非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析

定　價：￥36.00

作　者：	李翠平編
出版社：	中國人民大學出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計應(yīng)用叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787300262970	出版時間：	2018-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	225	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析/大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計應(yīng)用叢書》介紹了四種典型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析和挖掘技術(shù)，分別是文本數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)（包括圖像、音頻和視頻），共12章?！斗墙Y(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析/大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計應(yīng)用叢書》第1～5章，主要介紹了文本挖掘的時代背景、文本挖掘與數(shù)據(jù)挖據(jù)的關(guān)系、文本預(yù)處理、文本分類、文本聚類、話題檢測、觀點挖掘和情感分析等。第6～10章，主要介紹了社會網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)基本概念、常見統(tǒng)計屬性、社區(qū)發(fā)現(xiàn)、個體社會影響力分析、鏈路預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)信息擴散等。第11章，主要介紹了數(shù)據(jù)流中的變化探測、直方圖、聚類和分類等。第12章，主要介紹了圖像、音頻和視頻數(shù)據(jù)的特征提取、內(nèi)容檢索、內(nèi)容識別等。

作者簡介

　　李翠平，女，教授，中國人民大學信息學院副院長、計算機系主任，中國計算機學會杰出會員，大數(shù)據(jù)專家委員會常務(wù)委員，數(shù)據(jù)庫專委會委員。2003年畢業(yè)于中科院計算所獲得博士學位，2008年在美國UIUC大學計算機系訪問交流。目前研究方向為數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、社會網(wǎng)絡(luò)分析和社會媒體推薦等。主持和參與國家重點研發(fā)計劃課題、自然科學基金、973、863等10多項***和省部級項目，先后在SIGKDD、SIGMOD、VLDB、EDBT等重要國際會議和TKDE、KAIS、JCST、軟件學報等國內(nèi)外期刊發(fā)表論文100多篇，出版著作2部，申請國家發(fā)明專利4項，獲得軟件著作權(quán)登記2項。2007年入選北京****優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助計劃。2009年入選教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃。2011年獲得中國計算機學會“青年科學家獎”。

圖書目錄

第1章文本挖掘概述
1．1 時代背景
1．2 文本挖掘與數(shù)據(jù)挖掘
第2章文本預(yù)處理
2．1 自然語言處理
2．2 分詞技術(shù)
2．3 文本表示
第3章文本分類
3．1 預(yù)測建模
3．2 決策樹分類
3．3 貝葉斯分類
3．4 支持向量機分類
3．5 實踐案例———垃圾短信識別
第4章文本聚類和話題檢測
4．1 概述
4．2 基于相似度的文本聚類
4．3 基于模型的文本聚類
4．4 實踐案例———用LDA實現(xiàn)話題檢測
第5章情感分析和觀點挖掘
5．1 概述
5．2 問題定義
5．3 文檔級情感分析
5．4 句子級情感分析
5．5 方面級情感分析
5．6 存在的問題和挑戰(zhàn)
5．7 實踐案例———發(fā)債企業(yè)負面新聞識別系統(tǒng)
第6章社交網(wǎng)絡(luò)及其統(tǒng)計特性
6．1 社交網(wǎng)絡(luò)簡介
6．2 相關(guān)基本概念
6．3 常見統(tǒng)計特性
6．4 實踐案例———微博用戶關(guān)系分析
第7章社區(qū)發(fā)現(xiàn)
7．1 概述
7．2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法
7．3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)的研究領(lǐng)域
7．4 實踐案例———用邊聚類探測算法發(fā)現(xiàn)社區(qū)
第8章個體社會影響力分析
8．1 概述
8．2 個體社會影響力及影響強度度量
8．3 實踐案例———用PageRank算法計算個體社會影響力
第9章鏈路預(yù)測
9．1 簡介
9．2 基于相似度的鏈路預(yù)測算法
9．3 基于等級結(jié)構(gòu)模型的鏈路預(yù)測算法
9．4 實踐案例———鏈路預(yù)測
第10章網(wǎng)絡(luò)信息擴散
10．1 熱點主題的發(fā)現(xiàn)方法
10．2 信息擴散過程的建模與分析
10．3 實踐案例———信息擴散計算過程
第11章數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)挖掘
11．1 簡介
11．2 數(shù)據(jù)流中的變化探測
11．3 實時更新數(shù)據(jù)流中的直方圖
11．4 數(shù)據(jù)流中的聚類
11．5 數(shù)據(jù)流的分類
11．6 數(shù)據(jù)流方法的評估
第12章多媒體數(shù)據(jù)分析
12．1 概述
12．2 基礎(chǔ)知識
12．3 特征提取
12．4 多媒體內(nèi)容檢索
12．5 多媒體內(nèi)容識別
12．6 國際評測
12．7 問題與挑戰(zhàn)