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王宏志 著

图书标签:

• 大数据
• 算法
• 数据分析
• 机器学习
• 数据挖掘
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• Java
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• Spark
• 云计算

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111508496

版次：1

商品编码：11741951

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：237

编辑推荐

　　

系统介绍大数据算法设计与分析技术的教材，内容丰富，结构合理，旨在讲述和解决大数据处理和应用中相关算法设计与分析的理论和方法，切实培养读者设计、分析与应用算法解决大数据问题的能力

内容简介

本书是国内系统介绍大数据算法设计与分析技术的教材，内容丰富，结构合理，旨在讲述和解决大数据处理和应用中相关算法设计与分析的理论和方法，切实培养读者设计、分析与应用算法解决大数据问题的能力。不仅适合计算机科学、软件工程、大数据、物联网等学科的本科生和研究生使用，而且可供其他相近学科的本科生和研究生使用。同时，该教材还可作为从事大数据相关领域工程技术人员的自学读物。

本书特点：
前沿、实用的内容。总结了大数据算法设计与分析的新技术和新理念，梳理了当前大数据相关应用中所需要的算法设计与分析的方法。书中的部分内容代表了学术界全新的前沿技术，首次出现在国内外的教科书上。
清晰、严谨的叙述。针对大数据算法设计与分析中的主要方法，通过介绍原理、举例说明、算法分析等多个角度进行阐述，清晰地讲解算法设计方法，严谨地分析和证明算法的特性，有利于培养读者独立设计与分析大数据算法的能力。
新颖、宽泛的习题。习题部分来自领域内相关文献，部分来自大数据相关开发领域的实际问题，有利于培养读者解决问题的创新思维。

作者简介

王宏志　哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院副教授、博士生导师，加利福尼亚大学尔湾分校访问学者，获得微软学者、中国出色数据库工程师、IBM博士英才等称号。研究方向包括大数据管理、数据质量、图数据管理。发表学术论文140余篇，出版学术专著两本。主持各类项目十余项，包括国家自然科学基金项目3项、国家支撑计划课题1项、国家博士后特别资助项目1项，参加国家973项目、863项目、自然科学基金重点项目等多个项目。担任4个国际期刊的编委，并30余次担任国内外多个知名数据库会议程序委员会委员。2014~2015年任CCF
YOCSEF哈尔滨分论坛主席，CCF高级会员，中国数据库专业委员会委员，中国计算机应用专业委员会委员。在爱课程网、学堂在线、好大学在线上首次开设“大数据算法”在线课程，先后有超过2万余名同学参加了这门课程的学习。

目录

前　　言
第1章　绪论1
　1.1　大数据概述1
　　1.1.1　什么是大数据1
　　1.1.2　无处不在的大数据1
　　1.1.3　大数据的特点3
　　1.1.4　大数据的应用4
　1.2　大数据算法5
　　1.2.1　大数据上求解问题的过程6
　　1.2.2　大数据算法的定义7
　　1.2.3　大数据的特点与大数据算法9
　　1.2.4　大数据算法的难度9
　　1.2.5　大数据算法的应用10
　1.3　大数据算法设计与分析11
　　1.3.1　大数据算法设计技术11
　　1.3.2　大数据算法分析技术12
　1.4　本书的内容13
　习题13
第2章　时间亚线性算法14
　2.1　时间亚线性算法概述14
　　2.1.1　平面图直径问题的亚线性算法14
　　2.1.2　排序链表搜索的亚线性算法16
　　2.1.3　两个多边形交集问题的多项式时间算法17
　2.2　最小生成树代价估计18
　　2.2.1　连通分量个数估计算法18
　　2.2.2　最小生成树代价估计算法20
　2.3　时间亚线性判定算法概述23
　2.4　数组有序的判定算法25
　2.5　串相等判定算法27
　习题28
第3章　空间亚线性算法29
　3.1　空间亚线性算法概述29
　3.2　水库抽样31
　3.3　寻找频繁元素的非随机算法32
　　3.3.1　频繁元素的精确解33
　　3.3.2　频繁元素的Misra-Gries算法33
　3.4　估算不同元素的数量35
　　3.4.1　基本算法35
　　3.4.2　改进算法38
　3.5　寻找频繁元素的随机算法42
　　3.5.1　略图法42
　　3.5.2　计数最小略图45
　3.6　估计频率矩47
　　3.6.1　频率矩的AMS估计算法47
　　3.6.2　基于拔河略图的频率矩估计51
　　3.6.3　使用稳定分布估计范数53
　习题57
第4章　外存算法概述60
　4.1　外存存储结构与外存算法概述60
　4.2　外存算法示例：外存排序算法64
　　4.2.1　外存归并排序算法64
　　4.2.2　外存多路快速排序算法68
　　4.2.3　外存计算的下界74
　4.3　外存数据结构示例：外存搜索树77
　习题78
第5章　外存查找结构80
　5.1　B树80
　5.2　加权平衡B树87
　5.3　持久B树90
　5.4　缓存树94
　5.5　KDB树98
　5.6　O树103
　习题107
第6章　外存图数据算法109
　6.1　线性表排名及其应用109
　　6.1.1　线性表排名问题109
　　6.1.2　欧拉回路114
　　6.1.3　父子关系判定115
　　6.1.4　前序计数116
　　6.1.5　计算子树大小117
　6.2　时间前向处理方法117
　　6.2.1　DAG形式逻辑表达式计算问题118
　　6.2.2　最大独立集合算法121
　6.3　缩图法124
　　6.3.1　基于缩图法的图连通分量计算半外存算法124
　　6.3.2　基于缩图法的图连通分量计算全外存算法126
　　6.3.3　最小生成树算法128
　6.4　广度优先搜索和深度优先搜索128
　　6.4.1　有向图的BFS和DFS129
　　6.4.2　无向图的BFS134
　　6.4.3　无向图更高效的BFS算法136
　6.5　单源最短路径139
　　6.5.1　竞赛树140
　　6.5.2　Dijkstra算法的I/O高效版本145
　习题149
第7章　MapReduce算法概述150
　7.1　MapReduce基础150
　　7.1.1　MapReduce的基本模型151
　　7.1.2　mapper和reducer152
　　7.1.3　partitioner与combiner155
　7.2　MapReduce算法设计方法157
　　7.2.1　局部聚合158
　　7.2.2　两种重要的算法设计模式——词对法和条块法163
　　7.2.3　二次排序168
　　7.2.4　MapReduce算法设计与算法实现技巧168
　习题170
第8章　MapReduce算法例析171
　8.1　连接算法171
　　8.1.1　普通连接算法171
　　8.1.2　相似连接算法184
　8.2　图算法192
　　8.2.1　基于广度优先搜索的MapReduce图处理算法193
　　8.2.2　PageRank的MapReduce算法197
　　8.2.3　最小生成树的MapReduce算法200
　　8.2.4　使用图算法的注意事项202
　习题203
第9章　超越MapReduce的并行大数据处理204
　9.1　基于迭代处理平台的并行算法204
　9.2　基于图处理平台的并行算法212
　　9.2.1　并行结点计算213
　　9.2.2　并行结点计算的平台215
　　9.2.3　基于并行结点计算的单源最短路径算法的设计与实现219
　　9.2.4　计算子图同构221
　习题223
第10章　众包算法224
　10.1　众包的定义224
　10.2　众包的实例225
　10.3　众包的要素和关键技术228
　　10.3.1　众包的流程228
　　10.3.2　众包的报酬230
　　10.3.3　众包中的关键技术230
　10.4　众包算法例析232
　习题237
参考文献238

前言/序言

前言本书的缘起“大数据”在今天成为一个非常时尚的概念，其影响已经远远超过了计算机学科本身，甚至影响到了自然科学、社会科学、人文科学等。由于其深远的影响和广泛的应用，大数据一直得到IT从业人员的重视，他们对大数据相关理论、技术的学习有着强烈的需求。
“算法设计与分析”是计算机科学的重要主题，进行大数据计算，“算法设计与分析”是必不可少的步骤，可以说，算法设计是“大数据落地”的关键之一。然而，虽然在今天的书店里，关于大数据的书籍数不胜数，但真正从“算法设计与分析”角度关注大数据的书却很少。究其原因，当前“大数据算法”的知识体系还远不完备，因为“大数据”是计算机学科的增长点之一，“大数据算法”的内涵和外延也不断发生着变化，而且大数据上算法设计与分析得到的知识驳杂，难以梳理出一个明晰的知识体系。而大数据不同方面的从业人员，对“大数据算法”的理解也不尽相同。作者曾经调研过国内外和“大数据算法”相关的课程，其教学内容的差异非常大。
因而，笔者写了本书，作为一种勇敢的尝试，试图兼顾深度和广度来介绍“大数据算法”。其缘起有三。
其一，笔者从本科加入了李建中教授领导的哈尔滨工业大学数据库研究中心，留校工作到现在。随着“数据”在计算机学科扮演的角色日益重要，中心的名字经历了“数据库研究中心”到“知识与数据工程研究中心”到“海量数据计算研究中心”到“国际大数据研究中心”的变化，并且一直是围绕“数据”的计算开展研究。在中心良好的学术氛围下，笔者进行了十几年“数据”计算的研究，也一直在思考“数据为中心的计算到底需要何种特别的算法设计技术”这一问题，有一些不成熟的心得，希望与读者分享。
其二，机械工业出版社王彬编辑在2013年全国大数据会议上邀请笔者写一本和“大数据”、“算法”相关的书，促使笔者去思考和学习，试图梳理出一条“大数据算法”的脉络。
其三，在网易云课堂的孙志岗总监的鼓动下，笔者在2014年开设了自己的第一门MOOC课程“大数据算法”，2014年夏季学期笔者在哈尔滨工业大学作为全校选修课也开设了“大数据算法”这门课程，这督促着笔者不得不从教学内容到教学方法上去思考如何表述“大数据算法”。在教学过程中，很多学习这门课程的学生询问教材的事情，很遗憾，笔者只能提供一个参考文献列表，而无法推荐教材，这也促使笔者撰写这样一本书。
本书的特点本书对大数据计算中涉及的算法设计与分析技术进行了介绍，针对大数据对算法的要求，主要涉及四个方面：亚线性算法、外存算法、并行算法和众包算法。书中给出了多个算法，并对其进行了分析，尽可能使本书适用于各个层次的读者。
书中每一章涉及一类大数据算法设计技术，算法主要用自然语言、伪代码和例子来描述，力图使本书介绍的算法易懂易用。由于为大数据设计算法，在“大数据”上进行实验的成本比较高，因此“算法分析”在“大数据算法”中扮演着更重要的角色，本书也在算法分析方面投入了相当的笔墨。有不同需求的读者可以着重阅读本书不同的部分。
由于“大数据”涉及的内容较广，本书围绕大数据的特点着重介绍大数据算法设计与分析的方法，和大数据分析、大数据系统、大数据编程等书籍具有互补性，可以相互参照进行阅读。
本书适合作为本科生和研究生“大数据”或者“大数据算法”课程的教材，也可以作为“算法设计与分析”等课程的补充教材或课外读物。同时，本书也适合大数据领域从业人员参考。
由于本书是一种新的尝试，涉及的内容非常宽且又是变化迅速，尽管笔者尽全力来写本书(其中的一部分内容甚至来自于2015年发表的文献)，但是由于笔者水平有限，在本书内容的安排、表述、推导等方面的各种不当之处在所难免，敬请读者在阅读本书的过程中，不吝提出宝贵的建议，以改进本书。读者的任何意见和建议请发至邮箱wangzh@hit.edu.cn。
致使用本书的教师本书涉及了多方面内容，对于教学而言，本书适用于多门课程的教学，并可以作为“数据结构”、“算法设计与分析”、“数据库系统原理”等课程的补充教材，教师可以从本书中选择适合教学的内容，例如，第5章适合作为“数据库系统原理”这门课“数据库索引”部分的补充教学内容，第4章适合作为“数据结构”这门课“排序”部分的补充教学内容。
针对不同层次的教学可以选择不同的内容。针对本科生或者职业培训的教学可以侧重于算法设计，着重讲授算法本身和算法的应用场景，而对算法分析可以略讲；针对研究生的教学可以在讲算法设计的同时利用更多的时间来讲授算法的分析和推导。
本书每章后包含一些习题，供学生巩固所学内容。
致使用本书的学生希望本书为学生提供“大数据算法”方面的入门指导，我们尽量让描述通俗易懂，但是一些算法、数据结构或者分析本身比较复杂，有些算法分析远看略显“高冷”，请在阅读时不要畏惧，可以按照相关的证明过程和推理步骤仔细梳理证明的脉络。对于本书涉及的一些可能没有学过的知识，通过“补充知识”部分进行了介绍。
要阅读本书，希望读者有一些算法和程序设计方面的基础，“数据结构”和“算法设计与分析”是本书的先修课程，如果读者没有学过这方面的课程，可以通过阅读《算法导论(原书第3版)》�　「檬橛苫�械工业出版社出版，ISBN:978-7-111-40701-1。——编辑注�∪缦抡陆谧匝�相关知识：第1～12章、第15～17章、第18章、第22～24章。本书第2章和第3章涉及一些概率分析知识，如果不需要掌握概率分析的技术而仅读懂本书，本书提供的补充知识足以帮助你理解证明过程；如果希望系统掌握概率分析，可以先阅读一下《概率与计算》�ⅰ「檬橛苫�械工业出版社出版，ISBN:978-7-111-20805-1。——编辑注�⒌牡�1～6章，奠定概率分析方面的基础，再阅读本书第2章和第3章中的证明。本书第7～9章涉及了并行算法，但并不需要读者具备并行体系结构和并行计算相关的知识，因为当前平台(如Hadoop等)已经提供了足够方便的接口，可以让读者在不具备这些知识的前提下实现数据密集型并行算法。
致使用本书的专业技术人员本书可以作为一本关于大数据算法的参考手册，供专业技术人员参考。本书各章节具有一定的独立性，读者可以单独查阅感兴趣的主题。
如果读者是一名开发人员，可以根据需要选择本书中的算法进行实现或者以此为参考设计软件当中的新算法。本书提供的伪代码可以很容易地翻译成某种程序设计语言所对应的代码。
在选择和设计算法的过程中，如果需要对算法复杂度有一定了解，本书将可以单独描述的算法复杂度结论以“引理”、“定理”的形式给出，可以直接参考这些结论，而不用详细阅读其证明。
不同类型的大数据应用和本书的不同章节相关。如果应用涉及数据量很大，而内存、计算时间等限制比较严格，请参考本书第2章和第3章；如果应用中数据源源不断到来，必须根据当前接收到的数据进行计算，请参考本书第3章；如果应用中数据存储在外存中，而内存受限，请参考本书第4～6章；如果数据存储在集群中，需要多台计算机并行计算，请参考本书第7～9章；如果应用需要只有人具备的知识，请参考本书第10章。
致谢本书的成书感谢哈尔滨工业大学的李建中教授、高宏教授以及国际大数据研究中心诸位同事的指导和建议，以及在专业上的帮助。
在本书的撰写过程中，哈尔滨工业大学的李可利、张美范、毛运东、王鑫鹏、孙芳媛、周剑、李明达、马钰、田家源、徐扬、张笑影、甘小楚、郭欣彤、李宁宁等同学在资料搜集、整理、文本校对、制图等多个方面提供了帮助和支持，在此表示感谢。
非常感谢我的爱人黎玲利博士，感谢她在我撰写这本书的过程中对我的支持。她除了给我爱和家庭的温暖，还阅读了本书全文并给出了许多专业的建议。
在本书的成书过程中我和机械工业出版社保持愉快的合作，感谢机械工业出版社的王彬编辑和朱劼编辑对我的帮助与支持。
还要感谢在哈尔滨工业大学和MOOC选修我课程的同学，你们的意见和建议对本书的写作大有裨益。
最后，笔者关于大数据方面的研究和本书的写作得到了国家重点基础研究发展计划（973)(编号：2012CB316200)、国家自然科学基金(编号:61472099)和国家科技支撑计划基金(编号:2015BAH10F00)的部分资助。
王宏志2015年6月7日于哈尔滨

《数据洪流的隐秘航道：智能时代的洞察引擎》 引言 我们正身处一个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的洪流，以我们难以想象的速度和规模生成、流动、沉淀。从社交媒体上的每一次互动，到传感器捕捉到的环境细节，再到商业交易产生的每一次记录，海量的数据正以前所未有的方式重塑着我们的世界。然而，纯粹的数据本身并无价值，它们更像是未经雕琢的璞玉，蕴藏着巨大的潜力，却也隐藏着被忽略的风险。如何在这片数据汪洋中找到宝藏，如何将冰冷的数字转化为有力的洞察，如何让这些洞察驱动决策、优化流程、创造价值？这正是《数据洪流的隐秘航道：智能时代的洞察引擎》想要为您揭示的核心奥秘。 本书并非枯燥的技术手册，也不是陈旧的理论堆砌，而是一场深入数据世界腹地的探索之旅。我们将一同潜入数据流的最深处，去理解它奔涌的动力，去把握它涌动的规律，更重要的是，去学习驾驭它的方法。您将看到，数据并非只是简单的数字和文本，它们是用户行为的折射，是市场趋势的预警，是科学发现的线索，是城市运行的脉搏。而我们，作为这场探索的舵手，需要掌握的正是那套能够穿透迷雾、抵达彼岸的“洞察引擎”。 第一部分：数据之海的地图绘制——理解数据的本质与构成 在启航之前，我们需要绘制一张清晰的数据地图。本部分将带领您认识数据这个庞然大物，理解它的多重面貌。 数据是什么？它从何而来？ 我们将从最基础的概念出发，探讨数据的定义、分类（结构化、半结构化、非结构化）以及它们在不同领域的来源（传感器、日志文件、交易记录、文本、图像、音视频等）。您将了解到，数据并非仅仅是孤立的点，而是相互关联、相互影响的复杂网络。 数据的规模与维度：超越想象的挑战。 随着数据量的激增，我们面临着前所未有的“大数据”挑战。本书将深入解析“大数据”的四个关键特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity），以及这些特征如何对传统的数据处理和分析方法提出了挑战。我们将探讨高维度数据的概念，理解为何数据点的属性越多，其潜在的复杂性就越高。 数据的质量与价值：从噪音中提炼黄金。 并非所有数据都具有同等价值。数据质量问题，如缺失值、异常值、不一致性等，是阻碍我们获取有效洞察的重大障碍。本部分将详细讲解数据清洗、数据集成、数据转换等关键步骤，以及如何评估和提升数据的可信度，确保我们后续分析的基石稳固。 数据背后的故事：模式、关联与趋势。 数据本身是沉默的，但通过观察它们，我们可以听到它们讲述的故事。我们将初步介绍数据中隐藏的模式、关联性和趋势，为后续的深入分析奠定基础。例如，用户在电商平台上的浏览和购买行为之间存在何种关联？社交媒体上的信息传播遵循怎样的路径？ 第二部分：洞察引擎的燃料供给——高效的数据获取与预处理 拥有了地图，我们还需要为我们的“洞察引擎”提供充足而纯净的燃料。本部分将聚焦于数据获取与预处理的实践环节。 数据采集的艺术：多源异构数据的汇聚。 如何从不同的数据源（数据库、API、文件、网络爬虫等）高效、准确地采集数据是首要任务。我们将探讨不同的数据采集技术和工具，以及在面对异构数据时，如何进行统一和规范。 存储与管理：数据的“仓库”建设。 海量数据的存储和管理是关键瓶颈。我们将介绍传统数据库、数据仓库、数据湖等不同存储架构的特点和适用场景，以及分布式存储系统的基本原理，理解它们如何支撑 PB 甚至 EB 级别的数据。 数据清洗的精细操作：去伪存真的智慧。 数据清洗是项细致而艰巨的工作。我们将深入讲解各种数据清洗技术，包括： 缺失值处理： 插补法（均值、中位数、回归）、删除法、模型预测法等。 异常值检测与处理： 基于统计学的方法（Z-score, IQR）、基于模型的检测、聚类分析法等，以及如何决定是保留、修正还是移除异常值。 数据规范化与标准化： Min-Max Scaling, Z-score Normalization 等，理解它们在不同算法中的作用。 数据去重： 模糊匹配、精确匹配等技术。 数据转换与特征工程：为引擎注入活力。 原始数据往往需要转化为更适合分析的形态。我们将探讨： 数据聚合与分组： 按维度汇总数据，如按日期、用户、产品等。 编码技术： One-Hot Encoding, Label Encoding 等，将分类变量转化为数值型。 创建新特征： 从现有特征中派生出更具信息量的特征，例如从日期中提取星期几、月份，从文本中提取关键词等。 降维技术初探： PCA（主成分分析）等，理解其如何压缩数据维度，降低计算复杂度。 第三部分：洞察引擎的动力核心——驱动未来的分析模型 拥有了高质量的数据燃料，我们便可以点燃“洞察引擎”的核心——分析模型。本书将不拘泥于某一种特定的算法，而是从“理解问题”出发，介绍一系列能够揭示数据深层含义的分析框架。 探索性数据分析（EDA）：发现隐藏的线索。 在正式建模之前，EDA 是必不可少的环节。我们将介绍如何通过统计摘要、数据可视化（直方图、散点图、箱线图、热力图等）来快速了解数据的分布、变量之间的关系，以及初步识别潜在的问题和模式。 分类与预测：预知未来，识别关键。 了解数据能否帮助我们对未来事件进行预测，或者将数据进行分类。我们将介绍： 回归分析： 理解变量之间的线性或非线性关系，预测连续型数值。 分类模型： 逻辑回归： 适用于二分类问题的基础模型。 决策树与随机森林： 可解释性强，能够处理非线性关系。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中寻找最优分类边界。 神经网络基础： 浅层网络在分类问题中的应用。 聚类与分组：发现内在的联系。 很多时候，我们并不预设分类，而是希望从数据中发现相似的群体。我们将介绍： K-Means 聚类： 经典的无监督学习算法，用于将数据点划分为 K 个簇。 层次聚类： 构建数据点之间的层级关系。 DBSCAN： 基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇。 关联规则挖掘：发现“啤酒与尿布”的秘密。 商业领域中，理解商品或事件之间的关联性至关重要。我们将介绍： Apriori 算法： 挖掘频繁项集和关联规则的经典算法。 Eclat 算法： 另一种高效的关联规则挖掘方法。 降维与特征提取：让数据“瘦身”，凸显本质。 在高维数据中，许多特征可能冗余或噪音。我们将深入介绍： 主成分分析（PCA）： 寻找数据方差最大的方向，将高维数据映射到低维空间。 t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)： 常用于高维数据可视化，保留局部结构。 文本与序列数据的初步分析：让“言语”更有意义。 现代数据中，文本和序列信息占比越来越大。我们将触及： 词袋模型（Bag-of-Words）与 TF-IDF： 将文本转化为数值向量。 情感分析基础： 判断文本的情感倾向。 马尔可夫链： 简单的序列建模。 第四部分：洞察引擎的价值转化——从数据到决策的飞跃 再精密的模型，如果不能转化为实际的行动和价值，便失去了意义。本部分将探讨如何将数据分析的结果落地，驱动业务发展和创新。 结果的解读与可视化：让“洞察”变得直观。 分析结果的有效传达至关重要。我们将强调数据可视化的重要性，介绍如何使用图表（柱状图、折线图、饼图、散点图、网络图等）清晰地展示分析发现，让非技术人员也能理解数据背后的故事。 业务场景的应用：营销、风控、运营的智慧。 我们将通过具体的业务场景，展示数据洞察的实际应用价值： 精准营销： 用户画像构建、个性化推荐、广告投放优化。 风险控制： 欺诈检测、信用评估、异常交易识别。 运营优化： 用户流失预测、供应链管理、产品性能分析。 产品研发： 用户需求分析、功能优化建议。 A/B 测试与实验设计：用数据验证想法。 如何科学地验证某个改变是否有效？A/B 测试是强大的工具。我们将介绍实验设计的原则，如何设置对照组和实验组，以及如何分析实验结果来指导决策。 构建数据驱动的文化：让数据成为决策的基石。 真正的“数据驱动”不仅仅是技术应用，更是一种组织文化的转变。我们将探讨如何推动全员数据素养的提升，如何建立有效的数据反馈机制，以及如何将数据洞察融入日常决策流程。 伦理与隐私的考量：负责任地使用数据。 在享受数据带来便利的同时，我们必须警惕其潜在的伦理风险和隐私问题。本书将呼吁读者关注数据安全、算法偏见、信息茧房等议题，倡导负责任地使用数据。 结语 《数据洪流的隐秘航道：智能时代的洞察引擎》是一份邀请，邀请您一同踏上这场激动人心的数据探索之旅。它将为您提供绘制数据地图的工具，为您的“洞察引擎”供给纯净的燃料，并为您展示驱动未来的强大动力核心。更重要的是，它将引导您将这些冰冷的数字转化为驱动创新、优化决策、创造非凡价值的强大力量。在这个智能时代，驾驭数据的能力，将成为您最宝贵的财富。愿您在这片数据洪流中，找到属于自己的隐秘航道，驶向更加智慧的未来。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《大数据算法》这本书的逻辑结构和叙述方式，真的是我读过的技术类书籍里比较出彩的。它没有采用那种“先理论后实践”的线性推进模式，而是将理论讲解、算法解析、实际案例和关键概念融为一体，形成了一个非常流畅且富有启发性的阅读体验。作者擅长用一种“提问-解答”的方式来引导读者思考，每个章节的开篇都会提出一个与大数据应用相关的问题，然后通过介绍相关的算法和技术来逐步解答。这种方式让我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在主动地参与到知识的构建过程中。书中对于一些复杂算法的讲解，也做到了化繁为简，通过类比和场景化的方式，让原本可能令人生畏的数学和统计学概念变得易于理解。我尤其喜欢其中关于模型评估和调优的部分，作者详细介绍了各种评估指标的意义，以及如何通过交叉验证、网格搜索等方法来优化模型性能。这本书让我认识到，掌握大数据算法不仅仅是学习一套工具，更重要的是培养一种分析问题、解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是打开了一扇通往人工智能大门的关键之匙。我之前一直对机器学习和深度学习这些概念感到有些遥不可及，但《大数据算法》通过对各种核心算法的深入剖析，让我逐渐理解了它们的运作机制和应用场景。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，他不仅详细解释了算法的数学原理，还会通过大量的实际案例来展示这些算法是如何在现实世界中解决问题的，比如在图像识别、自然语言处理、用户行为分析等领域。我尤其喜欢书中关于模型选择和优化的章节，它让我明白了在不同的应用场景下，应该如何选择最适合的算法，以及如何通过调整参数来提升模型的性能。读这本书的过程中，我感觉自己仿佛置身于一个算法的实验室，亲手操作并感受着不同算法带来的强大能力。这本书不仅仅是传授知识，更重要的是启发思考，让我对大数据和人工智能的未来充满了更深的期待和探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我感到“硬核”但又充满惊喜的书。在我拿到《大数据算法》之前，我以为它会是一本充斥着数学公式和枯燥代码的枯燥读物，但事实证明我大错特错了。它在保持技术深度的同时，巧妙地融入了大量的案例研究和实际应用分析，让我对大数据算法的理解不再停留在理论层面。书中对各种经典算法的讲解，比如决策树、支持向量机、聚类算法等，都非常细致，并且会深入剖析其背后的数学原理，但又不会过度依赖纯粹的数学推导，而是通过图形化和概念化的方式辅助理解。我尤其欣赏作者在分析不同算法的优缺点以及适用场景时的洞察力。他会详细列举出在面对不同类型的数据、不同业务需求时，应该优先考虑哪些算法，以及如何根据实际情况进行调整和优化。读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的算法工程师进行深入的交流，他不仅会告诉你“是什么”，还会告诉你“为什么”以及“怎么做”。我感觉自己对如何选择和应用大数据算法有了更系统、更全面的认识，这对于我未来在数据驱动的决策过程中，无疑将起到重要的指导作用。

评分☆☆☆☆☆

从一个对大数据完全陌生的初学者角度来看，《大数据算法》这本书给我带来的震撼是巨大的。它让我明白，看似庞杂海量的数据，其实都可以被有效的算法所驾驭，并从中提炼出驱动商业价值的洞察。作者并没有把我当作一个拥有深厚数学背景的专家，而是耐心地从最基础的概念讲起，逐步引入数据处理、特征提取、模型构建、算法选择以及结果解释等各个环节。我特别赞赏书中对于数据可视化在理解和呈现算法结果方面的作用的强调，这一点在很多同类书籍中是被忽略的。它让我意识到，即使是最复杂的算法，最终也需要通过清晰直观的可视化方式，才能让非技术人员也能理解其价值。我感觉这本书就像一座灯塔，照亮了我在大数据领域探索的迷茫之路。它不仅教会了我“做什么”，更重要的是教会了我“为什么这样做”，以及“如何做得更好”。读完这本书，我感觉自己对大数据算法有了更清晰、更具象的认知，也更有信心去深入学习和实践了。

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这本书真是让我大开眼界！我一直对如何从海量数据中挖掘出有价值的信息感到好奇，而《大数据算法》恰恰满足了我的这份渴望。它没有像我之前看过的很多技术书籍那样，一上来就堆砌那些晦涩难懂的公式和理论，而是循序渐进地引导我进入大数据分析的世界。作者以非常生动形象的比喻，将一些原本抽象的概念变得通俗易懂。比如，在讲解数据清洗的重要性时，他会用“垃圾进，垃圾出”这样直观的说法，让我立刻明白数据质量的重要性。在介绍一些核心算法时，他会结合实际的业务场景，比如推荐系统、欺诈检测等，让我能清晰地看到这些算法是如何在现实世界中发挥作用的。我尤其喜欢其中关于特征工程的部分，它让我意识到，如何将原始数据转化为算法能够理解并利用的特征，是整个分析流程中至关重要的一环。书中还提供了很多实际操作的建议，虽然我还没来得及亲自去实践，但光是阅读这些内容，就感觉自己离成为一名合格的大数据分析师又近了一步。我迫不及待地想把书里介绍的那些方法应用到我的工作项目中，相信一定能带来意想不到的惊喜。这本书对于我来说，不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的朋友，在我探索大数据海洋时，为我指引方向，点亮前行的道路。

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正在学习，有收获了，分享一下

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好

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偏重理论，需要花时间多看几遍

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挺好

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教授要求买来看的～的确很有价值的一本书

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清晰、严谨的叙述。针对大数据算法设计与分析中的主要方法，通过介绍原理、举例说明、算法分析等多个角度进行阐述，清晰地讲解算法设计方法，严谨地分析和证明算法的特性，有利于培养读者独立设计与分析大数据算法的能力。

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专业用书。。。。。。。。。。。

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了解大数据和大数据算法，值得看，专业性和应用性都能顾及到。

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这本偏学术，有一定难度。配合实践类的书一起看效果更佳。