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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Bing Liu

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2010-11-23

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783642072376

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
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具体描述

《Web Data Mining》是一本深入探讨如何从海量网络数据中提取有价值信息的著作。本书系统地介绍了Web数据挖掘的理论基础、核心技术和实践应用。第一部分：Web数据的特性与预处理在开始挖掘之前，理解Web数据的独特性至关重要。与传统结构化数据不同，Web数据呈现出高度的异构性、动态性、非结构化以及海量性。本书首先剖析了这些特性，并详细介绍了如何应对这些挑战。 Web数据的多样性：从结构化的表格数据到半结构化的HTML页面，再到完全非结构化的文本、图像、视频等，Web数据形式多样。本书将介绍如何针对不同类型的数据采用不同的处理策略。 Web数据的动态性：网站内容不断更新，信息传播迅速。理解数据的新鲜度和变化规律是进行有效挖掘的前提。 Web数据的海量性与稀疏性：互联网数据规模庞大，但对于特定主题或任务，有效信息可能相对稀疏。如何高效地获取、存储和处理这些数据是本书关注的重点。数据预处理技术：在进行任何分析之前，数据需要经过清洗、转换和规约。本书将详细介绍网页爬取策略（如深度优先、广度优先、启发式爬取）、HTML解析技术（如DOM树、SAX解析）、文本清洗（去除HTML标签、特殊字符、停用词）、分词、词性标注、命名实体识别等关键预处理步骤。此外，对于图像和视频等非文本数据，也会探讨相应的预处理方法，例如特征提取。第二部分：Web数据挖掘的核心技术本部分将深入讲解Web数据挖掘的各种核心算法和技术，这些技术构成了从Web数据中发现模式和知识的基础。 Web内容挖掘：文本挖掘技术：关键词提取、主题模型（如LDA）、文本分类、文本聚类、情感分析、摘要生成等。本书将介绍TF-IDF、TextRank等经典算法，以及基于深度学习的最新进展，如Word Embeddings（Word2Vec, GloVe）和Transformer模型在文本理解中的应用。信息抽取：从非结构化文本中提取结构化信息，如关系抽取、事件抽取，以及利用规则和机器学习方法实现信息抽取。 Web结构挖掘： PageRank和HITS算法：深入解析Google PageRank和HITS（Hyperlink-Induced Topic Search）等用于衡量网页重要性和权威性的算法，并探讨其变种和应用。链接分析：通过分析网页之间的链接关系，发现社区、中心节点、相关网页等。介绍链接预测、网页分类和聚类等。图挖掘技术：将Web结构视为图，应用图论和图挖掘技术，如社区检测（Louvain、Label Propagation）、中心性度量（Degree, Betweenness, Closeness, Eigenvector）等。 Web使用挖掘：用户行为分析：分析用户在网站上的浏览历史、点击流、搜索查询等数据，以理解用户行为模式。会话分析：对用户在一次访问中的一系列行为进行建模，理解用户的意图和兴趣。用户画像构建：基于用户的行为数据，构建详细的用户画像，用于个性化推荐、精准营销等。关联规则挖掘：如Apriori算法，发现用户购买或浏览行为之间的关联性。序列模式挖掘：发现用户行为序列中的常见模式。第三部分：Web数据挖掘的应用领域与挑战本书的最后部分将聚焦于Web数据挖掘的实际应用，以及在实践中可能遇到的挑战和未来的发展方向。搜索引擎优化（SEO）：利用Web结构和内容挖掘技术，理解搜索引擎的工作原理，并进行网站优化。个性化推荐系统：基于用户历史行为和偏好，推荐商品、内容、服务等，如协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐。社交网络分析：分析社交媒体上的用户关系、信息传播、舆情监控、意见领袖发现等。电子商务分析：市场篮子分析、用户购买行为预测、欺诈检测等。舆情监测与分析：收集和分析网络上的公众意见，了解社会热点和趋势。知识图谱构建：从Web数据中抽取实体、关系，构建结构化的知识库。数据隐私与安全：在进行Web数据挖掘时，如何保护用户隐私和数据安全是关键问题。本书将探讨相关的技术和法律法规。新兴技术与未来趋势：讨论大数据技术（Hadoop, Spark）、深度学习在Web数据挖掘中的最新应用，以及可解释性AI、实时挖掘等前沿方向。本书旨在为读者提供一个全面而深入的Web数据挖掘知识体系，无论是学术研究者还是行业从业者，都能从中受益，掌握从纷繁复杂的网络世界中提取价值的强大能力。

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

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆