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智能Web算法 版權信息
- ISBN：9787121254567
- 條形碼：9787121254567 ; 978-7-121-25456-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能Web算法 本書特色
本書涵蓋了五類重要的智能算法：搜索、推薦、聚類、分類和分類器組合，并結合具體的案例討論了它們在 web 應用中的角色及要注意的問題。除了第 1 章的概要性介紹以及第 7 章對所有技術的整合應用外，第 2～6 章以代碼示例的形式分別對這五類算法進行了介紹。
智能Web算法 內(nèi)容簡介
本書涵蓋了五類重要的智能算法：搜索、推薦、聚類、分類和分類器組合，并結合具體的案例討論了它們在 Web 應用中的角色及要注意的問題。除了第 1 章的概要性介紹以及第 7 章對所有技術的整合應用外，第 2～6 章以代碼示例的形式分別對這五類算法進行了介紹。
智能Web算法 目錄
前言
致謝
關于本書
1 什么是智能web
1.1 智能web應用實例
1.2 智能應用的基本要素
1.3 什么應用會受益于智能
1.3.1 社交網(wǎng)絡
1.3.2 mashup
1.3.3 門戶網(wǎng)站
1.3.4 維基
1.3.5 文件分享網(wǎng)站
1.3.6 網(wǎng)絡游戲
1.4 如何構建智能應用
1.4.1 檢查功能和數(shù)據(jù)
1.4.2 獲取更多的數(shù)據(jù)
1.5 機器學習、數(shù)據(jù)挖掘及其他
1.6 智能應用中八個常見的誤區(qū)
1.6.1 誤區(qū)1：數(shù)據(jù)是可靠的
1.6.2 誤區(qū)2：計算能馬上完成
1.6.3 誤區(qū)3：不用考慮數(shù)據(jù)規(guī)模
1.6.4 誤區(qū)4：不考慮解決方案的可擴展性
1.6.5 誤區(qū)5：隨處使用同樣的方法
1.6.6 誤區(qū)6：總是能知道計算時間
1.6.7 誤區(qū)7：復雜的模型更好
1.6.8 誤區(qū)8：存在無偏見的模型
1.7 小結
1.8 參考資料
2 搜索
2.1 用lucene實現(xiàn)搜索
2.1.1 理解lucene代碼
2.1.2 搜索的基本步驟
2.2 為什么搜索不僅僅是索引
2.3 用鏈接分析改進搜索結果
2.3.1 pagerank簡介
2.3.2 計算pagerank向量
2.3.3 alpha：網(wǎng)頁間跳轉(zhuǎn)的影響
2.3.4 理解冪方法
2.3.5 結合索引分值和 pagerank分值
2.4 根據(jù)用戶點擊改進搜索結果
2.4.1 用戶點擊初探
2.4.2 樸素貝葉斯分類器的使用
2.4.3 整合lucene索引、pagerank和用戶點擊
2.5 word、pdf等無鏈接文檔的排序
2.5.1 docrank算法簡介
2.5.2 docrank的原理
2.6 大規(guī)模實現(xiàn)的有關問題
……
3 推薦系統(tǒng)
4 聚類：事物的分組
5 分類：把事物放到它該在的地方
6 分類器組合
7 智能技術大匯集：一個智能新聞門戶
附錄 a beanshell簡介
附錄 b 網(wǎng)絡采集
附錄 c 數(shù)學知識回顧
附錄 d 自然語言處理
附錄 e 神經(jīng)網(wǎng)絡
索引
致謝
關于本書
1 什么是智能web
1.1 智能web應用實例
1.2 智能應用的基本要素
1.3 什么應用會受益于智能
1.3.1 社交網(wǎng)絡
1.3.2 mashup
1.3.3 門戶網(wǎng)站
1.3.4 維基
1.3.5 文件分享網(wǎng)站
1.3.6 網(wǎng)絡游戲
1.4 如何構建智能應用
1.4.1 檢查功能和數(shù)據(jù)
1.4.2 獲取更多的數(shù)據(jù)
1.5 機器學習、數(shù)據(jù)挖掘及其他
1.6 智能應用中八個常見的誤區(qū)
1.6.1 誤區(qū)1：數(shù)據(jù)是可靠的
1.6.2 誤區(qū)2：計算能馬上完成
1.6.3 誤區(qū)3：不用考慮數(shù)據(jù)規(guī)模
1.6.4 誤區(qū)4：不考慮解決方案的可擴展性
1.6.5 誤區(qū)5：隨處使用同樣的方法
1.6.6 誤區(qū)6：總是能知道計算時間
1.6.7 誤區(qū)7：復雜的模型更好
1.6.8 誤區(qū)8：存在無偏見的模型
1.7 小結
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2.1 用lucene實現(xiàn)搜索
2.1.1 理解lucene代碼
2.1.2 搜索的基本步驟
2.2 為什么搜索不僅僅是索引
2.3 用鏈接分析改進搜索結果
2.3.1 pagerank簡介
2.3.2 計算pagerank向量
2.3.3 alpha：網(wǎng)頁間跳轉(zhuǎn)的影響
2.3.4 理解冪方法
2.3.5 結合索引分值和 pagerank分值
2.4 根據(jù)用戶點擊改進搜索結果
2.4.1 用戶點擊初探
2.4.2 樸素貝葉斯分類器的使用
2.4.3 整合lucene索引、pagerank和用戶點擊
2.5 word、pdf等無鏈接文檔的排序
2.5.1 docrank算法簡介
2.5.2 docrank的原理
2.6 大規(guī)模實現(xiàn)的有關問題
……
3 推薦系統(tǒng)
4 聚類：事物的分組
5 分類：把事物放到它該在的地方
6 分類器組合
7 智能技術大匯集：一個智能新聞門戶
附錄 a beanshell簡介
附錄 b 網(wǎng)絡采集
附錄 c 數(shù)學知識回顧
附錄 d 自然語言處理
附錄 e 神經(jīng)網(wǎng)絡
索引
展開全部
智能Web算法 作者簡介
陳鋼，計算機博士，華大科技副總裁，香港中文大學兼職助理教授。現(xiàn)主要從事生物數(shù)據(jù)存儲，分析與可視化工作，興趣包括機器學習，數(shù)據(jù)可視化，個人基因組等。阿穩(wěn)，08年于中國科學技術大學研究生畢業(yè)后加入豆瓣算法組，從事數(shù)據(jù)與算法相關工作。五年的豆瓣工作生涯里經(jīng)歷了豆瓣早期幾乎所有的數(shù)據(jù)與算法產(chǎn)品，如圖書豆瓣猜、豆瓣FM。后加入阿里，參與過天貓商品推薦算法，及手機淘寶的產(chǎn)品與算法業(yè)務。2014年下半年創(chuàng)辦移動外貿(mào)電商企業(yè)Akarat，繼續(xù)在產(chǎn)品與算法結合的路上探索。
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