大数据之数据挖掘课程：海量数据集挖掘 19-submodular 共54页.pdf

【课程大纲】 01-Mapreduce 02-关联规则 Association rules 03-LSH Finding Similar Items：Locality Sensitive Hashing 04-LSH theory of Locality Sensitive Hashing 05-聚类算法 clustering 06-降维技术 Dimensionality Reduction：SVD&CUR 07-推荐系统 Recommender Systems：Content-based Systems&Collaborative Filtering recsys1 08-双边序列推荐 recsys2 Recommender Systems：Latent Factor Models 09-PageRank 10-WebSpam 11-图论 graphs1 12-图论 graphs2 13-大规模机器学习 Large Scale Machine Learning：SVMs 14-决策树 Decision Trees on MapReduce 15-streams 16-streams 17-advertising 18-bandits 19-submodular 20-review 根据给定文件的信息，我们可以梳理出一系列与大数据挖掘相关的知识点，包括但不限于MapReduce、关联规则、局部敏感哈希（LSH）、聚类算法、降维技术、推荐系统、PageRank算法、Web垃圾信息检测、图论、大规模机器学习、决策树在MapReduce上的应用、流数据处理、广告学以及子模函数等主题。 ### 1. MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于处理非常大的数据集。它将复杂的、通常涉及大量数据的操作，分解为两个阶段：**Map**和**Reduce**。Map阶段负责将输入数据分割成较小的部分，并对这些部分进行处理；而Reduce阶段则汇总这些处理结果。这种模型非常适合于分布式计算环境，可以有效地利用多台计算机来并行处理大数据。 ### 2. 关联规则 关联规则分析是数据挖掘中的一个重要领域，主要用于发现物品之间的关联性。例如，在零售行业中，通过分析客户的购买记录，可以找出哪些商品经常被一起购买，从而制定更加有效的市场策略。Apriori算法是关联规则分析中最常用的算法之一。 ### 3. 局部敏感哈希（LSH） LSH是一种用于近似解决最近邻搜索问题的技术，尤其适用于高维空间中的数据。其基本思想是在保持相似项的哈希值尽可能接近的同时，使得不相似项的哈希值尽可能不同。这有助于减少计算量，提高检索效率。 ### 4. 聚类算法 聚类是指将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个组的行为。常见的聚类算法有K-means、DBSCAN、层次聚类等。聚类可以帮助我们发现数据中的结构，对于客户细分、图像分析等领域有着广泛的应用。 ### 5. 降维技术 降维是指将高维数据转换到低维空间的过程，常见的降维方法有主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）以及CUR分解等。降维不仅可以减少计算复杂度，还可以帮助去除噪声，提高数据可视化的效果。 ### 6. 推荐系统 推荐系统是基于用户行为和偏好向用户推荐信息或产品的系统。内容型推荐系统和协同过滤是两种主要的推荐技术。内容型推荐系统依据用户的兴趣特征推荐内容，而协同过滤则是通过用户之间的相似性来进行推荐。 ### 7. PageRank算法 PageRank是由Google发明的一种网页排名算法，它通过分析网页之间的链接关系来评估网页的重要性。PageRank的基本思想是认为一个页面的重要程度与其指向它的其他页面的数量和质量有关。 ### 8. Web垃圾信息检测 Web垃圾信息是指为了提高网页在搜索引擎中的排名而采取的一些不道德或者非法的手段。常见的Web垃圾信息包括隐藏文本、关键词堆砌等。通过分析网页的内容和链接结构，可以有效地检测和识别这些垃圾信息。 ### 9. 图论 图论是一门研究图的数学理论，图由节点（顶点）和边组成，用于表示实体之间的关系。在大数据领域，图论的应用十分广泛，如社交网络分析、推荐系统构建等。 ### 10. 大规模机器学习 随着数据量的增长，传统的机器学习算法难以满足需求，因此出现了专门针对大规模数据集的大规模机器学习方法。支持向量机（SVMs）是一种广泛应用于分类和回归任务的强大机器学习模型。 ### 11. 决策树在MapReduce上的应用 决策树是一种常用的数据挖掘方法，可用于分类和预测。在MapReduce框架下实现决策树算法可以显著提高处理大规模数据集的速度。 ### 12. 流数据处理 流数据是指持续不断产生的数据，需要实时处理和分析。流数据处理的关键技术包括滑动窗口、数据流模型等。这些技术在金融交易、网络安全监控等领域有着广泛的应用。 ### 13. 广告学 广告学涉及到如何有效地将产品或服务信息传达给目标受众。在大数据时代，通过分析用户的浏览历史和行为模式，可以更精准地投放广告，提高广告效果。 ### 14. 子模函数 子模函数是一种特殊的函数类型，具有边际递减的性质。在优化问题中，特别是涉及离散优化的问题时，子模函数可以提供高效的解决方案。 该课程涵盖了大数据挖掘领域的核心技术和最新进展，适合希望深入了解该领域的学生和专业人士。通过学习这些内容，可以更好地理解和应对大数据时代所带来的挑战和机遇。