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。
发表于2024-05-10
社交网站的数据挖掘与分析 2024 pdf epub mobi 电子书
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。
评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
评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...
评分评价给的是原书的。 本来是一本还不错的书,看着那些翻译的语句,哎,真操蛋,这是我直接扔垃圾桶的第一本书,翻译的真不行。 再说书的内容,大概过了一遍,内容挺丰富的,包括了邮件、twitter、facebook、linkedin等各个方面的挖掘想法、工具,还是不错的。对于数据分析的关键...
评分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...
图书标签: 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
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
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评分略翻,作为数据挖掘的入门书应该挺好的,但是觉得翻译的似乎有点晦涩啊,看不懂。。。
评分扫一下就好。
评分、
评分太偏技术……有人想要么?99新可转,只翻过一次
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