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タイトル

大規模データのマイニング

人名 Anand Rajaraman／著
人名ヨミ Anand Rajaraman
出版者・発行者 共立出版
出版年月 2014.7

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



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