大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄申 著

图书标签:

• 大数据
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• 架构
• 算法
• 实战
• Java
• 分布式系统
• 数据分析
• 技术实践
• 高并发

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111569695

版次：1

商品编码：12206386

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

产品特色

编辑推荐

　　

作者是IBM研究院资深科学家、微软学者、并获得了美国杰出人才称号。曾在eBay、沃尔玛1号店和大润发飞牛网等多家电商公司摸爬滚打，本书集其10多年研发经验之大成。

　　

内容简介

　　

全书介绍了一些主流些技术在商业项目中的应用，包括：机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索引擎，推荐系统，用户行为跟踪，架构设计的基本理念以及常用的消息和缓存机制。在这个过程中，我们有机会实践R、Mahout、Solr、Elasticsearch，Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka，Storm等系统。和前作不同之处在于，本书完全是面向技术人员，因此提供了大量详尽的实现步骤和代码分析。不过，本书在技术和商业结合方面，仍然和前作保持一致，从具体业务需求出发演变到合理的技术方案和实现，根据不同的应用场景、不同的数据集合、不同的进阶难度，我们为读者提供了反复温习和加深印象的机会。

　　

作者简介

黄申（博士），现任IBM研究院资深科学家，毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业，师从俞勇教授。微软学者，IBM ExtremeBlue天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay中国、沃尔玛1号店和大润发飞牛网担任要职，带队完成了若干公司级的战略项目。同时著有20多篇国际论文和10多项国际专利，《计算机工程》特邀审稿专家。2016年出版的《大数据架构商业之路》广受好评。因其对于业界的卓越贡献，获得美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。

精彩书评

　　

　　最近的这几年，我们见证了大数据和人工智能如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大革命。大数据的获取、处理和运营逐渐融入不同规模企业的日常业务，并成为它们的创新引擎。之前我们就已经看到Google的广告业务，它背后存在许多大数据的技术作为支撑，因此，它能够比较精确地预测在什么时候给你推荐什么内容的广告。时至今日，这样的大数据技术越来越多地应用到生活中的各个领域，包括电商、金融、旅游、健康、甚至是游戏和娱乐产业。

　　不过，在利用大数据技术创新的时候，人们往往面临这样的困惑：对于某类技术，如何找到合适的应用场景？反之亦然。所以，无论是在微软还是金山时，我们都非常强调将科研成果转变为实际的产品的过程。在创新的同时，需要找到合理的产品解决方案和定位。本书的作者黄申曾经在微软亚洲研究院工作，从事机器学习相关的研究。之后他加入了eBay中国等多家电子商务公司，对于大数据技术在电商领域的应用有着自己独到的见解。相信本书能够从电商业务的需求出发，解析技术实战的难点，探讨大数据和商业的结合之道，帮助大家打造更多实用型的创新产品。

　　——张宏江先生，源码资本合伙人，前金山软件CEO、前微软亚太研发集团CTO

　　

　　中国作为现在*大的互联网市场，在电子商务及新兴的互联网、移动互联网等领域充满了挑战和机会。而大数据的技术、架构和应用是未来各个公司竞争力的基础。作者在电商领域多年的实战经验总结，深谙相关系统的架构和实现，本书用生动的案例和场景来驱动，浅显易懂的讲述了电商系统中大数据相关的技术框架、架构实现以及应用等，是不可多得的大数据参考著作。

　　——韩卿，ApacheKylin联合创建者&PMCChair;，Kyligence联合创建者&CEO;

　　

　　从事互联网的同仁都明白：深入理解我们顾客的需求是多么的重要，它已经成为战胜竞争对手、赢得市场的关键因素。我们需要思考如何从技术的角度出发，充分利用大数据的知识和工具，全面提升顾客体验，最后促使公司的业务增长。如果你想了解在电商领域怎样才能做到技术驱动业务，那么或许这本书将提供不少有趣的答案，包括从技术方案的选型、对比、直至最终的实现细节。

　　——张雪峰，饿了么CTO

　　

　　近几年，AlphaGo人机大战、无人驾驶、深度学习等关键词不断的推进人工智能产业的发展。我们很有幸见证了不少历史性的时刻。与此同时，我也深信人工智能将会运用在更为广泛的领域中。电子商务这个相对成熟的领域，也正因为人工智能的到来而不断进化。本书的作者利用其多年的研发经验，向我们展示了如何巧妙地利用机器学习算法，提升电商平台的品质和服务，并提出了一些很有创意的实现，值得一读。

　　——张本宇，云脑科技（CloudBrain）创始人，前Google、Facebook技术骨干

　　

现代数据科学的基石：从原理到实践的探索 本书并非一本单纯的介绍性读物，它深入剖析了数据科学领域的核心理论，并以前沿的算法模型和实用的技术实现为切入点，旨在为读者构建一个坚实的数据科学知识体系。我们关注的不仅是“是什么”，更是“为什么”和“怎么做”，力求带领读者穿越抽象的概念，抵达数据驱动决策的实用彼岸。 第一部分：现代数据科学的理论基石 本部分我们将从最根本的层面出发，揭示支撑起整个数据科学大厦的理论框架。 第一章：数据之海的导航者——统计学基础 在海量数据的洪流中，统计学是我们辨别方向、理解规律的罗盘。本章将精炼讲解统计学中与数据科学紧密相关的核心概念。我们将从描述性统计学入手，学习如何有效地概括和呈现数据集的特征，包括但不限于： 集中趋势的度量： 均值、中位数、众数，理解它们在不同分布下的适用性。 离散程度的度量： 方差、标准差、四分位数，量化数据的波动性。 数据分布的探索： 直方图、箱线图、Q-Q图，直观理解数据的形态和潜在模式。 相关性与协方差： 揭示变量之间的线性关系强度与方向，为后续的建模打下基础。 随后，我们将深入到推论性统计学，学习如何从样本推断总体，并进行假设检验。这部分内容将包括： 概率论基础： 理解随机事件、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的重要性，以及它们在建模中的应用。 参数估计： 点估计与区间估计，如何对未知的总体参数进行有根据的推测。 假设检验： T检验、卡方检验、ANOVA等经典检验方法，学会如何验证数据的科学性，拒绝或接受统计假设。 置信区间： 理解区间估计的意义，如何量化我们对估计结果的信心。 本章特别强调的是，我们不仅仅是列举公式和概念，而是会结合直观的例子和图示，帮助读者理解这些统计学原理在实际数据分析中的应用场景。例如，我们将讨论如何利用描述性统计来快速了解用户行为数据，或者如何通过假设检验来评估营销活动的效果。 第二章：模型之眼——机器学习导论 机器学习是数据科学的核心驱动力，它赋予了机器从数据中学习并做出预测或决策的能力。本章将为读者构建一个清晰的机器学习知识图谱，从最基础的概念到关键的算法类别。 机器学习的基本范式： 监督学习、无监督学习、强化学习的定义、区别与应用场景。我们将阐释这些范式如何对应不同的数据科学问题。 监督学习的基石： 回归模型： 线性回归、多项式回归，理解如何预测连续型变量。我们将深入讲解最小二乘法原理，并讨论过拟合和欠拟合问题。 分类模型： 逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）的原理和应用。我们将重点介绍SVM如何通过寻找最优超平面来解决分类问题，并讨论核函数的概念。 无监督学习的探索： 聚类算法： K-Means、DBSCAN，学习如何发现数据中的自然分组，理解它们在用户分群、异常检测等场景的应用。 降维算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE，理解如何在高维数据中提取关键信息，减少数据复杂度，并用于可视化。 模型评估与选择： 准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等评估指标，以及交叉验证等技术，教会读者如何科学地评价模型的性能，并选择最适合任务的模型。 特征工程的重要性： 数据预处理、特征选择、特征提取、特征构建等关键步骤，强调其在提升模型性能中的核心作用。 本章的目标是让读者理解不同机器学习算法背后的数学原理和逻辑，同时能够辨析它们各自的优缺点，并初步掌握如何选择和评估模型。 第三章：数据之美——可视化与探索性数据分析（EDA） 优秀的数据可视化能够将复杂的数据关系以直观易懂的方式呈现出来，是理解数据、发现洞察的关键。本章将专注于数据可视化技术和探索性数据分析（EDA）的实践。 可视化理论与原则： 视觉感知、信息传递的有效性、避免误导性可视化。我们将讨论何时使用何种图表，以及如何通过颜色、形状、大小等视觉元素来增强信息的表达。 常用可视化图表精讲： 用于展示分布： 直方图、密度图、箱线图。 用于展示关系： 散点图、线图、热力图、成对关系图。 用于展示组成： 饼图（谨慎使用）、堆叠柱状图。 用于展示地理信息： 地图可视化。 探索性数据分析（EDA）流程： 数据概览： 样本量、缺失值、数据类型检查。 单变量分析： 深入理解每个特征的分布和统计特性。 多变量分析： 探索变量之间的关系，发现潜在的模式和关联。 异常值检测与处理： 特征工程启示： 通过EDA为特征工程提供方向。 交互式可视化工具介绍： 介绍并演示如何使用一些流行的可视化库（如Python的Matplotlib, Seaborn, Plotly）或商业BI工具进行交互式探索，例如如何通过拖拽来构建图表，或如何通过缩放和平移来深入观察细节。 本章强调的是，可视化不仅仅是“画图”，更是通过视觉化的手段来驱动思考，从而发现数据中的故事和规律。 第二部分：前沿算法模型与深度实现 在建立起坚实的理论基础后，本部分将聚焦于当前数据科学领域的热门算法模型，并深入探讨它们的实现细节和高级应用。 第四章：文本的智慧——自然语言处理（NLP） 文本数据是信息时代最丰富的资源之一，自然语言处理（NLP）技术使得我们能够理解、分析和生成人类语言。本章将带领读者深入NLP的各个层面。 文本预处理： 分词、词性标注、去除停用词、词形还原/词干提取。我们将讨论不同预处理方法的优缺点及其对下游任务的影响。 文本表示模型： 词袋模型（Bag-of-Words）与TF-IDF： 理解词语在文档中的出现频率如何反映其重要性。 词嵌入（Word Embeddings）： Word2Vec, GloVe, FastText的原理，以及它们如何捕捉词语之间的语义关系。 句向量与文档向量： 介绍如何将句子或文档转化为向量表示。 经典NLP任务： 文本分类： 情感分析、垃圾邮件检测。我们将介绍基于传统机器学习（如朴素贝叶斯、SVM）和深度学习（如CNN、RNN）的文本分类方法。 命名实体识别（NER）： 识别文本中的人名、地名、组织名等。 主题模型： LDA（Latent Dirichlet Allocation）等，理解如何从文本集合中发现隐藏的主题。 深度学习在NLP中的应用： 循环神经网络（RNN）及其变体： LSTM, GRU，理解它们如何处理序列数据，在机器翻译、文本生成等任务中的作用。 Transformer模型与Attention机制： BERT, GPT等模型的原理，重点解析Attention机制如何实现对长距离依赖的有效建模，以及其在现代NLP任务中的统治地位。 本章将通过实际的案例，展示如何应用这些NLP技术来解决现实问题，例如构建一个智能客服系统、进行舆情分析，或实现一个简单的文本摘要工具。 第五章：视觉的洞察——计算机视觉（CV） 计算机视觉（CV）赋予了机器“看”的能力，使得计算机能够从图像和视频中提取有意义的信息。本章将聚焦于CV的核心算法和实现。 图像基础： 像素、颜色空间、图像滤波、边缘检测。 特征提取： SIFT, SURF, HOG等经典特征提取方法，以及它们在图像匹配、目标识别中的应用。 深度学习在CV中的革命： 卷积神经网络（CNN）： LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等经典CNN架构的演进。我们将详细讲解卷积层、池化层、激活函数等核心组件的工作原理，以及它们如何学习图像的层次化特征。 物体检测： R-CNN系列、YOLO、SSD等模型，理解如何同时定位并识别图像中的多个物体。 图像分割： FCN, U-Net, Mask R-CNN等模型，学习如何对图像中的每个像素进行分类，实现精细的区域划分。 迁移学习与数据增强： 如何利用预训练模型加速模型开发，以及通过数据增强技术提升模型的泛化能力。 CV的实际应用： 人脸识别、自动驾驶中的场景理解、医学影像分析、内容审核等。 本章将通过生动的图像示例和代码片段，帮助读者理解CNN如何“看懂”图像，并掌握构建图像识别、物体检测等系统的关键技术。 第六章：序列的奥秘——时间序列分析与预测 时间序列数据以其内在的顺序性和依赖性，在金融、经济、气象、工业生产等领域具有广泛的应用。本章将深入探讨时间序列数据的特点、分析方法与预测模型。 时间序列的组成： 趋势、季节性、周期性、随机性。如何识别和分解这些组成部分。 平稳性检验与处理： 理解平稳性的重要性，以及如何通过差分等方法实现序列的平稳化。 经典时间序列模型： ARIMA模型族： AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA、ARIMA模型的原理、建模过程（识别、估计、诊断）及应用。 季节性ARIMA（SARIMA）模型： 如何处理具有明显季节性规律的时间序列。 状态空间模型与Kalman滤波： 在更复杂的动态系统中进行状态估计和预测。 基于机器学习的时间序列预测： 将时间序列转化为监督学习问题： 滑动窗口方法，如何构建特征和目标变量。 回归模型在时间序列预测中的应用： 线性回归、树模型（如XGBoost, LightGBM）等。 深度学习模型： RNN, LSTM, GRU在时间序列预测中的应用，以及其处理长序列依赖的优势。 多变量时间序列分析： 向量自回归（VAR）模型，以及如何处理多个相互影响的时间序列。 模型评估与选择： MAPE, RMSE, MAE等指标，以及如何选择最适合预测任务的模型。 本章将通过实际的时间序列数据集（如股票价格、销售数据），演示如何进行时间序列的探索、建模和预测，并分析不同模型在不同场景下的表现。 第三部分：模型部署与实践挑战 理论与模型固然重要，但最终的目标是将它们转化为实际的生产力。本部分将关注模型的部署、优化以及在真实世界中可能遇到的挑战。 第七章：从模型到产品——部署与工程化 模型训练完成后，将其有效地部署到生产环境，供应用程序调用，是数据科学项目成功的关键一步。本章将涵盖模型部署的核心概念和技术。 模型序列化与反序列化： 如何保存训练好的模型，并使其能够在其他环境中被加载和使用（如Pickle, joblib, ONNX）。 RESTful API设计： 将模型封装为可供远程调用的Web服务，使用Flask, FastAPI等框架构建API。 容器化技术： Docker的应用，如何打包模型及其依赖项，确保在不同环境中部署的一致性。 云平台上的模型部署： 介绍AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML等主流云服务商提供的模型部署解决方案。 实时预测与批量预测： 理解这两种模式的区别，以及它们各自适用的场景。 模型监控与日志记录： 部署后如何跟踪模型的性能，收集预测日志，以便进行故障排查和性能优化。 性能优化： 模型推理速度的优化，例如使用ONNX Runtime, TensorRT等工具，以及硬件加速的应用。 本章强调的是，将模型成功部署到生产环境，需要将数据科学知识与软件工程实践相结合。 第八章：持续迭代与模型生命周期管理 数据并非一成不变，模型也需要不断地更新与维护，以适应变化的业务需求和数据分布。本章将探讨模型的生命周期管理。 模型性能衰减： 导致模型性能下降的常见原因，如数据漂移（Data Drift）、概念漂移（Concept Drift）。 模型再训练策略： 定期再训练、触发式再训练。如何设计有效的再训练流程。 A/B测试与模型评估： 在生产环境中部署新模型时，如何通过A/B测试来科学地评估其真实效果。 MLOps（机器学习运维）： 介绍MLOps的核心理念，包括自动化、版本控制、持续集成/持续交付（CI/CD）在机器学习项目中的应用。 模型版本控制与回滚： 如何管理模型的不同版本，并在出现问题时快速回滚到稳定版本。 数据质量与治理： 强调数据质量对于模型性能的持续影响，以及数据治理的重要性。 本章旨在帮助读者理解，一个成功的机器学习项目并非一次性的训练任务，而是一个持续迭代、不断优化的过程。 第九章：数据科学的伦理与挑战 在数据科学蓬勃发展的今天，理解其潜在的伦理问题和面临的挑战至关重要。本章将探讨这些关键议题。 数据隐私与安全： GDPR, CCPA等法规的解读，差分隐私、联邦学习等保护隐私的技术。 算法偏见与公平性： 如何识别和缓解模型中的偏见，例如在招聘、信贷审批等场景中可能出现的歧视。 模型的透明度与可解释性： LIME, SHAP等可解释性工具的应用，以及为何需要理解模型决策的过程。 “黑箱”模型的风险： 数据伦理的实践： 如何在项目设计和实施中融入伦理考量。 未来趋势与展望： AI的负责任发展，可信AI，以及数据科学在解决全球性问题中的作用。 本章鼓励读者在追求技术卓越的同时，也要肩负起社会责任，构建更公平、更可靠、更受信任的数据科学应用。 本书特点： 理论与实践并重： 深入讲解算法原理，同时辅以大量代码示例，帮助读者动手实践。 循序渐进的结构： 从基础理论到前沿算法，再到部署实践，层层递进，适合不同阶段的学习者。 强调核心概念： 聚焦于数据科学中最关键、最常用的知识点，避免碎片化。 前沿技术覆盖： 包含NLP、CV、时间序列等热门领域，以及Transformer等最新模型。 工程化思维： 强调模型部署、监控和生命周期管理，帮助读者建立完整的工程化意识。 伦理意识培养： 引导读者关注数据科学的社会影响，成为负责任的数据科学家。 无论您是渴望深入理解数据科学核心奥秘的学生，还是希望在实际工作中运用先进数据技术解决问题的工程师，亦或是对人工智能的未来发展充满好奇的探索者，本书都将是您不可或缺的宝贵参考。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，构建强大的智能系统，并在数据驱动的时代开启新的篇章。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在电商行业摸爬滚打多年的技术人员，我深知数据分析和算法优化对于业务增长的重要性。市场上关于大数据技术书籍良莠不齐，很多都停留在理论层面，或者内容过时。当我拿到《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》这本书时，我首先关注的是它的案例实操性。书名中的“技术实战”四个字，让我看到了它区别于其他书籍的独特之处。我个人对书中关于“秒杀系统高并发架构设计”和“分布式事务处理”的部分非常感兴趣，这直接关系到我们在促销活动中经常遇到的技术瓶颈。另外，对于“AB测试与效果评估”的章节，我也抱有很大的期望，希望能从中学习到科学的评估方法，来验证我们的技术优化是否真正带来了业务上的提升。总而言之，这本书给了我一种踏实的感觉，仿佛可以让我看到一个完整的电商大数据技术体系的构建过程，并且能够从中找到解决实际问题的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行不久的数据分析师，之前接触的更多是SQL和一些基础的BI工具。对于大数据，我的认识还停留在概念阶段，对于如何实际应用，更是摸不着头脑。朋友向我推荐了这本书，并说这本书非常适合入门。我翻看了一下目录，发现它从“大数据基础概念”讲起，循序渐进，涵盖了Hadoop、Spark等核心技术。而且，它还提到了“数据仓库与数据湖的选型”以及“ETL流程设计”，这些都是我在工作中经常会遇到的问题。最让我感到惊喜的是，书中似乎还涉及到了“机器学习在商品搜索优化中的应用”，这正是我想进一步学习的方向。这本书的语言风格据说非常通俗易懂，即使是对大数据不熟悉的读者也能轻松上手。我希望通过阅读这本书，能够建立起对大数据架构的整体认知，并且能够掌握一些实用的数据处理和分析技术，从而在工作中更好地发挥自己的价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对前沿技术充满好奇心的开发者，对人工智能和大数据在电商领域的应用一直抱有浓厚的兴趣。我之前尝试阅读过一些国外的大数据相关的书籍，但由于语言和文化差异，总感觉隔靴搔痒。《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》这本书，以其贴近中国电商实际场景的特点，让我眼前一亮。我特别关注书中“实时数据流处理与监控”以及“基于深度学习的用户行为预测”等章节。我希望这本书能够提供一些关于如何处理海量实时数据，以及如何利用最新的深度学习技术来预测用户未来的购买意向的详细指导。我相信，这本书能够为我打开一扇新的大门，让我能够更深入地理解大数据技术如何赋能电商业务，并激发我在这个领域进行更多创新和实践。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为商业洞察，是每个电商从业者都面临的挑战。我一直认为，一个强大的大数据架构是支撑这一切的基础。《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》这本书，恰恰满足了我对这一领域深入探索的需求。书中关于“数据治理与数据质量管理”的章节，尤其引起了我的注意，因为我深知数据质量是后续所有分析和算法的基础，一旦数据不准确，再复杂的算法也无济于事。此外，我对“个性化推荐引擎的设计与实现”这一部分充满了期待，希望能从中学习到如何构建一个能够精准捕捉用户兴趣，并提供个性化商品推荐的智能系统。这本书不仅仅是技术的堆砌，更是一种思想的传递，它将理论与实践巧妙地结合，为我们提供了一套行之有效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，深邃的蓝色背景搭配金色的字体，仿佛蕴藏着数据世界的无限可能。我之前一直对大数据技术在电商领域的应用感到好奇，但苦于缺乏系统性的学习资料。偶然间在书店翻到了这本书，仅仅是目录就让我眼前一亮，涵盖了从基础的Hadoop、Spark到复杂的推荐算法、实时计算等方面，感觉内容非常全面。特别是看到其中有关于“用户画像构建”和“实时营销推荐”的章节，这正是我一直想要深入了解的部分。我期待这本书能够从理论到实践，一步步地教会我如何构建一个稳定、高效的大数据平台，并将其中的算法巧妙地应用于提升电商用户体验和销售业绩。虽然我还没有开始阅读，但仅仅是这份期待，就让我对未来的学习充满了动力。我相信，这本书就像一位经验丰富的引路人，能够带领我在大数据技术的广阔海洋中，找到属于自己的航向，并最终抵达成功的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案

评分☆☆☆☆☆

不错，经常买，速度快，东西好

评分☆☆☆☆☆

非常实用非常实用非常实用非常实用非常实用

评分☆☆☆☆☆

这本书应该不错,我还没开拆看呢.

评分☆☆☆☆☆

京东的东西，还是可以的。

评分☆☆☆☆☆

送货速度快，值得拥有，可以购买，好东西！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

书很好，是正版，送货快，很实用，值得一读。

评分☆☆☆☆☆

很应景吧，买来多学习下

评分☆☆☆☆☆

书质量好,不过没对照