社交网站的数据挖掘与分析读书介绍

类别	页数	译者	网友评分	年代	出版社
书籍	301页		6.8	2020	机械工业出版社

定价	出版日期	最近访问	访问指数
59.00元	2020-02-20 …	2020-03-08 …	47

主题/类型/题材/标签

数据挖掘,社交网站,数据分析,互联网,统计学,机器学习,web2.0,social_media,

作者

Matthew A·Russell ISBN:9787111369608 原作名/别名:《Mining the Social Web : Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites》

内容和作者简介

社交网站的数据挖掘与分析摘要

Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据，但是你怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?这本简洁而且具有可操作性的书将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。

每个独立的章节介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的Python工具的意愿。

•获得对社交网络世界的直观认识

•使用GitHub上灵活的脚本来获取从诸如Twitter、Facebook和LinkedIn之类的社交网络API中的数据

•学习如何应用便捷的Python工具来交叉分析你所收集的数据

•通过XHTML朋友圈探讨基于微格式的社交联系

•应用诸如TF-IDF、余弦相似性、搭配分析、文档摘要、派系检测之类的先进挖掘技术

•通过基于HTML5和JavaScript工具包的网络技术建立交互式可视化

作者简介

马修·罗塞尔（Matthew A.Russell），Digital Reasoning Systems公司的技术副总裁和Zaffra公司的负责人，是热爱数据挖掘、开源和Web应用技术的计算机科学家。他也是《Dojo: The Dofinitive Guide》（O'Reilly出版社）的作者。在LinkedIn上联系他或在Twitter上关注@ptwobrussell，可随时关注他的最新动态。

本书后续版本

未发行或暂未收录

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