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發表於2024-05-18

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圖書介紹

2009-2 9787115194046

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圖書描述

《Web數據挖掘:超文本數據的知識發現(英文版)》是信息檢索領域的名著，深入講解瞭從大量非結構化Web數據中提取和産生知識的技術。書中首先論述瞭Web的基礎(包括Web信息采集機製、Web標引機製以及基於關鍵字或基於相似性搜索機製)，然後係統地描述瞭Web挖掘的基礎知識，著重介紹基於超文本的機器學習和數據挖掘方法，如聚類、協同過濾、監督學習、半監督學習，最後講述瞭這些基本原理在Web挖掘中的應用。《Web數據挖掘》為讀者提供瞭堅實的技術背景和最新的知識。

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

##經典可是有點陳舊瞭，寫這書的時候還沒有LDA，boosted decision tree和深度神經網絡？不是很適閤入門，很重要基本的東西一帶而過。要對機器學習和信息檢索有初步瞭解，纔能發現這本書全麵性。 這本書最早是剛上研究生在圖書館看到，然後開始讀，當時哪知道什麼參數估計、ML、Mixure model、LSA、pLSA、Variable Inference啊，基本是雲裏霧裏，當時隻對第一部分爬蟲看懂瞭，其他的不知所雲。在隻知道簡單的機器學習概念的情況下貿然讀這本書，還是非常突兀的。後來重新讀...  

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

##全英文 內容以及視覺效果均不錯

評分☆☆☆☆☆

##其實這本書側重點是文本信息的挖掘，或者叫做IR

評分☆☆☆☆☆

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##基礎知識 很快掃一掃

評分☆☆☆☆☆

##其實這本書側重點是文本信息的挖掘，或者叫做IR

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