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发表于2024-05-05

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图书介绍

2009-2 9787115194046


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图书描述

《Web数据挖掘:超文本数据的知识发现(英文版)》是信息检索领域的名著,深入讲解了从大量非结构化Web数据中提取和产生知识的技术。书中首先论述了Web的基础(包括Web信息采集机制、Web标引机制以及基于关键字或基于相似性搜索机制),然后系统地描述了Web挖掘的基础知识,着重介绍基于超文本的机器学习和数据挖掘方法,如聚类、协同过滤、监督学习、半监督学习,最后讲述了这些基本原理在Web挖掘中的应用。《Web数据挖掘》为读者提供了坚实的技术背景和最新的知识。

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用户评价

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##经典可是有点陈旧了,写这书的时候还没有LDA,boosted decision tree和深度神经网络?不是很适合入门,很重要基本的东西一带而过。要对机器学习和信息检索有初步了解,才能发现这本书全面性。 这本书最早是刚上研究生在图书馆看到,然后开始读,当时哪知道什么参数估计、ML、Mixure model、LSA、pLSA、Variable Inference啊,基本是云里雾里,当时只对第一部分爬虫看懂了,其他的不知所云。在只知道简单的机器学习概念的情况下贸然读这本书,还是非常突兀的。后来重新读...  

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##其实这本书侧重点是文本信息的挖掘,或者叫做IR

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