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社交网站的数据挖掘与分析

社交网站的数据挖掘与分析

中文版
(美)罗塞尔 著,师蓉 译
数据挖掘 大数据
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读者:  
  Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据,但是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?本书简洁而且具有可操作性,它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。
  本书每章都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。
  通过本书,你将
   . 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等社交网络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XFN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HTML 5和JavaScript工具包的网络技术建立交互式可视化

前言    2
第1章 绪论:Twitter 数据的处理   
Python 开发工具的安装   
Twitter 数据的收集和处理   
第2章 微格式:语义标记和常识碰撞   
XFN 和朋友   
使用XFN 来探讨社交关系   
地理坐标:兴趣爱好的共同主线   
(以健康的名义)对菜谱进行交叉分析   
对餐厅评论的搜集   
第3章 邮箱:虽然老套却很好用   
mbox:Unix 的入门级邮箱   
mbox+CouchDB= 随意的Email 分析   
将对话线程化到一起   
使用SIMILE Timeline 将邮件“事件”可视化   
分析你自己的邮件数据   
第4章 Twitter :朋友、关注者和Setwise 操作   
REST 风格的和OAuth-Cladded API   
干练而中肯的数据采集器   
友谊图的构建   
第5章 Twitter:tweet ,所有的tweet ,只有tweet   
笔PK 剑:和tweet PK 机枪(?!?)   
对tweet 的分析(每次一个实体)   
并置潜在的社交网站(或#JustinBieber VS #TeaParty)   
对大量tweet 的可视化   
第6章 LinkedIn :为了乐趣(和利润?)将职业网络聚类   
聚类的动机   
按职位将联系人聚类   
获取补充个人信息   
从地理上聚类网络   
第7章 Google Buzz:TF-IDF 、余弦相似性和搭配   
Buzz=Twitter+ 博客(???)   
使用NLTK 处理数据   
文本挖掘的基本原则   
查找相似文档   
在二元语法中发Buzz   
利用Gmail   
在中断之前试着创建一个搜索引擎……   
第8章 博客及其他:自然语言处理(等)   
NLP :帕累托式介绍   
使用NLTK 的典型NLP 管线   
使用NLTK 检测博客中的句子   
对文件的总结   
以实体为中心的分析:对数据的深层了解   
第9章 Facebook :一体化的奇迹   
利用社交网络数据   
对Facebook 数据的可视化   
第10 章 语义网:简短的讨论   
发展中的变革   
人不可能只靠事实生活   
期望   
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