大数据架构和算法实现之路
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广东东莞
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作者黄申 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111569695
出版时间2017-06
装帧平装
开本16开
定价79元
货号1201523390
上书时间2024-11-24
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商品详情
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作者简介
黄申（博士），现任IBM研究院资历科学家，毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业，师从俞勇教授。微软学者，IBM ExtremeBlue天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay中国、沃尔玛1号店和大润发飞牛网担任要职，带队完成了若干公司级的战略项目。同时著有20多篇靠前论文和10多项靠前专利，《计算机工程》特邀审稿专家。2016年出版的《大数据架构商业之路》广受好评。因其对于业界的很好贡献，获得美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。
目录
推荐序
前言
引子
第一篇支持高效的运营
第1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最近邻
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
第10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
第11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
内容摘要
黄申编著的《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》介绍了一些主流些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以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。和前作不同之处在于，本书接近是面向技术人员，因此提供了大量详尽的实现步骤和代码分析。不过，本书在技术和商业结合方面，仍然和前作保持一致，从具体业务需求出发演变到合理的技术方案和实现，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。
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