社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘與分析

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	（美）羅塞爾著，師蓉譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

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ISBN：	9787111369608	出版時(shí)間：	2012-02-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	301	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　Facebook、Twitter和LinkedIn產(chǎn)生了大量寶貴的社交數(shù)據(jù)，但是怎樣才能找出誰(shuí)通過(guò)社交媒介正在進(jìn)行聯(lián)系？他們?cè)谟懻撔┦裁?？或者他們?cè)谀膬海勘緯?shū)簡(jiǎn)潔而且具有可操作性，它將揭示如何回答這些問(wèn)題甚至更多的問(wèn)題。你將學(xué)到如何組合社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、分析技術(shù)，如何通過(guò)可視化幫助你找到你一直在社交世界中尋找的內(nèi)容，以及你聞所未聞的有用信息。本書(shū)每章都介紹了在社交網(wǎng)絡(luò)的不同領(lǐng)域挖掘數(shù)據(jù)的技術(shù)，這些領(lǐng)域包括博客和電子郵件。你所需要具備的就是一定的編程經(jīng)驗(yàn)和學(xué)習(xí)基本的Python工具的意愿。通過(guò)本書(shū)，你將 . 獲得對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)世界的直觀認(rèn)識(shí) .使用GitHub上靈活的腳本來(lái)獲取從諸如Twitter、Facebook和LinkedIn等社交網(wǎng)絡(luò)API中的數(shù)據(jù)　. 學(xué)習(xí)如何應(yīng)用便捷的Python工具來(lái)交叉分析你所收集的數(shù)據(jù) . 通過(guò)XFN探討基于微格式的社交聯(lián)系 . 應(yīng)用諸如TF-IDF、余弦相似性、搭配分析、文檔摘要、派系檢測(cè)之類(lèi)的先進(jìn)挖掘技術(shù) . 通過(guò)基于HTML 5和JavaScript工具包的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立交互式可視化

作者簡(jiǎn)介

　　馬修·羅塞爾（Matthew A.Russell），Digital ReasoningSystems公司的技術(shù)副總裁和Zaffra公司的負(fù)責(zé)人，是熱愛(ài)數(shù)據(jù)挖掘、開(kāi)源和Web應(yīng)用技術(shù)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家。他也是《Dojo：The DofinitiveGuide》（O'Reilly出版社）的作者。在LinkedIn上聯(lián)系他或在Twitter上關(guān)注@ptwobrussell，可隨時(shí)關(guān)注他的最新動(dòng)態(tài)。

圖書(shū)目錄

前言
第1章　緒論：Twitter 數(shù)據(jù)的處理
Python 開(kāi)發(fā)工具的安裝
Twitter 數(shù)據(jù)的收集和處理
小結(jié)
第2章　微格式：語(yǔ)義標(biāo)記和常識(shí)碰撞
XFN 和朋友
使用XFN 來(lái)探討社交關(guān)系
地理坐標(biāo)：興趣愛(ài)好的共同主線(xiàn)
（以健康的名義）對(duì)菜譜進(jìn)行交叉分析
對(duì)餐廳評(píng)論的搜集
小結(jié)
第3章　郵箱：雖然老套卻很好用
mbox：Unix 的入門(mén)級(jí)郵箱
mbox+CouchDB= 隨意的Email 分析
將對(duì)話(huà)線(xiàn)程化到一起
使用SIMILE Timeline 將郵件“事件”可視化
分析你自己的郵件數(shù)據(jù)
小結(jié)
第4章　Twitter ：朋友、關(guān)注者和Setwise 操作
REST 風(fēng)格的和OAuth-Cladded API
干練而中肯的數(shù)據(jù)采集器
友誼圖的構(gòu)建
小結(jié)
第5章　Twitter：tweet ，所有的tweet ，只有tweet
筆PK 劍：和tweet PK 機(jī)槍
對(duì)tweet 的分析（每次一個(gè)實(shí)體）
并置潛在的社交網(wǎng)站（或#JustinBieber VS #TeaParty）
對(duì)大量tweet 的可視化
小結(jié)
第6章　LinkedIn ：為了樂(lè)趣（和利潤(rùn)？）將職業(yè)網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)
聚類(lèi)的動(dòng)機(jī)
按職位將聯(lián)系人聚類(lèi)
獲取補(bǔ)充個(gè)人信息
從地理上聚類(lèi)網(wǎng)絡(luò)
小結(jié)
第7章　Google Buzz：TF-IDF 、余弦相似性和搭配194
Buzz=Twitter+ 博客
使用NLTK 處理數(shù)據(jù)
文本挖掘的基本原則
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在二元語(yǔ)法中發(fā)Buzz
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在中斷之前試著創(chuàng)建一個(gè)搜索引擎……
小結(jié)
第8章　博客及其他：自然語(yǔ)言處理（等）
NLP ：帕累托式介紹
使用NLTK 的典型NLP 管線(xiàn)
使用NLTK 檢測(cè)博客中的句子
對(duì)文件的總結(jié)
以實(shí)體為中心的分析：對(duì)數(shù)據(jù)的深層了解
小結(jié)256
第9章　Facebook ：一體化的奇跡
利用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
對(duì)Facebook 數(shù)據(jù)的可視化
小結(jié)
第10章　語(yǔ)義網(wǎng)：簡(jiǎn)短的討論
發(fā)展中的變革
人不可能只靠事實(shí)生活
期望