集体智慧编程--聚文网

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编辑推荐

《集体智慧编程》内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。《集体智慧编程》是Web开发者、架构师、应用工程师等的不错选择。

内容简介

本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。

作者简介

莫映，现供职于IBM中国开发实验室，在软件开发与设计领域里混迹已然10年有余，目前从事商业领域社交软件产品的研发工作。一直关注社交网络以及社交技术在不同领域里的运用，同时也积极活跃于公司内外的各种技术社区之中。

前言 viii
第1章集体智慧导言 1
什么是集体智慧 2
什么是机器学习 3
机器学习的局限 4
真实生活中的例子 5
学习型算法的其他用途 5
第2章提供推荐 7
协作型过滤 7
搜集偏好 8
寻找相近的用户 9
推荐物品 15
匹配商品 17
构建一个基于del.icio.us的链接推荐系统 19
基于物品的过滤 22
使用MovieLens数据集 25
基于用户进行过滤还是基于物品进行过滤 27
练习 28
第3章发现群组 29
监督学习和无监督学习 29
单词向量 30
分级聚类 33
绘制树状图 38
列聚类 40
K-均值聚类 42
……

集体智慧编程

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