大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理 第二版作　者： （美）莱斯科夫（Jure Leskovec）拉贾拉曼（Anand Rajaraman）厄尔曼（Jeffrey David Ullman）出版时间：2015内容简介　　本书由斯坦福大学“Web挖掘”课程的内容总结而成，主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。其中相关章节有对应的习题，以巩固所讲解的内容。读者更可以从网上获取相关拓展材料。目录第1 章 数据挖掘基本概念 11.1 数据挖掘的定义 11.1.1 统计建模 11.1.2 机器学习 11.1.3 建模的计算方法

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