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    互联网大规模数据分析技术
    课程类型：选修课
    发布时间：2021-06-07 15:30:34
    主讲教师：
    课程来源：
    建议学分：3.00分
    课程编码：ayxtzx0464
    课程介绍
    课程目录
    教师团队
    第一章 大数据与数据挖掘概述
    第1讲 大数据与数据挖掘概述 （12分钟）
    第二章 关联规则
    第2讲 频繁项集和关联规则的基本概念 （16分钟）
    第3讲 Apriori算法 （12分钟）
    第4讲 Apriori算法的改进与兴趣度度量 （13分钟）
    第三章 分类算法
    第5讲 分类的基本概念 （12分钟）
    第6讲 决策树 （12分钟）
    第7讲 简单贝叶斯分类 （9分钟）
    第四章 聚类算法
    第8讲 聚类的基本概念 （13分钟）
    第9讲 K-Means & K-Medoids Clustering （8分钟）
    第五章 大数据平台与技术
    第10讲 大数据处理平台Hadoop （16分钟）
    第11讲 MapReduce编程 （13分钟）
    第12讲 大数据处理平台Spark （18分钟）
    第13讲 NoSQL数据库 （16分钟）
    第六章 信息检索
    第14讲 Web信息检索简介 （16分钟）
    第15讲 信息检索之倒排索引 （20分钟）
    第16讲 信息检索之TFIDF （20分钟）
    第17讲 信息检索之相似度排序 （14分钟）
    第七章 Web链接分析
    第18讲 Web搜索之链接分析 （15分钟）
    第19讲 Web搜索之PageRank （13分钟）
    第20讲 Lucene信息检索平台 （18分钟）
    第八章 推荐系统
    第21讲 推荐系统简介 （17分钟）
    第22讲 推荐系统之协同过滤 （13分钟）
    第23讲 Mahout数据挖掘平台 （17分钟）
    第24讲 信息过滤评价体系 （19分钟）
    　|　 新ICP备2025018066号-1 　
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