世界著名計算機教材精選：Web數據挖掘（第2版） [Web Data Mining(Second Edition)] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 劉兵 著，俞勇 等 譯

圖書標籤:

• 數據挖掘
• Web數據挖掘
• 網絡爬蟲
• 信息檢索
• 機器學習
• 數據分析
• Python
• 文本挖掘
• 社交網絡分析
• 大數據

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302298700

版次：2

商品編碼：11163148

品牌：清華大學

包裝：平裝

外文名稱：Web Data Mining(Second Edition)

開本：16開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙

頁數：434

字數：702000

正文語種：中文

編輯推薦

　　（1）闡述Web數據挖掘的概念及其核心算法，使讀者獲得相對完整的關於Web數據挖掘的算法和技術知識。
　　（2）不僅介紹瞭搜索、頁麵爬取和資源探索以及鏈接分析等傳統的Web挖掘主題，而且還介紹瞭結構化數據的抽取、信息整閤、觀點挖掘和Web使用挖掘等內容。

內容簡介

　　

　　過去幾十年裏，Web的迅速發展使其成為世界上規模的公共數據源。Web挖掘的目標是從Web超鏈接、網頁內容和使用日誌中探尋有用的信息。
　　《世界著名計算機教材精選：Web數據挖掘（第2版）》旨在闡述Web數據挖掘的概念及其核心算法，使讀者獲得相對完整的關於Web數據挖掘的算法和技術知識。本書不僅介紹瞭搜索、頁麵爬取和資源探索以及鏈接分析等傳統的Web挖掘主題，而且還介紹瞭結構化數據的抽取、信息整閤、觀點挖掘和Web使用挖掘等內容，這些內容在已有書籍中沒有提及過，但它們在Web數據挖掘中卻占有非常重要的地位。全書分為兩大部分：第一部分包括第2章到第5章，介紹數據挖掘的基礎，第二部分包括第6章到第12章，介紹Web相關的挖掘任務。從本書自第1版齣版之後，很多領域已經有瞭重大的進展。新版大部分的章節都已經添加瞭新的材料來反應這些進展，主要的改動在第11章和第12章中，這兩章已經被重新撰寫並做瞭重要的擴展。
　　《世界著名計算機教材精選：Web數據挖掘（第2版）》不僅可作為本科生的教科書，也是在Web數據挖掘和相關領域研讀博士學位的研究生的重要參考用書，同時對Web挖掘研究人員和實踐人員獲取知識、信息、甚至是創新想法也很有幫助。

內頁插圖

目錄

第1章 概述
1.1 什麼是萬維網
1.2 萬維網和互聯網的曆史簡述
1.3 Web數據挖掘
1.3.1 什麼是數據挖掘
1.3.2 什麼是Web數據挖掘
1.4 各章概要
1.5 如何閱讀本書
文獻評注
參考文獻

第1部分 數據挖掘基礎
第2章 關聯規則和序列模式
2.1 關聯規則的基本概念
2.2 Apriori算法
2.2.1 頻繁項目集生成
2.2.2 關聯規則生成
2.3 關聯規則挖掘的數據格式
2.4 多最小支持度的關聯規則挖掘
2.4.1 擴展模型
2.4.2 挖掘算法
2.4.3 規則生成
2.5 分類關聯規則挖掘
2.5.1 問題描述
2.5.2 挖掘算法
2.5.3 多最小支持度分類關聯規則挖掘
2.6 序列模式的基本概念
2.7 基於GSP挖掘序列模式
2.7.1 GSP算法
2.7.2 多最小支持度挖掘
2.8 基於PrefixSpan算法的序列模式挖掘
2.8.1 PrefixSpan算法
2.8.2 多最小支持度挖掘
2.9 從序列模式中産生規則
2.9.1 序列規則
2.9.2 標簽序列規則
2.9.3 分類序列規則
文獻評注
參考文獻
第3章 監督學習
3.1 基本概念
3.2 決策樹歸納
3.2.1 學習算法
3.2.2 混雜度函數
3.2.3 處理連續屬性
3.2.4 其他一些問題
3.3 評估分類器
3.3.1 評估方法
3.3.2 查準率、查全率、F-score和平衡點（Breakeven Point）
3.3.3 受試者工作特徵麯綫
3.3.4 提升麯綫
3.4 規則歸納
3.4.1 順序化覆蓋
3.4.2 規則學習：Learn-One-Rule函數
3.4.3 討論
3.5 基於關聯規則的分類
3.5.1 使用類關聯規則進行分類
3.5.2 使用類關聯規則作為分類屬性
3.5.3 使用古典的關聯規則分類
3.6 樸素貝葉斯分類
3.7 樸素貝葉斯文本分類
3.7.1 概率框架
3.7.2 樸素貝葉斯模型
3.7.3 討論
3.8 支持嚮量機
3.8.1 綫性支持嚮量機：可分的情況
3.8.2 綫性支持嚮量機：數據不可分的情況
3.8.3 非綫性支持嚮量機：核方法總結
3.9 A、近鄰學習
3.10 分類器的集成
3.10.1 Bagging
3.10.2 Boosting
文獻評注
參考文獻
第4章 無監督學習
4.1 基本概念
4.2 A-均值聚類
4.2.1 A-均值算法
4.2.2 A-均值算法的硬盤版本
4.2.3 優勢和劣勢
4.3 聚類的錶示
4.3.1 聚類的一般錶示方法
4.3.2 任意形狀的聚類
4.4 層次聚類
4.4.1 單連結方法
4.4.2 全連結方法
4.4.3 平均連結方法
4.4.4 優勢和劣勢
4.5 距離函數
4.5.1 數字屬性
4.5.2 布爾屬性和名詞性屬性
4.5.3 文本文檔
4.6 數據標準化
4.7 混閤屬性的處理
4.8 采用哪種聚類算法
4.9 聚類的評估
4.10 發現數據區域和數據空洞
文獻評注
參考文獻
第5章 部分監督學習
5.1 從已標注數據和無標注數據中學習
5.1.1 使用樸素貝葉斯分類器的EM算法
5.1.2 Co-naining
5.1.3 自學習
5.1.4 直推式支持嚮量機
5.1.5 基於圖的方法
5.1.6 討論
5.2 從正例和無標注數據中學習
5.2.1 PU學習的應用
5.2.2 理論基礎
5.2.3 建立分類器：兩步方法
5.2.4 建立分類器：偏置SVM
5.2.5 建立分類器：概率估計
5.2.6 討論
……
第2部分 Web挖掘

精彩書摘

　　方法1定義會話為用戶首次搜索到事務日誌中記錄的最後一次搜索這一段時間。用戶的IP地址以及瀏覽器cookie被用來確定首次查詢和後續查詢，來估計會話長度。會話長度定義為用戶首次查詢的時間點到該用戶和搜索引擎的最後一次交互的時間點的時段。IP地址或者Cookie的一次改變總會開啓一個新會話。
　　方法2使用用戶IP地址和瀏覽器Cookie來決定首次查詢和後續查詢。但是，這裏使用瞭一個相鄰交互間最大長度為30分鍾的規則來決定會話的邊界。30分鍾的時段是根據工業界對會話的標準來選擇的（OneClick.com和Nielsen Netranking），其很大程度上基於Catledge和Pitkow對於瀏覽器活動的研究。該研究稱一般Web會話平均長度是25.5分鍾[24]。
　　方法3在使用IP地址和瀏覽器Cookie來決定首次查詢和後續查詢的基礎上，使用瞭上下文方法來識彆會話。上下文描述的會話是基於用戶查詢內容的改變而不是一個基於時間的截斷來決定會話的邊界。根據IP地址、Cookie、查詢內容、反饋特徵和查詢長度，每一個查詢被分到一個非交的組裏。分類是[56]：
　　·輔助：當前查詢是由用於選擇瞭搜索結果頂部的特有選項，稱為您是否要找？查詢。
　　·內容改變：當前查詢是同義的但是關聯著另一個內容集閤。
　　·泛化：當前查詢是和之前的查詢屬於同一個主題（當前查詢和之前的查詢在內容上有重疊）但是針對更加廣泛的信息。
　　·新查詢：當前查詢屬於一個新的主題（和之前的查詢沒有重疊）。
　　·修改：當前查詢和用戶之前的查詢屬於同一個主題（當前查詢和之前的查詢在內容上有重疊），並且它們長度一緻。
　　·具體化：當前查詢和用戶之前的查詢屬於同一個主題（當前查詢和之前的查詢在內容上有重疊），但是針對更加具體的信息。這時往往新的查詢更長（查詢詞更多）。
　　在文獻[56]實證研究錶明方法3（IP地址、Cookie和查詢內容）給齣瞭最好的會話識彆效果，為盡量準確的搜索上下文識彆創造瞭條件。
　　……

前言/序言

　　在過去的20年裏，Web的迅速發展使其成為世界上規模最大的公共數據源。Web挖掘的目標是從Web超鏈接、網頁內容和使用日誌中探尋有用的信息。依據在挖掘過程中使用的數據類彆，Web挖掘任務可以被劃分為3種主要類型：Web結構挖掘、Web內容挖掘和Web使用挖掘。Web結構挖掘從錶徵Web結構的超鏈接中尋找知識。Web內容挖掘從網頁內容中抽取有用的信息和知識。而Web使用挖掘則從使用日誌和其他形式的用戶交互記錄中挖掘用戶的活動模式。從本書在2006年底的第1版發行之後，很多領域已經有瞭重大的進展。大部分的章節都已經添加瞭新的材料來反應這些進展。主要的改動在第11章和第12章中，這兩章已經被重新撰寫並做瞭重要的擴展。在撰寫第1章的時候，觀點挖掘（第11章）的研究仍處於初步階段。從那以後，搜索社區對這個問題已經擁有瞭一個更好的理解並提齣瞭許多新穎的技術來解決問題的各個方麵。為瞭將Web使用挖掘（第12章）的最新進展包含進來，關於推薦係統、協同過濾、用戶日誌挖掘和計算廣告學的話題已經被添加進來。新版比原來長瞭很多。
　　本書旨在講述上述的互聯網數據挖掘任務以及它們的核心挖掘算法；盡可能涵蓋每個話題的廣泛內容，給齣足夠多的細節，以便讀者無須藉助額外的閱讀，即可獲得相對完整的關於算法和技術的知識。其中第5章--監督學習的部分內容、結構化數據的抽取、信息整閤、觀點挖掘和Web使用挖掘--是本書的特色，這些內容在其他書籍中沒有提及，但它們在Web數據挖掘中卻占有非常重要的地位。當然，傳統的Web挖掘主題，如搜索、頁麵爬取和資源探索以及鏈接分析在書中也做瞭詳細描述。
　　本書盡管題為“Web數據挖掘”，但依然涵蓋瞭數據挖掘和信息檢索的核心主題；因為Web挖掘大量使用瞭它們的算法和技術。數據挖掘部分主要由關聯規則和序列模式、監督學習（分類）、無監督學習（聚類）這三大重要的數據挖掘任務，和半監督學習這個相對深入的主題組成。而信息檢索對於Web挖掘而言最重要的核心主題都有所闡述。因此，本書自然的分為兩大部分，第1部分包括第2～5章，介紹數據挖掘的基礎，第2部分包括第6～12章，介紹Web相關的挖掘任務。
　　有兩大指導性原則貫穿本書始末。其一，本書的基礎內容適閤本科生閱讀，但也包括足夠多的深度資料，以滿足打算在Web數據挖掘和相關領域研讀博士學位的研究生。書中對讀者的預備知識幾乎沒有作任何要求，任何對算法和概率知識稍有理解的人都應當能夠順利地讀完本書。其二，本書從實踐的角度來審視Web挖掘的技術。這一點非常重要，因為大多數Web挖掘任務都在現實世界中有所應用。在過去的幾年中，我有幸直接或間接地與許多研究人員和工程人員一起工作，他們來自於多個搜索引擎、電子商務公司，甚至是對在業務中利用Web信息感興趣的傳統公司。在這個過程中，我獲得瞭許多現實世界問題的實踐經曆和第一手知識。我盡量將其中非機密的信息和知識通過本書傳遞給讀者，因此本書能在理論和實踐中有所平衡。我希望本書不僅能夠成為學生的教科書，也能成為Web挖掘研究人員和實踐人員獲取知識、信息、甚至是創新想法的一個有效渠道。
　　緻　 謝
　　在撰寫本書的過程中，許多研究人員都給予我無私的幫助；沒有他們的幫助，這本書也許永遠也無法成為現實。我最深切的感謝要給予Filippo Menczer、Bamshad Mobasher和Olfa Nasraoui，他們熱情地撰寫瞭本書中重要的兩個章節。他們也是相關領域的專傢。Filippo負責Web爬取的整一章，Bamshad和Olfa負責Web使用挖掘這一章的所有片段，除瞭推薦係統那一節，但是他們也提供瞭幫助。我還要感謝Wee Sun Lee（李偉上），他幫助完成第5章的很大一部分。
　　Jian Pei（裴健）幫助撰寫瞭第2章中PrefixSpan算法，並且檢查瞭MS-PS算法。Eduard Dragut幫助撰寫瞭第10章的最後一節，並且多次閱讀並修改這一整章。Yuanlin Zhang對第9章提齣很多意見。Simon Funk、Yehuda Koren、Wee Sun Lee、Jing Peng、Arkadiusz Paterek和Domonkos Tikk對第12章中的推薦係統的撰寫提供瞭幫助。我對他們所有人都有所虧欠。
　　還有許多研究人員以各種方式提供瞭幫助。Yang Dai（戴陽）和Rudy Setiono在支持嚮量機（SVM）上提供幫助。Chris Ding（丁宏強）幫助社交網絡分析。Clement Yu（於德）和ChengXiang Zhai（翟成祥）閱讀瞭第6章。Amy Langville閱讀瞭第7章。Kevin C.-C. Chang（張振川）、Ji-Rong Wen（文繼榮）和Clement Yu（於德）幫助瞭第10章的許多方麵。Justin Zobel幫助理清瞭索引壓縮的許多議題。Ion Muslea幫助理清瞭包裹簡介的一些議題。Divy Agrawal、Yunbo Cao（曹雲波）、Edward Fox、Hang Li（李航）、Xiaoli Li（李曉黎）、Zhaohui Tan、Dell Zhang（張德）和Zijian Zheng幫助檢查瞭各個章節。在此對他們錶示感謝！
　　和許多研究人員的討論也幫助本書成形。這些人包括Amir Ashkenazi、Imran Aziz、 Roberto Bayardo、Shenghua Bao（包勝華）、Roberto Bayardo、Wendell Baker、Ling Bao、Jeffrey Benkler、Brian Davison、AnHai Doan、Byron Dom、Juliana Freire、Michael Gamon、Robert Grossman、Natalie Glance、Jiawei Han（韓傢煒）、Meichun Hsu、Wynne Hsu、Ronny Kohavi、Birgit K?nig、David D. Lewis、Ian McAllister、Wei-Ying Ma（馬維英）、Marco Maggini、Llew Mason、Kamel Nigan、Julian Qian、Yan Qu、Thomas M. Tirpak、Andrew Tomkins、Alexander Tuzhilin、Weimin Xiao、Gu Xu（徐榖）、Philip S. Yu和 Mohammed Zaki、Yuri Zelenkov和Daniel Zeng。
　　我已畢業和在讀的學生們 Gao Cong、Xiaowen Ding、Murthy Ga-napathibhotla、Minqing Hu、Nitin Jindal、Xin Li、Yiming Ma、Arjun Muk-herjee、Quang Qiu（浙江大學的訪問學生）、William Underwood、Yanhong Zhai、Zhongwu Zhai（清華大學的訪問學生）、Lei Zhang和Kaidi Zhao這些年來貢獻瞭非常多的研究思路，而且還檢查瞭很多算法並作齣瞭許多更正。書中的大部分章節已經用在芝加哥大學我的研究生課程裏。我感謝那些在客上實現瞭一些算法的學生。他們的問題幫助我提升並在某些情況下更正瞭算法。在這裏列齣他們所有人的名字不太可能。這裏，我特彆想感謝John Castano、Hari Prasad Divyakotti、Islam Ismailov、Suhyuk Park、Cynthia Kersey、Po-Hsiu Lin、Srikanth Tadikonda、Makio Tamura、 Ravikanth Turlapati、Guillermo Vazquez、Haisheng Wang和Chad Williams指齣瞭文字、例子或算法的錯誤。德保爾大學的Michael Bombyk也找到瞭幾個打字錯誤。
　　與Springer齣版社的員工一起工作是一段令人愉快的經曆。我感謝編輯Ralf Gerstner在2005年初徵詢我對撰寫一本有關Web挖掘的書籍是否感興趣。從那以後，我們一直保持著愉快的閤作經曆。我還要感謝校對Mike Nugent提高瞭本書內容的錶達質量，以及製作編輯Michael Reinfarth引導我順利完成瞭本書的齣版過程。還有兩位匿名評審也給齣不少有見解的評論。伊利諾伊斯大學芝加哥分校計算機科學係對本項目提供瞭計算資源和工作環境的支持。
　　最後，我要感謝我的父母和兄弟姐妹，他們給予我一貫的支持和鼓勵。我將最深刻的感激給予我自己的傢庭成員：Yue、Shelley和Kate。他們也在許多方麵給予支持和幫助。盡管Shelley和Kate還年幼，但他們閱讀瞭本書的絕大部分，並且找齣瞭不少筆誤。我的妻子將傢裏一切事情打理地秩序井然，使我可以將充分的時間和精力花費在這本書上。謹以此書獻給他們！
　　Bing Liu（劉兵）

深入理解信息洪流：一本關於互聯網信息智能分析的入門指南 當今時代，信息以前所未有的速度爆炸式增長，網絡已經成為信息産生的最主要源頭。海量的文本、圖片、視頻以及各種結構化和半結構化的數據充斥著我們的數字世界，它們蘊含著巨大的價值，等待著我們去發掘和利用。如何從這片信息汪洋中高效、準確地提取有用的知識，理解用戶行為，預測趨勢，甚至構建智能應用，已經成為一項至關重要的挑戰。這本《互聯網信息智能分析導論》正是為瞭應對這一挑戰而誕生的。它並非一本探討特定技術或算法的專業書籍，而是旨在為那些希望踏入信息時代前沿，理解互聯網信息如何被挖掘、分析和利用的讀者提供一個清晰、全麵的入門視角。 本書的定位是“導論”，這意味著它將以一種易於理解的方式，逐步引導讀者認識互聯網信息分析的整個圖景。它不會深入到復雜的數學模型或深奧的算法實現細節，而是側重於概念的闡釋、核心思想的剖析以及實際應用的啓發。我們希望通過本書，讓讀者建立起對“信息挖掘”這一概念的整體認知，理解其在不同領域的應用潛力，並激發進一步學習的興趣。 第一部分：信息時代的基石——認識網絡信息 在深入挖掘之前，我們首先需要瞭解我們正在挖掘的對象。本部分將帶領讀者走進信息時代，探討互聯網信息的基本特徵和構成。 網絡信息的爆炸與價值： 我們將首先審視當前信息爆炸的現狀，量化網絡數據的規模，並闡釋這些海量數據背後蘊藏的巨大經濟、社會和科研價值。從商業洞察到科學發現，信息的價值體現在方方麵麵。 信息的多樣性與復雜性： 互聯網上的信息形式多樣，包括但不限於網頁文本、搜索引擎記錄、社交媒體帖子、在綫評論、論壇討論、産品評價、新聞報道、圖像、視頻以及用戶交互日誌等。我們將分析這些信息在格式、結構、語言、情感以及數據質量上的多樣性和復雜性，理解這些特性對後續分析帶來的挑戰。 數據的來源與收集： 瞭解信息從何而來是分析的第一步。我們將簡要介紹網絡數據的常見來源，如搜索引擎爬蟲、API接口、網頁抓取技術，以及用戶生成內容平颱。並會提及數據收集過程中需要考慮的倫理和法律問題，如隱私保護和版權規範。 信息的演化與動態： 互聯網信息並非靜態，而是實時更新、不斷演化的。我們將討論信息的時效性、傳播路徑以及信息更新的模式，為理解信息分析的動態性打下基礎。 第二部分：點石成金——信息分析的核心理念與方法 理解瞭網絡信息的特性，我們便可以開始探索如何從這些信息中提取有價值的知識。本部分將介紹信息分析的核心理念和基本方法，如同煉金術士般，將原始數據轉化為有用的洞察。 信息挖掘的定義與目標： 我們將清晰地界定“信息挖掘”的概念，它是一種從大量非結構化或半結構化數據中發現有意義模式、知識和隱藏規律的過程。本書將側重於從互聯網信息中挖掘信息的“質”，而不僅僅是“量”。 文本分析的基礎： 互聯網信息中，文本占據著極其重要的地位。我們將介紹文本預處理的基本步驟，如分詞、詞性標注、去除停用詞、詞乾提取等，這些是進行任何文本分析的前提。 文本的錶示與特徵提取： 如何將人類可讀的文本轉化為計算機可理解的數值錶示是關鍵。我們將介紹嚮量空間模型、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）等經典文本錶示方法，以及一些更現代的詞嵌入技術（如Word2Vec，GloVe的理念介紹，不涉及具體實現）。 主題建模的探索： 互聯網信息常常圍繞著特定的主題。我們將介紹主題建模的核心思想，如潛在狄利剋雷分配（LDA）的直觀理解，以及它如何幫助我們發現隱藏在大量文檔中的主題。 情感分析的洞察： 用戶在互聯網上的錶達往往帶有強烈的情感。我們將探討情感分析的基本原理，包括如何識彆文本中的情感傾嚮（正麵、負麵、中性），以及其在用戶反饋分析、品牌聲譽管理等方麵的應用。 關聯規則與模式發現： 瞭解用戶行為或事物之間的關聯性，可以幫助我們進行推薦、市場籃子分析等。我們將介紹關聯規則挖掘的基本概念，如支持度、置信度和提升度。 網絡結構與鏈接分析： 互聯網本身就是一個巨大的網絡。我們將介紹圖論的基本概念，以及如何利用鏈接結構分析網頁的重要性（如PageRank的直觀思想），社交網絡的結構特徵，理解信息在網絡中的傳播。 聚類與分類的基本思想： 如何將相似的信息分組（聚類），以及如何根據已有數據訓練模型來識彆新信息的類彆（分類），是信息分析的重要手段。我們將以易於理解的方式介紹這些概念，為讀者理解更復雜的算法打下基礎。 第三部分：融會貫通——信息分析的實際應用場景 理論聯係實際，本書的第三部分將聚焦於互聯網信息分析在各個領域的廣泛應用，展示信息挖掘如何解決現實世界的問題。 搜索引擎的演進與優化： 搜索引擎是信息挖掘最成功的應用之一。我們將探討搜索引擎如何利用各種信息分析技術來理解用戶查詢，對網頁進行排序，並提供最相關的搜索結果。 社交媒體分析與輿情監控： 社交媒體是信息挖掘的重要陣地。我們將介紹如何分析社交媒體數據，理解用戶情緒、識彆熱門話題、追蹤品牌聲譽，以及進行輿情預警。 電子商務與個性化推薦： 從商品評論到用戶瀏覽記錄，電子商務中的海量信息為個性化推薦提供瞭基礎。我們將探討如何利用信息挖掘技術為用戶推薦他們可能感興趣的商品或服務。 新聞聚閤與內容發現： 如何從海量新聞報道中自動聚閤、分類和推薦信息，滿足不同用戶的閱讀需求，是信息挖掘的又一重要應用。 用戶行為分析與模式識彆： 通過分析用戶在網站上的點擊、瀏覽、購買等行為，我們可以理解用戶偏好，優化用戶體驗，並發現潛在的商業機會。 金融領域的應用（數據驅動的洞察）： 金融市場信息豐富，信息挖掘技術可以幫助分析市場趨勢、評估風險、甚至進行量化交易的初步探索。 智能問答與對話係統（基礎概念）： 現代智能助手和問答係統背後，都離不開對海量文本信息的理解和分析。我們將簡要介紹其背後的信息挖掘原理。 信息安全與欺詐檢測： 在網絡環境中，信息挖掘技術也可以用於識彆異常行為、檢測惡意信息和防止欺詐。 第四部分：展望與思考——信息分析的未來 在本書的最後，我們將放眼未來，探討互聯網信息分析領域的發展趨勢和麵臨的挑戰。 深度學習在信息分析中的角色（概念介紹）： 簡單介紹深度學習技術如何革新文本理解、圖像識彆等信息分析任務，如循環神經網絡（RNN）、捲積神經網絡（CNN）以及Transformer模型等核心思想的普及化介紹。 大數據時代的挑戰與機遇： 隨著數據量的不斷增大，如何處理和分析超大規模數據，以及如何保證分析的效率和準確性，仍然是巨大的挑戰。 倫理、隱私與負責任的AI： 在享受信息挖掘帶來的便利的同時，我們也必須正視其可能帶來的倫理問題，如數據隱私泄露、算法偏見以及信息操縱等。如何構建負責任的信息分析係統，將是未來的重點。 人機協作的新模式： 未來，信息分析將更加強調人與機器的協作，人類的創造力、判斷力和機器的計算能力相結閤，共同推動知識的發現和創新。 誰應該閱讀這本書？ 本書適閤對互聯網信息如何被處理和分析感興趣的任何人士，包括： 非計算機專業背景的學生： 希望瞭解信息時代下數據驅動決策的原理。 對數據科學和人工智能感興趣的初學者： 建立對信息分析領域宏觀認知。 市場營銷、傳播、金融等領域的從業人員： 學習如何從海量信息中獲取有價值的商業洞察。 希望理解互聯網運作機製的普通讀者： 瞭解我們每天接觸到的信息是如何被組織和呈現的。 《互聯網信息智能分析導論》不提供技術手冊式的指導，而是緻力於構建讀者的全局觀和方法論思維。我們相信，通過閱讀本書，您將能夠更深刻地理解信息時代的本質，掌握從海量信息中提取智慧的鑰匙，並為進一步深入學習打下堅實的基礎。讓我們一起開啓這場探索互聯網信息奧秘的旅程吧！

評分☆☆☆☆☆

作為一名在互聯網公司工作多年的産品經理，我深知數據的重要性。尤其是對於Web産品來說，用戶的行為數據是理解用戶、優化産品、驅動增長的核心。雖然我並非技術齣身，但我一直對如何從海量的Web數據中提取有價值的信息抱有濃厚的興趣。《Web數據挖掘（第2版）》這本教材，在我的書單裏已經存放瞭很久。我之所以猶豫未決，是因為我擔心過於技術性的內容會讓我難以理解，但同時我又渴望獲得更深層次的知識。從它精選的篇目來看，它似乎能夠很好地平衡理論與實踐，用相對易懂的方式解釋復雜的算法和模型。我尤其期待書中對“文本情感分析”和“用戶意見挖掘”的探討。在産品迭代和用戶反饋分析中，如何快速、準確地把握用戶的情緒和需求，是至關重要的。書中關於社交媒體數據挖掘的部分，也讓我看到瞭將這些技術應用於實際産品場景的可能性。

評分☆☆☆☆☆

我對新興技術的學習一直保持著敏銳的嗅覺，而Web數據挖掘無疑是當前最具潛力和價值的領域之一。我之前接觸過一些關於機器學習和數據挖掘的入門課程，但對於如何在Web環境中應用這些技術，還存在不少疑問。《Web數據挖掘（第2版）》這本書，我瞭解到它是一本非常經典且權威的著作，在業界享有盛譽。我希望通過閱讀這本書，能夠係統地瞭解Web數據挖掘的整個生命周期，包括數據采集、預處理、特徵工程、模型選擇和評估等關鍵環節。我特彆關注書中對於“大規模數據處理”和“實時數據挖掘”方麵的講解，因為在實際的Web應用場景中，數據的規模和處理速度往往是巨大的挑戰。我對書中是否會介紹分布式計算框架（如Hadoop、Spark）在Web數據挖掘中的應用，以及如何構建高效的在綫挖掘係統，充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠係統性地梳理Web數據挖掘領域知識的書籍，特彆是那種能兼顧理論深度和實踐指導的。我翻閱過不少相關的文獻和一些零散的教程，但總覺得它們要麼過於學術化，要麼又流於錶麵，難以形成完整的知識體係。直到我偶然看到瞭這本《Web數據挖掘（第2版）》，纔仿佛抓住瞭救命稻草。雖然我還沒有來得及深入閱讀，但僅從目錄和前言來看，它似乎就涵蓋瞭我一直以來所期待的內容。從基礎的網頁獲取、文本預處理，到高級的關聯規則挖掘、分類和聚類，再到用戶行為分析和推薦係統，這些都是我對Web數據挖掘的核心興趣點。我特彆期待書中在“信息檢索與文本挖掘”這一章中，能夠有對各種文本錶示方法（如TF-IDF、詞袋模型）以及主題模型（如LDA）的詳盡介紹。同時，書中關於“網絡鏈接分析”的部分，我也希望能夠深入瞭解PageRank算法的原理和變種，以及如何利用鏈接結構來評估網頁的重要性。此外，書中提到的一些案例分析和實踐技巧，也讓我對它充滿期待，希望能通過這些內容，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對信息科學和互聯網技術充滿熱情的獨立研究者，我一直在尋找能夠深化我對Web數據背後邏輯理解的讀物。《Web數據挖掘（第2版）》這本書，我關注它已久，並且非常期待它能成為我的知識寶庫。我尤其被它提及的“網頁結構分析”和“語義分析”的潛力所吸引。我希望書中能夠深入剖析網頁的HTML、XML結構如何被解析和利用，以及如何通過自然語言處理技術來理解網頁內容的深層含義。我關注它是否會涉及如何從非結構化的網頁數據中提取結構化信息，以及如何利用本體論或知識圖譜等技術來增強Web數據的可理解性。另外，我對書中是否會探討Web數據挖掘在搜索引擎優化（SEO）、反作弊機製以及網絡安全等領域的應用，也抱有極大的興趣。我期待這本書能夠為我提供一個宏觀的視角，讓我能看到Web數據挖掘在更廣闊的互聯網生態係統中的作用。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸數據科學不久的學生，對Web數據挖掘充滿瞭好奇。我聽過一些相關的講座，也嘗試過一些簡單的爬蟲項目，但總感覺自己處於一個非常初級的階段，知識點零散，缺乏係統性的指導。在網上搜索相關書籍時，我被《Web數據挖掘（第2版）》的介紹深深吸引。它不僅提供瞭清晰的理論框架，還強調瞭實際應用，這正是我目前最需要的。我最感興趣的是書中關於“挖掘用戶行為模式”的部分。我一直想瞭解，我們每天在互聯網上留下的足跡，是如何被用來分析我們的興趣、習慣，甚至是預測我們下一步的行為的。書中提到瞭一些關於用戶畫像、會話分析的術語，讓我對這些概念充滿瞭期待。此外，我特彆關注書中是否會詳細講解如何構建和優化推薦係統，因為這是我對Web數據挖掘最直接的應用想象。我希望這本書能幫助我理解，那些看似“懂我”的推薦算法背後，究竟是如何運作的。

評分☆☆☆☆☆

一些專傢也指齣，養老金的投資運營水平與我國養老製度的發展完善緊密相關，應該看到，我國目前的養老製度仍較為薄弱，養老金投資運營也不會超前很多發展，應該在大膽試點的基礎上不斷總結經驗，發現新問題、及時糾正。

評分☆☆☆☆☆

數據搞好學習

評分☆☆☆☆☆

包裝的很好，書看上去很舒服，讓人拿著就有看的衝動

評分☆☆☆☆☆

絕對是盜版，質量很差，所謂的防僞標誌一碰就掉瞭。

評分☆☆☆☆☆

質量很不錯，要開始好好學習瞭

評分☆☆☆☆☆

學習加實踐中。書不錯，對京東越來越不滿意瞭，各種坑，隻能嗬嗬！！！！

評分☆☆☆☆☆

還好

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，正版

評分☆☆☆☆☆

基於web的數據挖掘，也算經典教材瞭