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Matthew A·Russell 作者

機械工業齣版社

師蓉譯者

2012-2 出版日期

301 頁數

59.00元價格

平裝

叢書系列

9787111369608 圖書編碼

社交網站的數據挖掘與分析在線電子書圖書標籤: 數據挖掘社交網站數據分析互聯網統計學機器學習 web2.0 social_media

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發表於2024-11-22

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社交網站的數據挖掘與分析在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

:TP274/6232

評分☆☆☆☆☆

第二版更好，及時更新解決瞭twitter API的問題。 https://github.com/ptwobrussell/Mining-the-Social-Web-2nd-Edition

評分☆☆☆☆☆

還行，講瞭很多算法，也給瞭很多代碼。不過數據挖掘，算法和實際能用的係統，不是一會事

評分☆☆☆☆☆

基本入門書籍

評分☆☆☆☆☆

我真心不該認為這本書跟技術無關，滿篇代碼啊

社交網站的數據挖掘與分析在線電子書著者簡介

馬修·羅塞爾（Matthew A.Russell），Digital Reasoning Systems公司的技術副總裁和Zaffra公司的負責人，是熱愛數據挖掘、開源和Web應用技術的計算機科學傢。他也是《Dojo: The Dofinitive Guide》（O'Reilly齣版社）的作者。在LinkedIn上聯係他或在Twitter上關注@ptwobrussell，可隨時關注他的最新動態。

社交網站的數據挖掘與分析在線電子書著者簡介

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社交網站的數據挖掘與分析在線電子書圖書描述

Facebook、Twitter和LinkedIn産生瞭大量寶貴的社交數據，但是你怎樣纔能找齣誰通過社交媒介正在進行聯係?他們在討論些什麼?或者他們在哪兒?這本簡潔而且具有可操作性的書將揭示如何迴答這些問題甚至更多的問題。你將學到如何組閤社交網絡數據、分析技術，如何通過可視化幫助你找到你一直在社交世界中尋找的內容，以及你聞所未聞的有用信息。

每個獨立的章節介紹瞭在社交網絡的不同領域挖掘數據的技術，這些領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驗和學習基本的Python工具的意願。

•獲得對社交網絡世界的直觀認識

•使用GitHub上靈活的腳本來獲取從諸如Twitter、Facebook和LinkedIn之類的社交網絡API中的數據

•學習如何應用便捷的Python工具來交叉分析你所收集的數據

•通過XHTML朋友圈探討基於微格式的社交聯係

•應用諸如TF-IDF、餘弦相似性、搭配分析、文檔摘要、派係檢測之類的先進挖掘技術

•通過基於HTML5和JavaScript工具包的網絡技術建立交互式可視化

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社交網站的數據挖掘與分析在線電子書讀後感

評分☆☆☆☆☆

yes, damn beaver -,-# 社交网站的DM需要用直推来隐藏看似复杂却又简单，做起来简单却确实不是随便谁都能做好的工作。 UPLOAD YOUR SOUL TO THE ULTIMATE INTERNET！哈哈哈哈！

評分☆☆☆☆☆

作者的文风非常傲慢源代码各种不解释写作思路跳跃性强难以捉摸而且主要实现的功能偏数据收集所谓的数据分析只停留在浅层次上好的地方是接触到了一些有趣的python库：nltk做自然语言处理 networkx的网络分析 graphvis做可视化以及以couchdb为代表的nosql 作为appetizer尚...

評分☆☆☆☆☆

本书介绍不同的社交网络数据分析，由于内容比较宽导致各个领域介绍的不是非常的深入。twitter一节有点过时了，互联网发展太快了。本书代码网址：https://github.com/ptwobrussell/Mining-the-Social-Web

評分☆☆☆☆☆

虽然使用的语言是python，而且分析的网站都是国内被禁的网站，但是读完这本书后，感到很受启发，其实如果你懂了这本书中的内容，分析其他社交网站也会得心应手，比如说像国内的sina微博，人家提供的API也很有价值啊，你读完这本书，收获会很大。

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