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| 图书基本信息 | |||
| 图书名称 | 大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战 | 作者 | 黄申 |
| 定价 | 79.00元 | 出版社 | 机械工业出版社 |
| ISBN | 9787111569695 | 出版日期 | 2017-06-01 |
| 字数 | 页码 | 424 | |
| 版次 | 装帧 | 平装 | |
| 开本 | 16开 | 商品重量 | |
| 内容提要 | |
| 本书介绍了一些主流技术在商业项目中的应用，包括机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索引擎，推荐系统，用户行为跟踪，架构设计的基本理念及常用的消息和缓存机制。在这个过程中，我们有机会实践R、Mahout、Solr、Elasticsearch、Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka、Storm等系统。本书大的特色就是，从商业需求出发演变到合理的技术方案和实现，因此根据不同的应用场景、不同的数据集合、不同的进阶难度，我们为读者提供了反复温习和加深印象的机会。 |
| 目录 | |
| 推荐序 前言 引子 篇支持高效的运营 章方案设计和技术选型：分类 1.1分类的基本概念 1.2分类任务的处理流程 1.3算法：朴素贝叶斯和K 近邻 1.4分类效果评估 1.5相关软件：R和Mahout 1.6案例实践 1.7更多的思考 第2章方案设计和技术选型：聚类 2.1聚类的基本概念 2.2算法：K均值和层次型聚类 2.3聚类的效果评估 2.4案例实践 第3章方案设计和技术选型：因变量连续的回归分析 3.1线性回归的基本概念 3.2案例实践 第二篇为顾客发现喜欢的商品：基础篇 第4章方案设计和技术选型：搜索 4.1搜索引擎的基本概念 4.2搜索引擎的评估 4.3为什么不是数据库 4.4系统框架 4.5常见的搜索引擎实现 4.6案例实践 第三篇为顾客发现喜欢的商品：高级篇 第5章方案设计和技术选型：NoSQL和搜索的整合 5.1问题分析 5.2HBase简介 5.3结合HBase和搜索引擎 5.4案例实践 第6章方案设计和技术选型：查询分类和搜索的整合 6.1问题分析 6.2结合分类器和搜索引擎 6.3案例实践 第7章方案设计和技术选型：个性化搜索 7.1问题分析 7.2结合用户画像和搜索引擎 7.3案例实践 第8章方案设计和技术选型：搜索分片 8.1问题分析 8.2利用搜索的分片机制 8.3案例实践 第9章方案设计和技术选型：搜索提示 9.1问题分析 9.2案例实践：基础方案 9.3改进方案 9.4案例实践：改进方案 0章方案设计和技术选型：推荐 10.1推荐系统的基本概念 10.2推荐的核心要素 10.3推荐系统的分类 10.4混合模型 10.5系统架构 10.6Mahout中的推荐算法 10.7电商常见的推荐系统方案 10.8案例实践 第四篇获取数据，跟踪效果 1章方案设计和技术选型：行为跟踪 11.1基本概念 11.2使用谷歌分析 11.3自行设计之Flume、HDFS和Hive的整合 11.4自行设计之Flume、Kafka和Storm的整合 11.5案例实践 11.6更多的思考 后记 |
| 作者介绍 | |
| 机器学习和大数据挖掘领域的技术专家和管理者。在上海交通大学获得计算机科学与工程博士学位，先后在微软亚洲研究院，eBay中国研发中心，1号店和飞牛网工作。“微软学者奖”获得者，IBM中国首届“ExtremeBlue天才孵化计划”成员。有超过10年的学术创新和实际研发的经验，成功孵化了10多项关键算法，发表了20多篇国际学术论文，拥有10多项国际专利及申请。目前是《计算机工程》杂志的特邀审稿专家，参与撰写的互联网图书《玩转电商》已经于2014年出版。 |
| 编辑推荐 | |
| 作者是IBM研究院资深科学家、微软学者、并获得了美国杰出人才称号。曾在eBay、沃尔玛1号店和飞牛网等多家电商公司摸爬滚打，本书集其10多年研发经验之大成。
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