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本書由斯坦福大學“Web挖掘”課程的內容總結而成，主要關注極大規模資料的挖掘。書中包括分散式檔案系統、相似性搜索、搜尋引擎技術、頻繁項集挖掘、聚類算法、廣告管理及推薦系統、社會網路圖挖掘和大規模機器學習等主要內容。第3版新增了決策樹、神經網路和深度學習等內容。幾乎每節都有對應的習題，以此來鞏固所講解的內容。讀者還可以從網上獲取相關拓展資料。 本書適合作為本科生、研究生資料採擷課程的教材，也適合對資料採擷感興趣的技術人員閱讀。
尤雷·萊斯科夫（Jure Leskovec），Pinterest公司首席科學家，斯坦福大學計算機科學系副教授，研究方向為大型社交和資訊網路的數據挖掘。Jure是當今最知名的AI專家之一，他在圖神經網路等多個研究領域取得了重大進展。他的研究成果獲得了很多獎項，如Microsoft Research Faculty Fellowship、Alfred P. Sloan Fellowship和Okawa Foundation Fellowship，還獲得了很多最佳論文獎，同時也被《紐約時報》《華爾街日報》《華盛頓郵報》《連線》及NBC、CBC等流行的社會媒體刊載。他還創建了斯坦福網路分析平臺（SNAP）。
阿南德·拉賈拉曼（Anand Rajaraman），數據庫和Web技術領域領軍者，矽谷連續創業者和風險投資人，斯坦福大學計算機科學系助理教授。自1996年起創立過多家公司，這些公司先後被亞馬遜、穀歌和沃爾瑪集團收購，而他本人歷任亞馬遜技術總監、沃爾瑪負責全球電子商務業務的副總裁。之後創立了風投公司Milliways Ventures和Rocketship VC，投資過Facebook、Lyft等眾多公司。作為學者，他主要研究數據庫系統、Web和社交媒體，他的研究論文在學術會議上獲得了多個獎項，他在2012年被Fast Company雜誌列入“商界最具創造力100人”。
杰弗里·大衛·厄爾曼（Jeffrey David Ullman），計算機科學家，美國國家工程院院士，2020年圖靈獎得主。早年在貝爾實驗室工作，之後任教于普林斯頓大學，十年後加入斯坦福大學直至退休，一生的科研、著書和育人成果卓著。他是ACM會員，曾獲SIGMOD創新獎、高德納獎、馮諾依曼獎等多項科研大獎；合著有“龍書”《編譯原理》、數據庫名著《數據庫系統實現》等多部經典著作；培養的多名學生已成為數據庫領域的專家，其中包括谷歌聯合創始人Sergey Brin，本書第二作者也是他的得意弟子。目前擔任Gradiance公司CEO。
