一、课程介绍

重点~课程对应教材（pdf可下载）：http://www.mmds.org/

CS246主题包括: 频繁项集和关联规则，高维数据中的近邻搜索，局部敏感哈希(LSH)，降维，推荐系统，聚类，链接分析，大规模监督机器学习，数据流，挖掘结构化数据的Web, Web广告。

大数据挖掘Mining Massive Data Sets，主讲人是斯坦福大牛Jure Leskovec，他是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。

二、作者介绍

主讲人Jurij Leskovec 是图网络领域的大牛Jure Leskovec，是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。在谷歌学术搜索（Google Scholar）上，Jure拥有接近4.5万的论文引用数量，H指数为84。

Leskovec的研究重点是对大型社会和信息网络进行分析和建模，以研究跨社会，技术和自然世界的现象。他专注于网络结构、网络演化、信息传播、影响和病毒在网络上的传播的统计建模。他所研究的问题是由大规模数据

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【推荐算法课程】CS246 大数据挖掘

文章目录

一、课程介绍

二、作者介绍

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