信息浩如烟海，但如何有效地从中提炼出有用的东西，一直是个难题。这本书恰恰解决了我的痛点。我尤其对书中关于文本挖掘的章节印象深刻。作者没有止步于简单的关键词提取，而是深入讲解了如何利用自然语言处理（NLP）技术，对网页内容进行更深层次的理解。比如，书中详细介绍了情感分析的方法，如何通过分析用户在社交媒体上的评论，来判断他们对某个产品或服务的态度。这对于市场营销人员来说，简直是福音。我还记得书中有一个关于主题建模的案例，通过分析大量新闻报道，揭示了当前社会热点话题的演变趋势。这个例子让我觉得，原来我们每天浏览的这些碎片化的信息，通过科学的方法，是可以被组织起来，形成宏观洞察的。此外，本书在数据预处理和特征工程方面的讲解也相当到位。很多时候，数据挖掘的成败往往取决于前期的预处理工作。书中提供了多种处理缺失值、异常值以及噪声数据的方法，并且给出了具体的代码实现。这让我觉得，这本书不仅有理论高度，更有实践落地的可行性。我对书中关于图挖掘的章节也充满了期待，因为现实世界中的很多关系都可以用图来表示，而图挖掘技术无疑是理解这些复杂关系的关键。这本书的优点在于，它能够将复杂的概念以相对易懂的方式呈现出来，并且始终围绕着“挖掘”这个核心，不断地引导读者去思考如何从数据中发现价值。
评分读完《Web数据挖掘（第2版）》，我最大的感受就是，它是一本非常“接地气”的书。作者在讲解过程中，并没有回避数据挖掘过程中可能遇到的种种挑战，反而将这些挑战视为提升技术能力的契机。比如，书中在讲解网页爬虫技术时，就详细讨论了如何应对反爬机制，如何设计更健壮的爬虫程序，以及如何遵守robots.txt协议等道德和法律层面的考量。这一点让我觉得非常专业和负责任。我特别欣赏书中关于用户行为分析的部分。作者通过分析网站的日志数据，演示了如何构建用户画像，如何识别用户的访问路径，以及如何根据用户的行为进行个性化推荐。这些技术在互联网产品运营中有着极其广泛的应用，例如电商平台的“猜你喜欢”或者内容平台的“为你推荐”。书中通过大量的图表和流程图，将这些复杂的分析过程可视化，让我能够一目了然地理解其中的逻辑。另外，本书还对数据挖掘的评估指标进行了深入的讲解，比如准确率、召回率、F1值等等，并解释了在不同场景下如何选择最合适的评估指标。这对于衡量模型的性能至关重要，也是我之前经常忽略的一个方面。这本书的语言风格也比较流畅，虽然是技术类书籍，但读起来并不会感到枯燥乏味。它更像是在和一个经验丰富的导师交流，他循循善诱，将自己多年的经验倾囊相授。
评分《Web数据挖掘（第2版）》这本书，给我最直观的感受是它的系统性和全面性。它就像一张详尽的地图，为我描绘了Web数据挖掘的全貌，并且在每个重要的节点上都留下了清晰的指示。我尤其被书中关于知识图谱构建的部分所吸引。作者详细介绍了如何从海量的Web文本中抽取实体和关系，如何构建大规模的知识图谱，以及如何利用知识图谱进行问答系统、智能推荐等应用。这让我看到了Web数据挖掘在人工智能领域的重要作用。书中在讲解知识图谱时，也穿插了一些图论和概率论的知识，但都解释得非常清楚，让我能够理解其背后的数学原理。我非常赞赏书中对数据清洗和预处理的强调。作者反复指出，数据的质量直接影响挖掘结果的准确性，并提供了多种实用的技术来应对数据中的噪声、不一致和缺失。这让我深刻认识到，“垃圾进，垃圾出”的道理。另外，本书在讲解数据挖掘流程时，也始终贯穿着“提出问题—采集数据—预处理—挖掘—评估—应用”的逻辑，使得整个学习过程条理清晰，易于掌握。我对书中关于社交网络分析的章节也充满了期待，因为社交网络中的信息传播和群体行为是当前研究的热点。
评分当我拿到《Web数据挖掘（第2版）》这本书时，我带着一种想要“武装自己”的心态，希望能在这个信息爆炸的时代，掌握一种能够从海量信息中提炼出有价值洞察的能力。这本书的确没有让我失望。作者在讲解过程中，始终保持着一种引导性的思维，让我不仅知道“是什么”，更知道“为什么”以及“怎么做”。我特别喜欢书中关于用户行为分析中“漏斗模型”的应用。作者通过分析用户在电商网站上的购买流程，演示了如何利用漏斗模型来识别用户流失的关键环节，并提出相应的改进建议。这让我看到了数据分析在优化用户体验和提升转化率方面的巨大潜力。而且，本书在介绍各种数据挖掘技术时，都给出了相应的适用场景和优缺点分析，让我能够根据实际需求选择最合适的方法。这避免了我盲目地套用某种算法，而是能够更理性地进行技术选型。此外，书中还对Web数据的特点进行了深入的分析，例如数据的非结构化、非静态性以及规模庞大等，并针对这些特点提供了相应的解决方案。我对书中关于推荐系统的章节也相当期待，因为我一直对“千人千面”的个性化推荐背书背后的技术原理充满好奇。
评分拿到《Web数据挖掘（第2版）》这本书，说实话，我当初抱着一种非常复杂的心情。一方面，我对Web数据的潜在价值充满了好奇，觉得这背后一定隐藏着巨大的商业机会和洞察力；另一方面，又担心这本书会像很多技术类书籍一样，晦涩难懂，充斥着大量我不理解的专业术语和复杂的数学公式，读起来会像在啃一本天书。不过，当我真正翻开这本书，并沉浸其中之后，我的担忧逐渐消散，取而代之的是一种兴奋和求知欲。作者在开篇就用一种非常引人入胜的方式，描绘了Web数据挖掘的宏大图景，它不仅仅是技术层面的操作，更是理解和连接世界的强大工具。我特别喜欢其中一个章节，详细阐述了如何从海量的网页信息中提取出有价值的社交网络数据，并进一步分析用户行为模式。这里的例子非常贴近现实，比如分析电商平台上用户对商品的评论，从而洞察消费者的偏好和市场趋势。书中对于各种数据挖掘算法的介绍，也没有一味地堆砌理论，而是通过清晰的图示和逻辑严谨的阐述，让我能够逐步理解这些算法的原理和应用场景。即使是一些我之前从未接触过的概念，例如PageRank算法的演进，书中的解释也足够细致，让我能够跟得上作者的思路。而且，这本书不仅仅停留在理论层面，更重要的是，它提供了大量的实践指导和代码示例，这对于我这样一个希望将理论付诸实践的读者来说，简直是太及时了。我迫不及待地想要尝试书中介绍的工具和技术，去亲手挖掘属于自己的Web数据宝藏。总而言之，这本书为我打开了一扇新世界的大门，让我看到了Web数据挖掘的无限可能，也为我未来的学习和工作奠定了坚实的基础。
评分拿到《Web数据挖掘（第2版）》这本书，我的第一反应是：这下终于有了一本可以让我系统学习Web数据挖掘的书了。市面上关于数据挖掘的书籍很多，但很多都过于偏重某一方面的技术，或者过于理论化，让我难以找到一个完整的学习路径。而这本书，恰恰弥补了我的这个需求。作者在开篇就清晰地阐述了Web数据挖掘的定义、目标以及重要性，并对整个领域进行了宏观的介绍。这让我对整个学科有了初步的认识。我特别喜欢书中关于网页链接分析的部分。作者详细讲解了PageRank算法的原理，以及如何利用链接结构来评估网页的重要性。这让我理解了为什么有些网站的排名会比其他网站高。而且，书中还提到了PageRank算法的变种和改进，这让我看到了算法的演进和优化过程。此外，本书在讲解数据挖掘算法时，也注重理论与实践的结合。例如，在介绍分类算法时，书中不仅讲解了决策树、支持向量机等算法的原理，还提供了使用Python和scikit-learn库实现这些算法的代码示例。这让我能够动手实践，加深对算法的理解。我对书中关于用户生成内容（UGC）分析的章节也很有兴趣，因为UGC是Web数据的重要组成部分，对理解用户行为和市场趋势至关重要。
评分《Web数据挖掘（第2版）》这本书，给了我前所未有的关于Web数据价值的认识。我之前可能只知道互联网上有海量信息，但并不知道如何有效地利用这些信息。这本书让我明白，Web数据不仅仅是简单的文本或图片，它蕴含着丰富的模式、关系和趋势，等待着我们去发掘。我特别欣赏书中关于数据挖掘伦理和隐私保护的讨论。作者强调了在进行数据挖掘时，必须遵守相关的法律法规，保护用户的隐私，避免数据滥用。这让我意识到，技术的力量必须受到道德和法律的约束。在讲解数据挖掘技术时，本书也注重将复杂的概念转化为易于理解的语言。例如，在介绍贝叶斯分类器时，作者通过生活中的概率问题，生动地解释了贝叶斯定理的原理，让我能够快速掌握其核心思想。此外，书中还提供了大量关于Web数据挖掘实际应用的案例，涵盖了广告精准投放、舆情监控、客户流失预测等多个方面。这些案例让我看到了Web数据挖掘在各个行业中的价值，也激发了我对这个领域的浓厚兴趣。我对书中关于文本挖掘在信息抽取和问答系统中的应用也充满了好奇。
评分让我感到惊喜的是，《Web数据挖掘（第2版）》这本书不仅仅停留在理论的层面，而是非常注重实践性。书中提供了大量的代码示例，这些代码不仅可以直接运行，而且结构清晰，注释详细，让我能够轻松地理解其实现逻辑。我尝试着跟着书中关于网络文本情感分析的例子，用Python写了一个简单的爬虫，抓取了一些电商平台的商品评论，然后使用书中介绍的NLP工具进行情感分析。整个过程比我预想的要顺利得多，也让我更加直观地感受到了数据挖掘的魅力。我特别喜欢书中关于用户分群的章节。作者介绍了K-means、DBSCAN等聚类算法，并结合实际场景，演示了如何根据用户的消费习惯、浏览行为等将用户划分为不同的群体，从而实现更精准的营销和产品设计。这对于我理解用户行为和进行市场细分提供了非常有价值的思路。此外，本书在讲解数据采集技术时，也考虑到了各种可能遇到的问题，例如如何处理编码问题、如何应对不同网站的结构差异等，并给出了相应的解决方案。这使得读者在实际操作中能够少走弯路。总而言之，这本书为我提供了一个非常好的学习平台，让我能够理论与实践相结合，逐步提升自己在Web数据挖掘领域的技能。
评分这本书的印刷错漏比较多，但讲的内容都很实用，特别是最后两章让我耳目一新
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