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算法是解决问题的一系列步骤。为实现有价值的Web应用（如推荐引擎、智能化搜索、内容组织系统等），本书提供了清晰的、精心组织过的算法模式。利用这些技术，你可以捕获用户原始而重要的信息，并把它们应用于实践中以获取相应的收益。
用户数据中包含大量有价值的关联信息，它们往往无法通过人工观察而直观地获取，对于希望从这些数据中挖掘信息的Web开发者来说，玛若曼尼斯、巴宾寇编著的《智能Web算法》是一本很好的手册。作者作为一名Web开发者，拥有丰富的实践经验，加上多年来对机器学习领域技术的专研，使得本书对技术的解释清晰明了，读者可快速将其用于解决自己的问题。同时，本书提供的Java程序展示了如何搭建一个智能的应用，以及如何从用户的行为中进行学习，这是一笔现成的财富。
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内容简介
本书涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在Web应用中的角色及要注意的问题。除了第1章的概要性介绍以及第7章对所有技术的整合应用外，第2~6章以代码示例的形式分别对这五类算法进行了介绍。
作者简介
Haralambos (Babis) Marmanis 博士是一位把机器学习技术应用于工业界的先行者，也是供应管理的*专家。Dmitry Babenko曾经为银行、保险、供应链管理与商务智能公司设计过应用与基础架构。
目录
1 什么是智能Web？
1.1 智能Web应用实例
1.2 智能应用的基本要素
1.3 什么应用会受益于智能?
1.3.1 社交网络
1.3.2 Mashup
1.3.3 门户网站
1.3.4 维基
1.3.5 文件分享网站
1.3.6 网络游戏
1.4 如何构建智能应用？
1.4.1 检查功能和数据
1.4.2 获取更多的数据
1.5 机器学习、数据挖掘及其他
1.6 智能应用中八个常见的误区
1.6.1 误区1：数据是可靠的
1.6.2 误区2：计算能马上完成
1.6.3 误区3：不用考虑数据规模
1.6.4 误区4：不考虑解决方案的可扩展性
1.6.5 误区5：随处使用同样的方法
1.6.6 误区6：总是能知道计算时间
1.6.7 误区7：复杂的模型更好
1.6.8 误区8：存在无偏见的模型
1.7 小结
1.8 参考资料
2 搜索
2.1 用Lucene实现搜索
2.1.1 理解Lucene代码
2.1.2 搜索的基本步骤
2.2 为什么搜索不仅仅是索引？
2.3 用链接分析改进搜索结果
2.3.1 PageRank简介
2.3.2 计算PageRank向量
2.3.3 alpha：网页间跳转的影响
2.3.4 理解幂方法
2.3.5 结合索引分值和PageRank分值
2.4 根据用户点击改进搜索结果
2.4.1 用户点击初探
2.4.2 朴素贝叶斯分类器的使用
2.4.3 整合Lucene索引、PageRank和用户点击
2.5 Word、PDF等无链接文档的排序
2.5.1 DocRank算法简介
2.5.2 DocRank的原理
2.6 大规模实现的有关问题
2.7 用户得到了想要的结果吗？精确度和查全率
2.8 总结
2.9 To Do
2.10 参考资料
3 推荐系统
3.1 一个在线音乐商店：基本概念
3.1.1 距离与相似度的概念
3.1.2 走近相似度的计算
3.1.3 什么才是最好的相似度计算公式？
3.2 推荐引擎是怎么工作的
3.2.1 基于相似用户的推荐
3.2.2 基于相似条目的推荐
3.2.3 基于内容的推荐
3.3 推荐朋友、文章与新闻报道
3.3.1 MyDiggSpace.com简介
3.3.2 发现朋友
3.3.3 DiggDelphi的内部工作机制
3.4 像Netflix.com那样推荐电影
3.4.1 电影数据集的介绍及推荐器
3.4.2 数据标准化与相关系数
3.5 大规模的实现与评估
3.6 总结
3.7 To Do
3.8 参考资料
4 聚类：事物的分组
4.1 聚类的需求
4.1.1 网站中的用户组：案例研究
4.1.2 用SQL order by子句分组
4.1.3 用数组排序分组
4.2 聚类算法概述
4.2.1 基于分组结构的聚类算法分类
4.2.2 基于数据类型和结构的聚类算法分类
4.2.3 根据数据规模的聚类算法分类
4.3 基于链接的算法
4.3.1 树状图：基本的聚类数据结构
4.3.2 基于链接的算法概况
4.3.3 单链接算法
4.3.4 平均链接算法
4.3.5 最小生成树算法
4.4 k-means算法
4.4.1 初识k-means算法
4.4.2 k-means的内部原理
4.5 鲁棒的链接型聚类（ROCK）
4.5.1 ROCK简介
4.5.2 为什么ROCK这么强大？
4.6 DBSCAN
4.6.1 基于密度的算法简介
4.6.2 DBSCAN的原理
4.7 超大规模数据聚类
4.7.1 计算复杂性
4.7.2 高维度
4.8 总结
4.9 To Do
4.10 参考资料
5 分类：把事物放到它该在的地方
5.1 对分类的需求
5.2 分类器的概述
5.2.1 结构分类算法
5.2.2 统计分类算法
5.2.3 分类器的生命周期
5.3 邮件的自动归类与垃圾邮件过滤
5.3.1 朴素贝叶斯分类
5.3.2 基于规则的分类
5.4 用神经网络做欺诈检测
5.4.1 交易数据中关于欺诈检测的一个用例
5.4.2 神经网络概览
5.4.3 一个可用的神经网络欺诈检测器
5.4.4 神经网络欺诈检测器剖析
5.4.5 创建通用神经网络的基类
5.5 你的结果可信吗？
5.6 大数据集的分类
5.7 总结
5.8 To Do
5.9 参考资料
6 分类器组合
6.1 信贷价值：分类器组合案例研究
6.1.1 数据的简要说明
6.1.2 为真实问题生成人工数据
6.2 用单分类器做信用评估
6.2.1 朴素贝叶斯的基准线
6.2.2 决策树基准线
6.2.3 神经网络基线
6.3 在同一个数据集中比较多个分类器
6.3.1 McNemar检验
6.3.2 差额比例检验
6.3.3 Cochran Q检验与F检验
6.4 Bagging: bootstrap聚合（bootstrap aggregating）
6.4.1 bagging实例
6.4.2 bagging分类器底层细节
6.4.3 分类器集成
6.5 Boosting：一种迭代提高的方法
6.5.1 boosting分类器实例
6.5.2 boosting分类器底层细节
6.6 总结
6.7 To Do
6.8 参考资料
7 智能技术大汇集：一个智能新闻门户
7.1 功能概览
7.2 获取并清洗内容
7.2.1 各就位、预备、开抓！
7.2.2 搜索预备知识回顾
7.2.3 一个抓取并处理好的新闻数据集
7.3 搜索新闻
7.4 分配新闻类别
7.4.1 顺序问题
7.4.2 使用NewsProcessor类进行分类
7.4.3 分类器
7.4.4 分类策略：超越底层的分类
7.5 用NewsProcessor类创建新闻分组
7.5.1 聚类全部文章
7.5.2 在一个新闻类别中聚类文章
7.6 基于用户评分的动态内容展示
7.7 总结
7.8 To Do
7.9 参考资料
附录A BeanShell简介
A.1 什么是BeanShell？
A.2 为什么使用BeanShell？
A.3 运行BeanShell
A.4 参考资料
附录B 网络采集
B.1 爬虫组件概况
B.1.1 采集的步骤
B.1.2 我们的简单爬虫
B.1.3 开源Web爬虫
B.2 参考资料
附录C 数学知识回顾
C.1 向量和矩阵
C.2 距离的度量
C.3 高级矩阵方法
C.4 参考资料
附录D 自然语言处理
D.1 参考资料
附录E 神经网络
E.1 参考资料
索引
媒体评论
； ；你不需要为搭建一个智能网站而专门去修一个PhD学位，读这本书就可以了。
； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ——Ajay Bhandari
； ；分析当前所知，解锁Web未来。
； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ；——Eric Swanson， AAA
免费在线读
； ； 在如今生活的世界里，我们被淹没在大量的选择之中，因为我们生活中方方面面的事情几乎都具有不止一个的可选项。我们日常需要做出的决定，包括从汽车到家庭影院，从寻找自己的另一半到选择律师或者会计，从书籍、报纸到wiki和博客，从电影到音乐，如此等等。此外，我们每天都得忍受持续地被信息轰炸（有时还是垃圾信息）的事情。在这样“恶劣”的环境下，要是谁能给你推荐一个合适的选择，该是多么有用啊！何况，如果这个推荐还比较切合你的偏好，这种能力更是弥足珍贵。
； ； 总有那么一些公司在孜孜不倦地影响你的选择，对于怎样给你一个好的结果这件事情上，广告公司无疑显得特别用心。这些公司存在的理由就是要说服你是真的喜欢X商品或者Y服务的。但如果你对这些东西没有丝毫的兴趣，那么不单是你感觉到被骚扰，他们的努力也只不过是在浪费时间而已。传统广告的“广播”方式（比如广告牌、电视广告、电台广告）都存在着这样的问题，因为这种“广播”只是希望通过持续不断地重复相同的信息来改变你的爱好。而另一种更友好、更有效的方式是：定位你的偏爱，然后诱导你去选择符合你个人的愿望与需要的产品。这就是单纯的网络世界与基于网络的智能广告商业之间的区别所在。Google之所以闻名遐迩，也许是因为它在搜索领域方面的能力，但Google之所以富有，却是因为它们的广告系统。
； ； 在本章，我们会告诉你关于构建一个推荐引擎的所有知识，你会学习到协同过滤（collaborative filtering）与基于内容（content-based）的推荐引擎，同时还会学习到怎样优化并扩展经典的算法，以使它们能应用到更多的实际应用领域。我们会以一个在线音乐商店中的推荐问题作为引子，然后把我们的解决方案推广到其他的应用环境中。这个在线的音乐商店只是一个简单的例子，但它足够具体、详细，有助于我们理解在构建一个推荐引擎过程中所涉及的所有的基本概念。
； ； 后面我们会通过展示一些更复杂的例子来让学习更加有趣。在谨遵商业宣传的重要原则的前提下，例子的内容涵盖在线电影租赁、网络书店和普通网上商店中至关重要的各种推荐引擎。
； ； 3.1 ；一个在线音乐商店：基本概念
； ； ；假设你有一个专门提供音乐下载销售的在线商店，典型的场景是：注册用户登录到你的在线商店后，可以试听某些歌曲，如果用户喜欢某首歌曲，可以把这首歌曲放到购物车，如此循环，在完成全部的选购之后，下单购买购物车里的所有歌曲。通常来说，当用户在完成购买过程后，或者是当用户刚刚来到这个假想的应用时，我们很希望能给他们推荐更多的歌曲。因为我们拥有数以百万计的可供选择的歌曲，不计其数的歌手，数十种音乐的风格——经典、宗教、流行、重金属、乡村，以及很多其他可以进一步细分的风格，能把它们推销出去当然是一桩更好的买卖。但是，人们通常对那些他们不喜欢的音乐极为敏感，就我个人而言，如果你展示给我的都是与说唱乐（rap）相关的歌曲，那还不如雷死我，而对于另一些人来说，他们会对经典音乐表现出极不感兴趣，如此等等，不一而足。
； ； 以上例子的寓意在于，当你给一个用户展示音乐时，你希望这些内容推荐能够命中用户的偏好，同时避开用户不喜欢的内容。这个看起来有点困难？不要害怕，推荐引擎做的正是这样的事情，它会帮助你把正确的内容传递到你的用户面前。
； ； 一个推荐引擎会仔细审查一个用户以前所做出的选择，然后识别出他对某个自己还没接触过的条目的喜好程度。也就是说，它可以识别出你的用户喜欢什么类型的音乐，进而判定他会购买什么样的音乐，判定的方法是在音乐类型特征上比较他偏好的歌曲与其他歌曲的“相似度”。进而发挥一下想象力——也许我们还可以依据用户对音乐喜好的差异，帮助用户在网站上建立一个关于音乐喜好的社会网络。所以，显而易见，推荐引擎的核心功能在于计算任意两个用户或两个条目之间的相似程度，这种相似度即可用于后续的推荐。
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