大数据架构和算法实现之路
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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2024-11-23
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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