Recensione: Mining Of Massive Datasets

Mining of Massive Datasets è un libro scritto da Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman basato sul corso di studi tenuto a Stanford riguardante il Data Mining.

Ogni lezione è poi corredata sul web da dei video presenti su Youtube che spiegano le tematiche dei capitoli, la qualità del corso è molto alta e sono facili da seguire.

Capitoli del libro

Il libro è diviso nei seguenti Capitoli:

Data Mining: Il capitolo è una introduzione al libro, parla degli aspetti dei Big Data, del perchè si fa data mining, delle sfide e dei problemi.
Map-Reduce and the new Software Stack: Questo capitolo parla di Map-Reduce, del perchè è stato inventato questo approccio, quanto si riesce ad essere più performanti, del perchè è stato inventato in Google e dei problemi che va a risolvere. Si parla inoltre dei sistemi Opensource che implementano MapReduce fra cui Hadoop.
Finding Similar Items: Questo capitolo parla di come misurare i dati, cioè di come decidere delle distanze fra i dati e permettere di capire quanto due dati generici possano essere uguali. Tratta delle distanze classiche fra numeri e stringhe e dell’hashing per trovare i dati similin.
Mining Data Streams: Questo capitolo tratta degli Stream e come fare Sampling, contare elementi distinti, applicare il Bloom Filter, stimare i Momenti, stimare il numero di elementi in una finestra temporale.
Link Analysis: Questo capitolo parla di PageRank, dell’implementazione e il modello su cui si basa, il rischio di avere attacchi spam che possano deviare il risultato di PageRank delle pagine e i metodi per evitare questo tipo di attacchi.
Frequent Itemsets: Questo capitolo parla degli insiemi di oggetti frequenti e delle regole di associazione, spiega inoltre l’algoritmo A-Priori e l’algoritmo PCY con ulteriori spunti.
Clustering: Questo capitolo tratta il clustering, sia gerarchico che non, esplorando gli algoritmi KMeans, BFR, Cure
Advertising on the Web: Questo capitolo tratta del problema della pubblicità sul web, cioè come fare linking fra annunci e oggetti e migliore offerta sulla pubblicità in quel momento.
Recommendation Systems: Questo capitolo parla dei sistemi di raccomandazione esponendo quale è il problema della raccomandazione e come si tenta di risolverlo tramite un approccio semantico basato sui tag o tramite un approccio sulle relazioni fra gli oggetti basato sull’algebra lineare
Mining Social Network Graphs: Questo capitolo parla delle connessioni nei social network e nelle community applicando algoritmi e rappresentazioni.
Dimensionality Reduction: Questo capitolo parla della riduzione delle dimensioni in un dataset e di come applicare la decomposizione SVD e la decomposizione CUR al nostro dataset.
Large-Scale Machine Learning: Questo capitolo spiega i concetti di Training Set, Test Set, allenamento in batch o online, e algoritmi classici di machine learning come il Perceptron, le reti neurali e il Nearest-Neighbor

Perchè dovrei leggerlo?

Questo libro esplora le basi del data mining e del machine learning, fornendo le nozioni per argomento via via più complessi. E’ di per sé un libro teorico universitario, non si troverà codice, ma solo pseudo codice e ottime spiegazioni. Il libro inoltre non si perde in teoria inutile, ma va dritto al punto fornendo però il contesto adatto. Ogni algoritmo trattato nel libro può essere poi trovato implementato facilmente online da altri programmatori.