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智能Web算法

作者: [美] Haralambos （哈若拉玛·玛若曼尼斯）著 , [美] Dmitry Babenko （德米特里·巴宾寇）著 , 阿稳译 , 陈钢译

出版社: 电子工业出版社

出版时间: 2015-03

版次: 1

ISBN: 9787121254567

定价: 89.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 400页

字数: 440千字

正文语种: 简体中文

分类: 计算机与互联网

1 张插图图片

14人买过

　　《智能Web算法》涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在Web应用中的角色及要注意的问题。除了第1章的概要性介绍以及第7章对所有技术的整合应用外，第2～6章以代码示例的形式分别对这五类算法进行了介绍。　　陈钢，计算机博士，华大科技副总裁，香港中文大学兼职助理教授。现主要从事生物数据存储，分析与可视化工作，兴趣包括机器学习，数据可视化，个人基因组等。阿稳，08年于中国科学技术大学研究生毕业后加入豆瓣算法组，从事数据与算法相关工作。五年的豆瓣工作生涯里经历了豆瓣早期几乎所有的数据与算法产品，如图书豆瓣猜、豆瓣FM。后加入阿里，参与过天猫商品推荐算法，及手机淘宝的产品与算法业务。2014年下半年创办移动外贸电商企业Akarat，继续在产品与算法结合的路上探索。前言
致谢
关于本书
1什么是智能Web
1.1智能Web应用实例
1.2智能应用的基本要素
1.3什么应用会受益于智能
1.3.1社交网络
1.3.2Mashup
1.3.3门户网站
1.3.4维基
1.3.5文件分享网站
1.3.6网络游戏
1.4如何构建智能应用
1.4.1检查功能和数据
1.4.2获取更多的数据
1.5机器学习、数据挖掘及其他
1.6智能应用中八个常见的误区
1.6.1误区1：数据是可靠的
1.6.2误区2：计算能马上完成
1.6.3误区3：不用考虑数据规模
1.6.4误区4：不考虑解决方案的可扩展性
1.6.5误区5：随处使用同样的方法
1.6.6误区6：总是能知道计算时间
1.6.7误区7：复杂的模型更好
1.6.8误区8：存在无偏见的模型
1.7小结
1.8参考资料

2搜索
2.1用Lucene实现搜索
2.1.1理解Lucene代码
2.1.2搜索的基本步骤
2.2为什么搜索不仅仅是索引
2.3用链接分析改进搜索结果
2.3.1PageRank简介
2.3.2计算PageRank向量
2.3.3alpha：网页间跳转的影响
2.3.4理解幂方法
2.3.5结合索引分值和PageRank分值
2.4根据用户点击改进搜索结果
2.4.1用户点击初探
2.4.2朴素贝叶斯分类器的使用
2.4.3整合Lucene索引、PageRank和用户点击
2.5Word、PDF等无链接文档的排序
2.5.1DocRank算法简介
2.5.2DocRank的原理
2.6大规模实现的有关问题
2.7用户得到了想要的结果吗？精确度和查全率
2.8总结
2.9ToDo
2.10参考资料

3推荐系统
3.1一个在线音乐商店：基本概念
3.1.1距离与相似度的概念
3.1.2走近相似度的计算
3.1.3什么才是最好的相似度计算公式
3.2推荐引擎是怎么工作的
3.2.1基于相似用户的推荐
3.2.2基于相似条目的推荐
3.2.3基于内容的推荐
3.3推荐朋友、文章与新闻报道
3.3.1MyDiggSpace.com简介
3.3.2发现朋友
3.3.3DiggDelphi的内部工作机制
3.4像Netflix.com那样推荐电影
3.4.1电影数据集的介绍及推荐器
3.4.2数据标准化与相关系数
3.5大规模的实现与评估
3.6总结
3.7ToDo
3.8参考资料

4聚类：事物的分组
4.1聚类的需求
4.1.1网站中的用户组：案例研究
4.1.2用SQLorderby子句分组
4.1.3用数组排序分组
4.2聚类算法概述
4.2.1基于分组结构的聚类算法分类
4.2.2基于数据类型和结构的聚类算法分类
4.2.3根据数据规模的聚类算法分类
4.3基于链接的算法
4.3.1树状图：基本的聚类数据结构
4.3.2基于链接的算法概况
4.3.3单链接算法
4.3.4平均链接算法
4.3.5最小生成树算法
4.4k-means算法
4.4.1初识k-means算法
4.4.2k-means的内部原理
4.5鲁棒的链接型聚类（ROCK）
4.5.1ROCK简介
4.5.2为什么ROCK这么强大
4.6DBSCAN
4.6.1基于密度的算法简介
4.6.2DBSCAN的原理
4.7超大规模数据聚类
4.7.1计算复杂性
4.7.2高维度
4.8总结
4.9ToDo
4.10参考资料

5分类：把事物放到它该在的地方
5.1对分类的需求
5.2分类器的概述
5.2.1结构分类算法
5.2.2统计分类算法
5.2.3分类器的生命周期
5.3邮件的自动归类与垃圾邮件过滤
5.3.1朴素贝叶斯分类
5.3.2基于规则的分类
5.4用神经网络做欺诈检测
5.4.1交易数据中关于欺诈检测的一个用例
5.4.2神经网络概览
5.4.3一个可用的神经网络欺诈检测器
5.4.4神经网络欺诈检测器剖析
5.4.5创建通用神经网络的基类
5.5你的结果可信吗
5.6大数据集的分类
5.7总结
5.8ToDo
5.9参考资料

6分类器组合
6.1信贷价值：分类器组合案例研究
6.1.1数据的简要说明
6.1.2为真实问题生成人工数据
6.2用单分类器做信用评估
6.2.1朴素贝叶斯的基准线
6.2.2决策树基准线
6.2.3神经网络的基准线
6.3在同一个数据集中比较多个分类器
6.3.1McNemar检验
6.3.2差额比例检验
6.3.3CochranQ检验与F检验
6.4bagging：bootstrap聚合（bootstrapaggregating）
6.4.1bagging实例
6.4.2bagging分类器底层细节
6.4.3分类器集成
6.5boosting：一种迭代提高的方法
6.5.1boosting分类器实例
6.5.2boosting分类器底层细节
6.6总结
6.7ToDo
6.8参考资料

7智能技术大汇集：一个智能新闻门户
7.1功能概览
7.2获取并清洗内容
7.2.1各就各位——预备——开抓！
7.2.2搜索预备知识回顾
7.2.3一个抓取并处理好的新闻数据集
7.3搜索新闻
7.4分配新闻类别
7.4.1顺序问题
7.4.2使用NewsProcessor类进行分类
7.4.3分类器
7.4.4分类策略：超越底层的分类
7.5用NewsProcessor类创建新闻分组
7.5.1聚类全部文章
7.5.2在一个新闻类别中聚类文章
7.6基于用户评分的动态内容展示
7.7总结
7.8ToDo
7.9参考资料

附录ABeanShell简介
附录B网络采集
附录C数学知识回顾
附录D自然语言处理
附录E神经网络
索引
内容简介:
　　《智能Web算法》涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在Web应用中的角色及要注意的问题。除了第1章的概要性介绍以及第7章对所有技术的整合应用外，第2～6章以代码示例的形式分别对这五类算法进行了介绍。
作者简介:
　　陈钢，计算机博士，华大科技副总裁，香港中文大学兼职助理教授。现主要从事生物数据存储，分析与可视化工作，兴趣包括机器学习，数据可视化，个人基因组等。阿稳，08年于中国科学技术大学研究生毕业后加入豆瓣算法组，从事数据与算法相关工作。五年的豆瓣工作生涯里经历了豆瓣早期几乎所有的数据与算法产品，如图书豆瓣猜、豆瓣FM。后加入阿里，参与过天猫商品推荐算法，及手机淘宝的产品与算法业务。2014年下半年创办移动外贸电商企业Akarat，继续在产品与算法结合的路上探索。
目录:
前言
致谢
关于本书
1什么是智能Web
1.1智能Web应用实例
1.2智能应用的基本要素
1.3什么应用会受益于智能
1.3.1社交网络
1.3.2Mashup
1.3.3门户网站
1.3.4维基
1.3.5文件分享网站
1.3.6网络游戏
1.4如何构建智能应用
1.4.1检查功能和数据
1.4.2获取更多的数据
1.5机器学习、数据挖掘及其他
1.6智能应用中八个常见的误区
1.6.1误区1：数据是可靠的
1.6.2误区2：计算能马上完成
1.6.3误区3：不用考虑数据规模
1.6.4误区4：不考虑解决方案的可扩展性
1.6.5误区5：随处使用同样的方法
1.6.6误区6：总是能知道计算时间
1.6.7误区7：复杂的模型更好
1.6.8误区8：存在无偏见的模型
1.7小结
1.8参考资料

2搜索
2.1用Lucene实现搜索
2.1.1理解Lucene代码
2.1.2搜索的基本步骤
2.2为什么搜索不仅仅是索引
2.3用链接分析改进搜索结果
2.3.1PageRank简介
2.3.2计算PageRank向量
2.3.3alpha：网页间跳转的影响
2.3.4理解幂方法
2.3.5结合索引分值和PageRank分值
2.4根据用户点击改进搜索结果
2.4.1用户点击初探
2.4.2朴素贝叶斯分类器的使用
2.4.3整合Lucene索引、PageRank和用户点击
2.5Word、PDF等无链接文档的排序
2.5.1DocRank算法简介
2.5.2DocRank的原理
2.6大规模实现的有关问题
2.7用户得到了想要的结果吗？精确度和查全率
2.8总结
2.9ToDo
2.10参考资料

3推荐系统
3.1一个在线音乐商店：基本概念
3.1.1距离与相似度的概念
3.1.2走近相似度的计算
3.1.3什么才是最好的相似度计算公式
3.2推荐引擎是怎么工作的
3.2.1基于相似用户的推荐
3.2.2基于相似条目的推荐
3.2.3基于内容的推荐
3.3推荐朋友、文章与新闻报道
3.3.1MyDiggSpace.com简介
3.3.2发现朋友
3.3.3DiggDelphi的内部工作机制
3.4像Netflix.com那样推荐电影
3.4.1电影数据集的介绍及推荐器
3.4.2数据标准化与相关系数
3.5大规模的实现与评估
3.6总结
3.7ToDo
3.8参考资料

4聚类：事物的分组
4.1聚类的需求
4.1.1网站中的用户组：案例研究
4.1.2用SQLorderby子句分组
4.1.3用数组排序分组
4.2聚类算法概述
4.2.1基于分组结构的聚类算法分类
4.2.2基于数据类型和结构的聚类算法分类
4.2.3根据数据规模的聚类算法分类
4.3基于链接的算法
4.3.1树状图：基本的聚类数据结构
4.3.2基于链接的算法概况
4.3.3单链接算法
4.3.4平均链接算法
4.3.5最小生成树算法
4.4k-means算法
4.4.1初识k-means算法
4.4.2k-means的内部原理
4.5鲁棒的链接型聚类（ROCK）
4.5.1ROCK简介
4.5.2为什么ROCK这么强大
4.6DBSCAN
4.6.1基于密度的算法简介
4.6.2DBSCAN的原理
4.7超大规模数据聚类
4.7.1计算复杂性
4.7.2高维度
4.8总结
4.9ToDo
4.10参考资料

5分类：把事物放到它该在的地方
5.1对分类的需求
5.2分类器的概述
5.2.1结构分类算法
5.2.2统计分类算法
5.2.3分类器的生命周期
5.3邮件的自动归类与垃圾邮件过滤
5.3.1朴素贝叶斯分类
5.3.2基于规则的分类
5.4用神经网络做欺诈检测
5.4.1交易数据中关于欺诈检测的一个用例
5.4.2神经网络概览
5.4.3一个可用的神经网络欺诈检测器
5.4.4神经网络欺诈检测器剖析
5.4.5创建通用神经网络的基类
5.5你的结果可信吗
5.6大数据集的分类
5.7总结
5.8ToDo
5.9参考资料

6分类器组合
6.1信贷价值：分类器组合案例研究
6.1.1数据的简要说明
6.1.2为真实问题生成人工数据
6.2用单分类器做信用评估
6.2.1朴素贝叶斯的基准线
6.2.2决策树基准线
6.2.3神经网络的基准线
6.3在同一个数据集中比较多个分类器
6.3.1McNemar检验
6.3.2差额比例检验
6.3.3CochranQ检验与F检验
6.4bagging：bootstrap聚合（bootstrapaggregating）
6.4.1bagging实例
6.4.2bagging分类器底层细节
6.4.3分类器集成
6.5boosting：一种迭代提高的方法
6.5.1boosting分类器实例
6.5.2boosting分类器底层细节
6.6总结
6.7ToDo
6.8参考资料

7智能技术大汇集：一个智能新闻门户
7.1功能概览
7.2获取并清洗内容
7.2.1各就各位——预备——开抓！
7.2.2搜索预备知识回顾
7.2.3一个抓取并处理好的新闻数据集
7.3搜索新闻
7.4分配新闻类别
7.4.1顺序问题
7.4.2使用NewsProcessor类进行分类
7.4.3分类器
7.4.4分类策略：超越底层的分类
7.5用NewsProcessor类创建新闻分组
7.5.1聚类全部文章
7.5.2在一个新闻类别中聚类文章
7.6基于用户评分的动态内容展示
7.7总结
7.8ToDo
7.9参考资料

附录ABeanShell简介
附录B网络采集
附录C数学知识回顾
附录D自然语言处理
附录E神经网络
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