Анализ больших наборов данных : пер. с англ. / Ю. Лесковец, А. Раджараман, Дж. Ульман
Язык: русский ; оригинала, английский.Страна: Россия.Публикация: Москва : ДМК Пресс, 2016Описание: 498 с. : ил.ISBN: 9785970601907.Резюме или реферат: Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining).В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности.Издание будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: Библиография в конце глав; Предметный указатель: с. 490-497.Наименование темы как предмет: Данные -- Анализ Тематика: добыча | базы данных | большие объемы | информация | извлечение | Data mining | алгоритмы | MapReduce | распараллеливание | хэширование | обработка данных | PageRank | кластеризация | социальные сети | машинное обучение | пониженная размерность| Тип издания | Текущая библиотека | Шифр хранения | Состояние | Штрихкод | RFID | |
|---|---|---|---|---|---|
| Books | НТБ ТПУ Читальный зал технической литературы | 004.6 Л502 | В наличии | 13821000815402 |
Библиография в конце глав
Предметный указатель: с. 490-497
Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining).В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности.Издание будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам.
Для данного заглавия нет комментариев.