大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理.pdf

大数据技术已经成为了互联网时代处理海量数据的核心技术之一，它涉及到数据挖掘、分布式处理、算法设计等多个领域。从给定的文件内容来看，本文将重点讨论以下知识点： 1. 数据挖掘基本概念： 数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用信息的过程。在数据挖掘的定义中涉及到多个子概念，包括统计建模、机器学习、计算方法、数据汇总和特征抽取。数据挖掘的统计限制部分讨论了信息的整体情报预警和邦弗朗尼原理，这两个原理是数据分析中非常重要的概念，邦弗朗尼原理的一个例子展示了这些理论在实际应用中的表现。除此之外，本章还介绍了一些相关知识，如词语在文档中的重要性，哈希函数，索引，二级存储器，自然对数的底e以及幂定律等。 2. 大规模文件系统及MapReduce： 这一部分详细探讨了分布式文件系统的设计和结构，这是大数据存储的基础。通过MapReduce编程模型实现大规模数据的并行处理，Map任务、分组和聚合、Reduce任务、组合器和Map-Reduce的执行细节都是MapReduce模型的重要组成部分。此外，还讨论了使用Map-Reduce算法实现的矩阵—向量乘法、各种关系代数运算、矩阵乘法等，并对Map-Reduce模型进行了扩展，比如工作流系统和递归扩展版本。集群计算算法的效率问题，包括通信开销模型和多路连接，也是本章内容的重点。 3. 相似项发现： 在处理大量数据时，相似项的发现是一个非常重要的任务，例如文档的相似度计算、协同过滤等。本部分介绍了近邻搜索的应用，文档的Shingling技术，以及通过哈希函数来保持相似度的集合摘要表示。局部敏感哈希（LSH）算法在处理相似项发现方面具有重要作用，包括面向最小哈希签名的LSH，局部敏感函数理论，以及面向其他距离测度的LSH函数族。距离测度也是相似项发现中的一个关键概念，包括欧氏距离、Jaccard距离、余弦距离、编辑距离和海明距离等。 4. 实体关联与记录匹配： 实体关联是大数据分析中的一个重要应用领域，比如在指纹匹配、新闻报道检测等方面。文档的局部敏感哈希算法在这里起到了关键作用，通过LSH函数的应用可以提高相似度匹配的效率。此外，本部分还介绍了面向高相似度的方法，如相等项发现、基于长度的过滤、前缀索引以及使用位置和长度信息的索引。 本文将围绕数据挖掘、大规模文件系统、MapReduce模型、相似项发现、实体关联及记录匹配等核心知识点，全面地介绍大数据在互联网应用中的大规模数据挖掘与分布式处理技术。这些技术共同构成了大数据处理的理论和实践基础，对于互联网数据分析、存储、检索及各种智能化应用提供了关键支撑。