蔵書情報
この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。
資料の状態
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
| 1 |
0012563847 | 図書一般 | 007.609/ﾗｼ14/ | 書庫 | 貸出可 |
○ |
この資料に対する操作
カートに入れる を押すと この資料を 予約する候補として予約カートに追加します。
いますぐ予約する を押すと 認証後この資料をすぐに予約します。
この資料に対する操作
電子書籍を読むを押すと 電子図書館に移動しこの資料の電子書籍を読むことができます。
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
大規模データのマイニング |
| タイトルヨミ |
ダイキボ データ ノ マイニング |
| 人名 |
Anand Rajaraman／著
Jeffrey David Ullman／著
岩野 和生／訳
浦本 直彦／訳
|
| 人名ヨミ |
Anand Rajaraman Jeffrey David Ullman イワノ カズオ ウラモト ナオヒコ |
| 人名ヨミ |
|
| 出版者・発行者 |
共立出版
|
| 出版者・発行者等ヨミ |
キョウリツ シュッパン |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2014.7 |
| ページ数または枚数・巻数 |
14,354p |
| 大きさ |
27cm |
| 価格 |
￥５５００ |
| ISBN |
978-4-320-12375-5 |
| ISBN |
4-320-12375-5 |
| 注記 |
原タイトル:Mining of massive datasets |
| 注記 |
文献:章末 |
| 分類記号 |
007.609
|
| 件名 |
データマイニング
|
| 内容紹介 |
大規模データのマイニングの基礎から応用までを解説。とくに、大きすぎるデータを効率よく処理するためのさまざまな技法を紹介する。演習問題も掲載。 |
| 著者紹介 |
スタンフォード大学でウェブマイニングを教える。現代のウェブ世界でビジネスを行う。 |
| 言語区分 |
JPN |
| タイトルコード |
1009811811728 |
| 目次 |
1 データマイニング |
|
1.1 データマイニングとは何か?／1.2 データマイニングの統計的な限界／1.3 知っておくと役に立つこと／1.4 本書の概略／1.5 第1章の要約／1.6 第1章の参照文献 |
|
2 大規模ファイルシステムとマップレデュース |
|
2.1 分散ファイルシステム／2.2 マップレデュース／2.3 マップレデュースを用いたアルゴリズム／2.4 マップレデュースの拡張／2.5 クラスター計算の効率／2.6 第2章の要約／2.7 第2章の参照文献 |
|
3 類似したアイテムを探す |
|
3.1 近傍探索の応用／3.2 文書のシングリング／3.3 類似度を保持した集合の要約／3.4 文書の局所性鋭敏型ハッシング／3.5 距離尺度／3.6 局所性鋭敏型関数の理論／3.7 その他の距離尺度のためのLSH族／3.8 局所性鋭敏型ハッシングの応用／3.9 高い類似度に対する手法／3.10 第3章の要約／3.11 第3章の参照文献 |
|
4 データストリームのマイニング |
|
4.1 ストリームデータモデル／4.2 ストリームデータのサンプリング／4.3 ストリームをフィルタリングする／4.4 ストリーム中の異なる要素を数える／4.5 モーメントを推定する／4.6 窓に含まれる1の数をカウントする／4.7 減衰する窓／4.8 第4章の要約／4.9 第4章の参照文献 |
|
5 リンク解析 |
|
5.1 PageRank／5.2 PageRankの効率のよい計算／5.3 話題に敏感なPageRank／5.4 リンクスパム／5.5 ハブとオーソリティー／5.6 第5章の要約／5.7 第5章の参照文献 |
|
6 頻出アイテムセット |
|
6.1 マーケットバスケットモデル／6.2 マーケットバスケットとアプリオリアルゴリズム／6.3 主記憶上でより大きなデータセットを扱う／6.4 パスの回数が限られているアルゴリズム／6.5 ストリームで頻出アイテムを数える／6.6 第6章の要約／6.7 第6章の参照文献 |
|
7 クラスタリング |
|
7.1 クラスタリング技法の入門／7.2 階層型クラスタリング／7.3 k平均アルゴリズム／7.4 CUREアルゴリズム／7.5 非ユークリッド空間でのクラスタリング／7.6 ストリームに対するクラスタリングと並列化／7.7 第7章の要約／7.8 第7章の参照文献 |
|
8 ウェブ上での宣伝 |
|
8.1 オンライン広告の課題／8.2 オンラインアルゴリズム／8.3 マッチング問題／8.4 アドワーズ問題／8.5 アドワーズの実装／第8章の要約／第8章の参照文献 |
|
9 推薦システム |
|
9.1 推薦システムの1つのモデル／9.2 内容にもとづいた推薦／9.3 協調フィルタリング／9.4 次元の削減／9.5 Netflixチャレンジ／9.6 第9章の要約／9.7 第9章の参照文献 |
目次
内容細目
関連資料
この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。
Anand Rajaraman Jeffrey David Ullman 岩野 和生 浦本 直彦
もどる
