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
发表于2025-04-02
Web数据挖掘 2025 pdf epub mobi 电子书
看了第一章前4页,明显有 Chinglish 痕迹,两页居然找到4个错误或者表达不清的地方。 似乎内容还不错
评分看了第一章前4页,明显有 Chinglish 痕迹,两页居然找到4个错误或者表达不清的地方。 似乎内容还不错
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...
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~~~
图书标签: 数据挖掘 Web DataMining 算法 计算机 搜索引擎 机器学习 数据
《Web数据挖掘》旨在讲述这些任务以及它们的核心挖掘算法;尽可能涵盖每个话题的广泛内容,给出足够多的细节,以便读者无须借助额外的阅读,即可获得相对完整的关于算法和技术的知识。其中结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等4章是《Web数据挖掘》的特色,这些内容在已有书籍中没有提及,但它们在Web数据挖掘中却占有非常重要的地位。当然,传统的Web挖掘主题,如搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析在书中也作了详细描述。
《Web数据挖掘》尽管题为“Web数据挖掘”,却依然涵盖了数据挖掘和信息检索的核心主题;因为Web挖掘大量使用了它们的算法和技术。数据挖掘部分主要由关联规则和序列模式、监督学习(分类)、无监督学习(聚类)这三大最重要的数据挖掘任务,以及半监督学习这个相对深入的主题组成。而信息检索对于Web挖掘而言最重要的核心主题都有所阐述。
数据挖掘。。听起来就很牛逼的领域。。可惜自己水平有限,没法读的多深入,粗略了解了监督学习的基本概念和web结构化数据抽取及分析的常用方法,以后如果要用到再深入读
评分前半部分挖掘算法介绍详细,值得细读,后半部分拓展需要在更专一的领域有所收获还需继续找相关书籍。读这本书是在什么情况下?为什么全书都是伪代码,用意何在?
评分知识点太泛导致太浅,可以当入门
评分原来数据挖掘并不简单。
评分要顶一下 web usage mining一章是俺们教授写的啊
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