Web Data Mining 2024 pdf epub mobi 电子书

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Web Data Mining 2024 pdf epub mobi 电子书著者简介

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

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发表于2024-11-22

Web Data Mining 2024 pdf epub mobi 电子书

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Web Data Mining 电子书读后感

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☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

主要在看结构化数据抽取那块，，自己之前在想的一些问题发现已经有不少人去研究了，收益很多。同样是一本实用性很强的书，对于不是专门弄学术的同学还是比较有价值的。看了参考文献，数据抽取方面的几个算法都是作者本人发的paper，怪不得讲的很多。另：书后面N多的参考文献...

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出版者:Springer

作者:Bing Liu

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2006-12-28

价格:USD 59.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540378815

丛书系列:

图书标签: 数据挖掘 DataMining web 机器学习人工智能算法数据挖掘，机器学习 Mining

Web Data Mining 2024 pdf epub mobi 电子书图书描述

Web mining aims to discover useful information and knowledge from the Web hyperlink structure, page contents, and usage data. Although Web mining uses many conventional data mining techniques, it is not purely an application of traditional data mining due to the semistructured and unstructured nature of the Web data and its heterogeneity. It has also developed many of its own algorithms and techniques.</P>

Liu has written a comprehensive text on Web data mining. Key topics of structure mining, content mining, and usage mining are covered both in breadth and in depth. His book brings together all the essential concepts and algorithms from related areas such as data mining, machine learning, and text processing to form an authoritative and coherent text. </P>

The book offers a rich blend of theory and practice, addressing seminal research ideas, as well as examining the technology from a practical point of view. It is suitable for students, researchers and practitioners interested in Web mining both as a learning text and a reference book. Lecturers can readily use it for classes on data mining, Web mining, and Web search. Additional teaching materials such as lecture slides, datasets, and implemented algorithms are available online.</P>

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