
会员
大数据搜索引擎原理分析
更新时间:2019-07-25 11:56:30 最新章节:致谢
书籍简介
本书是畅销书升级版,向读者提供了一套完整的大数据时代背景下的搜索引擎解决方案,详尽地介绍了搜索引擎的技术架构、算法体系及取得的成果,并以模块化的方式进行组织。本书着重介绍了机器学习在搜索引擎中的应用,包括中文分词、聚类、分类等核心的机器学习算法,并结合示例加以介绍和分析,使读者可以更好地理解机器学习在搜索引擎中的价值;同时,阐述了大数据给搜索引擎带来的新特性,结合目前大数据分析的主流工具,在搜索引擎中构建知识图谱,以及进行日志反馈学习,可以使得搜索引擎更加智能。本书不仅适合作为互联网行业从业者的技术参考书,也适合作为搜索引擎爱好者的参考读物。
上架时间:2018-11-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
最新章节
最新上架
- 会员这是一套数据指标体系全流程构建(从规划、框架设计、数据采集加工到应用)方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略,还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手,借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨,本书除了包含数据指标体系构建相关内容外,还结合统计学原理及Excel、Python等工具,深入剖析数据指标波动对业务的影计算机12.7万字
- 会员本书围绕数据挖掘竞赛,讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧,并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始,介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉(图像)、计算机视觉(视频)、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇:理论篇介绍通用的解题流程和关键技术;实战篇选取比较有代表性的赛题,对赛题的优秀方案计算机6.7万字
- 会员本书瞄准当前高校MySQL数据库教学与实验的需求,在MySQL8.0的基础上编写而成。全书分为两篇。第一篇为MySQL数据库基础,内容包含:数据库基础、MySQL语言、数据定义、数据操纵、数据查询、视图和索引、MySQL编程技术、MySQL安全管理、备份和恢复、事务管理、PHP和MySQL教学管理系统开发。第二篇为MySQL实验,所编排的各个实验与第一篇中的各章(除第10、11章外)内容相对应,计算机12万字
- 会员《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字
- 会员本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字
- 会员本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析,以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。计算机8.5万字
- 会员本书分为4篇,第1篇是基础入门篇,主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础;第2篇是数据分析篇,主要介绍常用的数据分析方法;第3篇是数据挖掘篇,主要介绍常用的数据挖掘方法;第4篇是实战应用篇,介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字
- 会员本书是一本介绍分布式数据库基础内容与应用的大数据专业类图书,力求培养读者对分布式数据库的应用技能。本书共11章,采用原理+代码实例+综合案例的编写形式,清晰明了地介绍分布式数据库的原理、基础应用、进阶应用及主流工具的使用方法、应用场景,以理实结合为编写要求,让读者能够轻松学习和掌握分布式数据库的内容。本书可以作为高等院校计算机、网络技术等相关专业的教材,也可以作为数据库相关工作的从业人员的参考用书计算机14万字
- 会员本书以Python作为开发语言,系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出,理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章,第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库,内容介绍注重理论与实践相结合,通过典型示例计算机10.4万字