智能Web算法

1  什么是智能Web？ 1
1.1  智能Web應(yīng)用實(shí)例 3
1.2  智能應(yīng)用的基本要素 4
1.3  什么應(yīng)用會(huì)受益于智能? 5
1.3.1  社交網(wǎng)絡(luò) 6
1.3.2  Mashup 7
1.3.3  門(mén)戶(hù)網(wǎng)站 8
1.3.4  維基 9
1.3.5  文件分享網(wǎng)站 9
1.3.6  網(wǎng)絡(luò)游戲 11
1.4  如何構(gòu)建智能應(yīng)用？ 11
1.4.1  檢查功能和數(shù)據(jù) 12
1.4.2  獲取更多的數(shù)據(jù) 12
1.5  機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘及其他 16
1.6  智能應(yīng)用中八個(gè)常見(jiàn)的誤區(qū) 17
1.6.1  誤區(qū)1：數(shù)據(jù)是可靠的 18
1.6.2  誤區(qū)2：計(jì)算能馬上完成 19
1.6.3  誤區(qū)3：不用考慮數(shù)據(jù)規(guī)模 19
1.6.4  誤區(qū)4：不考慮解決方案的可擴(kuò)展性 19
1.6.5  誤區(qū)5：隨處使用同樣的方法 19
1.6.6  誤區(qū)6：總是能知道計(jì)算時(shí)間 20
1.6.7  誤區(qū)7：復(fù)雜的模型更好 20
1.6.8  誤區(qū)8：存在無(wú)偏見(jiàn)的模型 20
1.7  小結(jié) 20
1.8  參考資料 21 
2  搜索 22
2.1  用Lucene實(shí)現(xiàn)搜索 23
2.1.1  理解Lucene代碼 24
2.1.2  搜索的基本步驟 31
2.2  為什么搜索不僅僅是索引？ 33
2.3  用鏈接分析改進(jìn)搜索結(jié)果 35
2.3.1  PageRank簡(jiǎn)介 35
2.3.2  計(jì)算PageRank向量 37
2.3.3  alpha：網(wǎng)頁(yè)間跳轉(zhuǎn)的影響 38
2.3.4  理解冪方法 40
2.3.5  結(jié)合索引分值和PageRank分值 45
2.4  根據(jù)用戶(hù)點(diǎn)擊改進(jìn)搜索結(jié)果 47
2.4.1  用戶(hù)點(diǎn)擊初探 48
2.4.2  樸素貝葉斯分類(lèi)器的使用 50
2.4.3  整合Lucene索引、PageRank和用戶(hù)點(diǎn)擊 54
2.5  Word、PDF等無(wú)鏈接文檔的排序 58
2.5.1  DocRank算法簡(jiǎn)介 58
2.5.2  DocRank的原理 60
2.6  大規(guī)模實(shí)現(xiàn)的有關(guān)問(wèn)題 65
2.7  用戶(hù)得到了想要的結(jié)果嗎？精確度和查全率 67
2.8  總結(jié) 69
2.9  To Do 70
2.10  參考資料 72
3  推薦系統(tǒng) 73
3.1  一個(gè)在線音樂(lè)商店：基本概念 74
3.1.1  距離與相似度的概念 75
3.1.2  走近相似度的計(jì)算 80
3.1.3  什么才是最好的相似度計(jì)算公式？ 83
3.2  推薦引擎是怎么工作的 84
3.2.1  基于相似用戶(hù)的推薦 85
3.2.2  基于相似條目的推薦 94
3.2.3  基于內(nèi)容的推薦 98
3.3  推薦朋友、文章與新聞報(bào)道 104
3.3.1  MyDiggSpace.com簡(jiǎn)介 105
3.3.2  發(fā)現(xiàn)朋友 106
3.3.3  DiggDelphi的內(nèi)部工作機(jī)制 108
3.4  像Netflix.com那樣推薦電影 114
3.4.1  電影數(shù)據(jù)集的介紹及推薦器 114
3.4.2  數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與相關(guān)系數(shù) 117
3.5  大規(guī)模的實(shí)現(xiàn)與評(píng)估 123
3.6  總結(jié) 124
3.7  To Do 125
3.8  參考資料 127
4  聚類(lèi)：事物的分組 128
4.1  聚類(lèi)的需求 129
4.1.1  網(wǎng)站中的用戶(hù)組：案例研究 129
4.1.2  用SQL order by子句分組 131
4.1.3  用數(shù)組排序分組 132
4.2  聚類(lèi)算法概述 135
4.2.1  基于分組結(jié)構(gòu)的聚類(lèi)算法分類(lèi) 136
4.2.2  基于數(shù)據(jù)類(lèi)型和結(jié)構(gòu)的聚類(lèi)算法分類(lèi) 137
4.2.3  根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模的聚類(lèi)算法分類(lèi) 137
4.3  基于鏈接的算法 138
4.3.1  樹(shù)狀圖：基本的聚類(lèi)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 139
4.3.2  基于鏈接的算法概況 141
4.3.3  單鏈接算法 142
4.3.4  平均鏈接算法 144
4.3.5  最小生成樹(shù)算法 147
4.4  k-means算法 149
4.4.1  初識(shí)k-means算法 150
4.4.2  k-means的內(nèi)部原理 151
4.5  魯棒的鏈接型聚類(lèi)（ROCK） 153
4.5.1  ROCK簡(jiǎn)介 154
4.5.2  為什么ROCK這么強(qiáng)大？ 154
4.6  DBSCAN 159
4.6.1  基于密度的算法簡(jiǎn)介 159
4.6.2  DBSCAN的原理 162
4.7  超大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類(lèi) 165
4.7.1  計(jì)算復(fù)雜性 166
4.7.2  高維度 167
4.8  總結(jié) 168
4.9  To Do 169
4.10  參考資料 171
5  分類(lèi)：把事物放到它該在的地方 172
5.1  對(duì)分類(lèi)的需求 173
5.2  分類(lèi)器的概述 177
5.2.1  結(jié)構(gòu)分類(lèi)算法 178
5.2.2  統(tǒng)計(jì)分類(lèi)算法 180
5.2.3  分類(lèi)器的生命周期 181
5.3  郵件的自動(dòng)歸類(lèi)與垃圾郵件過(guò)濾 182
5.3.1  樸素貝葉斯分類(lèi) 184
5.3.2  基于規(guī)則的分類(lèi) 197
5.4  用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做欺詐檢測(cè) 210
5.4.1  交易數(shù)據(jù)中關(guān)于欺詐檢測(cè)的一個(gè)用例 210
5.4.2  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概覽 212
5.4.3  一個(gè)可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)欺詐檢測(cè)器 214
5.4.4  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)欺詐檢測(cè)器剖析 218
5.4.5  創(chuàng)建通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基類(lèi) 226
5.5  你的結(jié)果可信嗎？ 232
5.6  大數(shù)據(jù)集的分類(lèi) 235
5.7  總結(jié) 237
5.8  To Do 239
5.9  參考資料 242
6  分類(lèi)器組合 244
6.1  信貸價(jià)值：分類(lèi)器組合案例研究 246
6.1.1  數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)要說(shuō)明 247
6.1.2  為真實(shí)問(wèn)題生成人工數(shù)據(jù) 250
6.2  用單分類(lèi)器做信用評(píng)估 255
6.2.1  樸素貝葉斯的基準(zhǔn)線 255
6.2.2  決策樹(shù)基準(zhǔn)線 258
6.2.3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基線 260
6.3  在同一個(gè)數(shù)據(jù)集中比較多個(gè)分類(lèi)器 263
6.3.1  McNemar檢驗(yàn) 264
6.3.2  差額比例檢驗(yàn) 266
6.3.3  Cochran Q檢驗(yàn)與F檢驗(yàn) 268
6.4  Bagging: bootstrap聚合（bootstrapaggregating） 270
6.4.1  bagging實(shí)例 272
6.4.2  bagging分類(lèi)器底層細(xì)節(jié) 274
6.4.3  分類(lèi)器集成 276
6.5  Boosting：一種迭代提高的方法 279
6.5.1  boosting分類(lèi)器實(shí)例 280
6.5.2  boosting分類(lèi)器底層細(xì)節(jié) 282
6.6  總結(jié) 286
6.7  To Do 288
6.8  參考資料 292
7  智能技術(shù)大匯集：一個(gè)智能新聞門(mén)戶(hù) 293
7.1  功能概覽 295
7.2  獲取并清洗內(nèi)容 296
7.2.1  各就位、預(yù)備、開(kāi)抓！ 296
7.2.2  搜索預(yù)備知識(shí)回顧 298
7.2.3  一個(gè)抓取并處理好的新聞數(shù)據(jù)集 299
7.3  搜索新聞 301
7.4  分配新聞?lì)悇e 304
7.4.1  順序問(wèn)題 304
7.4.2  使用NewsProcessor類(lèi)進(jìn)行分類(lèi) 309
7.4.3  分類(lèi)器 310
7.4.4  分類(lèi)策略：超越底層的分類(lèi) 313
7.5  用NewsProcessor類(lèi)創(chuàng)建新聞分組 316
7.5.1  聚類(lèi)全部文章 317
7.5.2  在一個(gè)新聞?lì)悇e中聚類(lèi)文章 321
7.6  基于用戶(hù)評(píng)分的動(dòng)態(tài)內(nèi)容展示 325
7.7  總結(jié) 328
7.8  To Do 329
7.9  參考資料 333
附錄A  BeanShell簡(jiǎn)介 334
A.1  什么是BeanShell？ 334
A.2  為什么使用BeanShell？ 335
A.3  運(yùn)行BeanShell 335
A.4  參考資料 336
附錄B  網(wǎng)絡(luò)采集 337
B.1  爬蟲(chóng)組件概況 337
B.1.1  采集的步驟 338
B.1.2  我們的簡(jiǎn)單爬蟲(chóng) 338
B.1.3  開(kāi)源Web爬蟲(chóng) 339
B.2  參考資料 340
附錄C  數(shù)學(xué)知識(shí)回顧 341
C.1  向量和矩陣 341
C.2  距離的度量 342
C.3  高級(jí)矩陣方法 344
C.4  參考資料 344
附錄D  自然語(yǔ)言處理 345
D.1  參考資料 347
附錄E  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 348
E.1  參考資料 349
索引 350