2009-2 9787115194046
具体描述
《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。
用户评价
评分
评分
评分
##其实这本书侧重点是文本信息的挖掘，或者叫做IR
评分 评分用做翻译论文的工具书。。
评分##其实这本书侧重点是文本信息的挖掘，或者叫做IR
评分##其实这本书侧重点是文本信息的挖掘，或者叫做IR
评分##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...
评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.qciss.net All Rights Reserved. 图书大百科 版权所有