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《
大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》由斯坦福大学的“
web 挖掘”课程的内容总结而成，主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎
技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。其中相关章节有对应的习题，以巩固所讲解的内容。读者更可以从网上获取相关拓展材料。
《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》适合本科生、研究生及对数据挖掘感兴趣的读者阅读。
目录:
第1章 数据挖掘基本概念 1
第2章 大规模文件系统及map-reduce 16
第3章 相似项发现 44
第4章 数据流挖掘 89
第5章 链接分析 115
第6章 频繁项集 146
第7章 聚类 176
第8章 web广告 207
第9章 推荐系统 227
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