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题名/责任者:

斯坦福数据挖掘教程/(美)尤雷·莱斯科夫(Jure Leskovec),(美)阿南德·拉贾拉曼(Anand Rajaraman),(美)杰弗里·大卫·厄尔曼(Jeffrey David Ullman)著 王斌,王达侃译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-55669-1/CNY129.00

载体形态项:

16,436页;24cm

并列正题名:

Mining of massive datasets

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

(美) 莱斯科夫 (Leskovec, Jure) 著

个人责任者:

(美) 拉贾拉曼 (Rajaraman, Anand) 著

个人责任者:

(美) 厄尔曼 (Ullman, Jeffrey David) 著

个人次要责任者:

王斌 译

个人次要责任者:

王达侃 译

学科主题:

数据挖掘-教材

中图法分类号:

TP311.13

一般附注:

图灵教育

版本附注:

据原书第3版译出

责任者附注:

尤雷·莱斯科夫 (Jure Leskovec),Pinterest公司首席科学家,斯坦福大学计算机科学系副教授,研究方向为大型社交和信息网络的数据挖掘。他的研究成果获得了很多奖项,如MicrosoftResearchFacultyFellowship、AlfredP.SloanFellowship和OkawaFoundationFellowship,还获得了很多最佳论文奖,同时也被《纽约时报》《华尔街日报》《华盛顿邮报》《连线》、NBC、BBC和CBC等流行的社会媒体刊载。他还创建了斯坦福网络分析平台(SNAP)。

责任者附注:

阿南德·拉贾拉曼 (Anand Rajaraman),数据库和Web技术领域领军者,硅谷连续创业者和风险投资人,斯坦福大学计算机科学系助理教授。自1996年起创立过多家公司,这些公司先后被亚马逊、谷歌和沃尔玛集团收购,而他本人历任亚马逊技术总监、沃尔玛负责全球电子商务业务的副总裁。之后创立了风投公司MilliwaysVentures和RocketshipVC,投资过Facebook、Lyft等众多公司。作为学者,他主要研究数据库系统、Web和社交媒体,他的研究论文在学术会议上获得了多个奖项,他在2012年被FastCompany杂志列入“商界最具创造力100人”。

责任者附注:

杰弗里·大卫·厄尔曼 (Jeffrey David Ullman),计算机科学家,美国国家工程院院士,2020年图灵奖得主。早年在贝尔实验室工作,之后任教于普林斯顿大学,十年后加入斯坦福大学直至退休,一生的科研、著书和育人成果卓著。他是ACM会员,曾获SIGMOD创新奖、高德纳奖、冯诺依曼奖等多项科研大奖;合著有“龙书”《编译原理》、数据库名著《数据库系统实现》等多部经典著作;培养的多名学生已成为数据库领域的专家,其中包括谷歌联合创始人SergeyBrin,本书第二作者也是他的得意弟子。目前担任Gradiance公司CEO。

责任者附注:

王斌,博士,小米AI实验室主任,NLP首席科学家。中国中文信息学会理事,《中文信息学报》编委。加入小米公司之前,是中科院研究员、博导及中科院大学教授。译有《信息检索导论》《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》和《机器学习实战》等书。

责任者附注:

王达侃,优刻得AI部门负责人,曾任WeWorkResearch&AppliedScience中国区负责人,并曾在LinkedIn、Twitter和微软亚洲研究院负责AI以及大数据方向的研发工作。硕士毕业于美国斯坦福大学计算机系,本科毕业于上海交通大学ACM班。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

众所周知,移动互联网、社交媒体、电子商务和各种传感器的运用产生了超大数据集,挖掘这些数据可以提炼出有用的信息。本书源自作者在斯坦福大学教授的“海量数据挖掘”(CS246: Mining Massive Datasets)课程,以大数据环境下的数据挖掘和机器学习为重点,全面介绍了实践中行之有效的数据处理算法,是在校学生和相关从业人员的必备读物。主要内容包括:分布式文件系统以及MapReduce工具,相似性搜索,数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法,搜索引擎技术,频繁项集挖掘,大规模高维数据集的聚类算法,Web应用中的关键问题——广告管理和推荐系统,社会网络图挖掘,降维处理以及大规模机器学习。第3版扩展或新增了决策树、深度学习、社会网络图挖掘等内容。

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