- 목차
- 지은이 소개 = 5
- 감사의 글 = 7
- 옮긴이 소개 = 8
- 옮긴이의 말 = 9
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=M14413741
서울 : 에이콘, 2017
2017
한국어
Data mining ; Big data ; 하둡 ; 데이터마이닝
006.312 판사항(22)
9788960779532 94000 : ₩40000
9788960774469(set)
단행본(다권본)
서울
빅데이터 마이닝 : 하둡을 이용한 대용량 데이터 마이닝 기법 / 쥬어 레스코벡, 아난드 라자라만, 제프리 데이비드 울만 [공]지음 ; 박효균, 이미정 [공]옮김.
Mining of massive datasets
590 p. : 삽도 ; 25 cm.
에이콘 데이터 과학 시리즈.
찾아보기: p. [579]-590.
각 장마다 참고문헌 수록.
설명적 각주 수록.
0
상세조회0
다운로드목차 (Table of Contents)
온라인 서점 구매
책소개
자료제공 :
빅데이터 마이닝 (하둡을 이용한 대용량 데이터 마이닝 기법)
하둡을 이용한 대용량 데이터 마이닝 기법! 웹과 인터넷 상거래의 발달로 엄청난 규모의 데이터가 생성되고 있으며, 데이터 마이닝으로 이런 데이터에서 유용한 정보를 얻는 것이 가능하다. 이 책 『빅데이터 마이닝』은 데이터 마이닝 분야의 핵심 과제를 해결하고 대규모 데이터에 적용할 수 있는 현실적인 알고리즘에 초점을 맞추었다. 알고리즘의 자동 병렬처리를 위해 중요하게 사용되는 툴인 맵리듀스 프레임워크에 대한 논의로 책을 시작한다. 이후 지역성 기반 해싱 기법을 설명한다. 이는 대규모로 수집된 데이터에서 비슷한 객체를 일일이 비교하지 않고 찾아내기 위한 기본 지식 체계이기 때문에 알아둘 필요가 있다. 또한 정확한 처리를 위해 매우 빨리 입력되는 데이터를 마이닝하는 스트림 처리 알고리즘을 설명한다. 그리고 웹 체계화를 위한 페이지랭크 개념 및 이와 관련된 기법들을 다룬다. 나머지 장에서는 빈발 항목 집합 찾기와 클러스터링, 그리고 이 각각을 메인 메모리에 담을 수 없을 정도로 큰 데이터 관점에서 처리하...