Web数据挖掘读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
---|---|---|---|---|---|
书籍 | 375页 | 7.7 | 2020 | 清华大学出版社 |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
---|---|---|---|
49.00元 | 2020-02-20 … | 2020-05-31 … | 29 |
主题/类型/题材/标签
数据挖掘,Web,DataMining,算法,计算机,搜索引擎,机器学习,数据,
作者
刘兵 ISBN:9787302193388 原作名/别名:《》
内容和作者简介
Web数据挖掘摘要
《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。
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
本书后续版本
未发行或暂未收录
喜欢读〖Web数据挖掘〗的人也喜欢:
相关搜索
友情提示
剧情呢,免费看分享剧情、挑选影视作品、精选好书简介分享。