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社群網站的資料探勘 第三版

作者: Matthew A. Russell
語言別: 繁體中文
出版社: 碁峰出版社
出版日期: 2020/08/31
類別: 辦公軟體
ISBN 9789865026035
讀者評鑑: ImgEvaluation
售價:780元 或 78點

內容簡介

🏆本書第一版曾經榮獲Jolt Productivity Award大獎🏆

挖掘隱藏在Twitter、Facebook、LinkedIn、Instagram與GitHub等熱門社群網站中的豐富數據。本書提供Python範例程式、Jupyter notebook與Docker檔可供練習。您可以從本書中,學到如何從社群媒體中挖掘各種寶貴的資料,像是某個人的人脈網路、現在的熱門話題,這些鄉民或網軍來自何方。

每個章節都是一個可以獨立閱讀學習的主題,分別介紹不同的資料探勘技術以及應用在不同的社群網站,同時還涵蓋了部落格與電子郵件。這個版本還額外增加了一個專門探討Instagram的章節。

.對社群網站有更加深入的了解
.提供打包好的Docker檔,可以直接執行本書的範例
.所有範例檔案皆可自本書專屬的Github儲存庫上取得
.學習如何使用簡單好用的Python工具來分析您取得的資料
.介紹先進的資料挖掘技術,如TF-IDF、餘弦相似性、搭配分析、圖像識別等等
.學習如何使用簡單好用的Python工具來分析您取得的資料
.利用XHTML Friends Network探索微格(microformat)中的社交聯繫
.應用TF-IDF、餘弦相似性、搭配分析、文件摘要、小組辨識等先進探勘技術
.使用Python與JavaScript套件完成資料視覺化

目錄

前言
第一章 緒論:Twitter 資料的處理
第二章 微格式:語義標記和常識碰撞
第三章 信箱:老套但好用
第四章 Twitter:朋友、追隨者和Setwise 操作
第五章 Twitter:tweet,tweet,全都是tweet
第六章 LinkedIn:為了樂趣(和利潤?)將職場網路分類
第七章 Google+:TF-IDF、餘弦相似性與搭配
第八章 部落格及其他:自然語言處理(等等)
第九章 Facebook:一體化的奇蹟
第十章 語義網:簡短的討論
索引

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