Extragerea de seturi masive de date

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o referință cuprinzătoare privind metodele de extragere a datelor, scrisă de o echipă renumită de la Stanford. Deși este lăudată pentru claritatea și acoperirea atât a teoriei, cât și a aplicațiilor practice, unii cititori găsesc limbajul dificil și explicațiile pentru anumiți algoritmi deficitare.

Scriere clară și concisă, acoperă teoria și aspectele practice ale mineritului de date, potrivită pentru studenți avansați și studenți absolvenți începători, referință puternică pentru algoritmii populari.

Limbaj dificil în unele secțiuni, părți scrise neglijent, acoperire incompletă a unor algoritmi, nu este potrivit ca sursă primară de învățare.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Mining of Massive Datasets

Conținutul cărții:

Scrisă de autorități de top în domeniul bazelor de date și al tehnologiilor Web, această carte este o lectură esențială atât pentru studenți, cât și pentru practicieni. Popularitatea web-ului și a comerțului pe internet oferă multe seturi de date extrem de mari din care se pot extrage informații prin extragerea datelor.

Această carte se concentrează pe algoritmi practici care au fost utilizați pentru a rezolva probleme cheie în data mining și care pot fi aplicați cu succes chiar și la cele mai mari seturi de date. Cartea începe cu o discuție despre cadrul MapReduce, un instrument important pentru paralelizarea automată a algoritmilor. Autorii explică trucurile de hashing sensibil la localitate și algoritmii de procesare a fluxurilor pentru extragerea datelor care sosesc prea repede pentru o procesare exhaustivă.

Alte capitole tratează ideea PageRank și trucurile aferente pentru organizarea Web-ului, problemele de căutare a seturilor de elemente frecvente și gruparea. Această a treia ediție include o acoperire nouă și extinsă privind arborii de decizie, învățarea profundă și exploatarea grafurilor rețelelor sociale.