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用户网络行为画像 大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用 内容简介： 如何能牢牢地黏住老用户、吸引新用户、读懂用户的偏好兴趣和喜怒哀乐，这都是对企业发展至关重要甚至关乎生死存亡的问题，解决这个问题的方法就是推荐系统。本书分为上中下三篇，共13章，上篇为用户画像知识工程基础，包括表征建模、画像计算、存储及各种更新维护等管理操作；中篇为推荐系统与用户画像，包括传统协同过滤等经典推荐算法的介绍，以及涉及用户画像的推荐方法；下篇为应用案例分析，包括Netflix、阿里等数据竞赛的经典数据案例，以及在具体工程开发过程的具体案例，分别从系统需求、总体结构、算法设计、运行流程及测试结果等五个方面提供详细案例指导。 资源目录： 上 篇 第1章 用户画像概述 3 1.1 用户画像数据来源 3 1.1.1 用户属性 5 1.1.2 用户观影行为 5 1.2 用户画像特性 5 1.2.1 动态性 5 1.2.2 时空局部性 6 1.3 用户画像应用领域 6 1.3.1 搜索引擎 6 1.3.2 推荐系统 7 1.3.3 其他业务定制与优化 7 1.4 大数据给用户画像带来的机遇与挑战 8 第2章 用户画像建模 9...

深入云计算：Hadoop应用开发实战详解（修订版） 内容简介： 本书由浅入深，全面、系统地介绍了Hadoop这一高性能处理大量数据集的理想工具。本书内容主要包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop相关的子项目，各个知识点都配有精心设计的大量经典的小案例，实战性和可操作性强。 本书旨在帮助云计算初学者迅速掌握Hadoop系统，提升读者在云计算实践中的应用和开发能力。同时本书极强的系统性和大量翔实的案例对于有一定基础的中高级用户有非常好的参考价值 截图：

Hadoop安全：大数据平台隐私保护 内容简介： 《Hadoop安全 大数据平台隐私保护》阐述了Hadoop从早期开放的消费互联网时代到现在作为敏感数据可信平台的演变历程，介绍了包括身份验证、加密、密钥管理和商业实践在内的诸多主题，并在实际环境下加以讨论。第1章是介绍性内容，随后分为四大部分：*部分是安全架构，第二部分是验证、授权和安全审计，第三部分是数据安全，第四部分是归纳总结。*后介绍了几个使用案例，融合了书中诸多概念。 《Hadoop安全 大数据平台隐私保护》适合对Hadoop感兴趣的读者，有大数据平台保护需求的读者。 资源目录： 序　　xi 前言　　xii 第1章　引言　　1 1.1　安全概览　　1 1.1.1　机密性　　2 1.1.2　完整性　　2 1.1.3　可用性　　2 1.1.4　验证、授权和审计　　3 1.2　Hadoop 安全：简史　　5 1.3　Hadoop 组件和生态系统　　5 1.3.1　Apache HDFS　　6 1.3.2　Apache YARN　　7 1.3.3　Apache MapReduce　　8 1.3.4　Apache Hive　　9 1.3.5　Cloudera Impala　　9 1.3.6　Apache Sentry　　10 1.3.7　Apache　HBase　　11 1.3.8　Apache Accumulo　　11 1.3.9　Apache Solr　　13 1.3.10　Apache Oozie　　13 1.3.11　Apache ZooKeeper　　13 1.3.12　Apache Flume　　13 1.3.13　Apache Sqoop　　14 1.3.14　Cloudera　Hue　　14 1.4　小结　　14...