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目次

大規模データのマイニング

大規模データのマイニング

  • Anand Rajaraman(著)/ Jeffrey David Ullman(著)/ 岩野 和生(訳)/ 浦本 直彦(訳)
  • 1 データマイニング
    • 1.1 データマイニングとは何か?
    • 1.2 データマイニングの統計的な限界
    • 1.3 知っておくと役に立つこと
    • 1.4 本書の概略
    • 1.5 第1章の要約
    • 1.6 第1章の参照文献
  • 2 大規模ファイルシステムとマップレデュース
    • 2.1 分散ファイルシステム
    • 2.2 マップレデュース
    • 2.3 マップレデュースを用いたアルゴリズム
    • 2.4 マップレデュースの拡張
    • 2.5 クラスター計算の効率
    • 2.6 第2章の要約
    • 2.7 第2章の参照文献
  • 3 類似したアイテムを探す
    • 3.1 近傍探索の応用
    • 3.2 文書のシングリング
    • 3.3 類似度を保持した集合の要約
    • 3.4 文書の局所性鋭敏型ハッシング
    • 3.5 距離尺度
    • 3.6 局所性鋭敏型関数の理論
    • 3.7 その他の距離尺度のためのLSH族
    • 3.8 局所性鋭敏型ハッシングの応用
    • 3.9 高い類似度に対する手法
    • 3.10 第3章の要約
    • 3.11 第3章の参照文献
  • 4 データストリームのマイニング
    • 4.1 ストリームデータモデル
    • 4.2 ストリームデータのサンプリング
    • 4.3 ストリームをフィルタリングする
    • 4.4 ストリーム中の異なる要素を数える
    • 4.5 モーメントを推定する
    • 4.6 窓に含まれる1の数をカウントする
    • 4.7 減衰する窓
    • 4.8 第4章の要約
    • 4.9 第4章の参照文献
  • 5 リンク解析
    • 5.1 PageRank
    • 5.2 PageRankの効率のよい計算
    • 5.3 話題に敏感なPageRank
    • 5.4 リンクスパム
    • 5.5 ハブとオーソリティー
    • 5.6 第5章の要約
    • 5.7 第5章の参照文献
  • 6 頻出アイテムセット
    • 6.1 マーケットバスケットモデル
    • 6.2 マーケットバスケットとアプリオリアルゴリズム
    • 6.3 主記憶上でより大きなデータセットを扱う
    • 6.4 パスの回数が限られているアルゴリズム
    • 6.5 ストリームで頻出アイテムを数える
    • 6.6 第6章の要約
    • 6.7 第6章の参照文献
  • 7 クラスタリング
    • 7.1 クラスタリング技法の入門
    • 7.2 階層型クラスタリング
    • 7.3 k平均アルゴリズム
    • 7.4 CUREアルゴリズム
    • 7.5 非ユークリッド空間でのクラスタリング
    • 7.6 ストリームに対するクラスタリングと並列化
    • 7.7 第7章の要約
    • 7.8 第7章の参照文献
  • 8 ウェブ上での宣伝
    • 8.1 オンライン広告の課題
    • 8.2 オンラインアルゴリズム
    • 8.3 マッチング問題
    • 8.4 アドワーズ問題
    • 8.5 アドワーズの実装
    • 第8章の要約
    • 第8章の参照文献
  • 9 推薦システム
    • 9.1 推薦システムの1つのモデル
    • 9.2 内容にもとづいた推薦
    • 9.3 協調フィルタリング
    • 9.4 次元の削減
    • 9.5 Netflixチャレンジ
    • 9.6 第9章の要約
    • 9.7 第9章の参照文献

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