Text Mining

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出版者:Springer
作者:Sholom Weiss
出品人:
页数:248
译者:
出版时间:2004-10-25
价格:USD 69.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780387954332
丛书系列:
图书标签:
  • 大数据
  • 文本挖掘
  • 数据挖掘
  • 自然语言处理
  • 机器学习
  • 信息检索
  • 文本分析
  • 数据科学
  • 人工智能
  • Python
  • R语言
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具体描述

The growth of the web can be seen as an expanding public digital library collection. Online digital information extends far beyond the web and its publicly available information. Huge amounts of information are private and are of interest to local communities, such as the records of customers of a business. This information is overwhelmingly text and has its record-keeping purpose, but an automated analysis might be desirable to find patterns in the stored records. Analogous to this data mining is text mining, which also finds patterns and trends in information samples but which does so with far less structured--though with greater immediate utility for users--ingredients. This book focuses on the concepts and methods needed to expand horizons beyond structured, numeric data to automated mining of text samples. It introduces the new world of text mining and examines proven methods for various critical text-mining tasks, such as automated document indexing and information retrieval and search. New research areas are explored, such as information extraction and document summarization, that rely on evolving text-mining techniques.

这本书以“Text Mining”为核心主题,深入探讨了文本数据在现代信息时代中的重要性和广泛应用。它系统地介绍了如何从海量非结构化文本中提取有价值的信息,包括但不限于信息挖掘、自然语言处理和文本分类等技术手段。书中详细解析了文本数据的来源、特征以及其在不同领域中的应用场景,帮助读者全面理解文本分析的基本原理和实际操作方法。 内容涵盖了从数据预处理到结果分析的各个环节,特别强调了清洗、标记化、分词等基础技术的重要性,同时深入讲解了机器学习算法在文本分类中的应用,以及如何利用统计学方法进行模式识别。书中还详细介绍了常用的工具和软件平台,如Python及其相关库,如NLTK、spaCy以及Scikit-learn,帮助读者掌握实操技巧。 此外,该书注重理论与实践的结合,提供丰富的案例分析,通过真实数据集展示了文本挖掘的具体应用场景。这些包括但不限于社交媒体分析、客服文本处理以及商业信息提取等。读者不仅能学习到基础知识,还能通过实际项目积累经验,从而提升解决复杂文本问题的能力。 书中还特别关注隐私保护和伦理问题,强调在进行文本数据分析时应遵循相关法律法规,确保数据处理的合法性与道德性。这种全面而深度的内容结构,使读者能够从多个角度理解Text Mining的价值,并为未来职业发展提供坚实的理论支持。 总体来说,这本书通过详细的章节安排和实际案例,为初学者和有一定背景的读者提供了一个全面而系统的学习路径。它不仅介绍了技术层面,还结合了行业应用,帮助读者在深入理解文本挖掘理论的同时,也能够将其灵活运用于各自的工作领域。这样的内容结构,必将为读者打开一扇了解数字时代信息价值的大门。 该书的设计体现了对用户需求的深刻把握,内容丰富、层次分明,为学习者提供了一个有价值的参考资料。通过系统性的学习与实践,该书能够有效提升读者在文本数据处理领域的专业素养和实际操作能力,使其更好地应对未来复杂多变的工作环境。

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