社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘與分析pdf高清掃描版

動物出版社的書都是精品，這本書也不例外，里面的代碼使用Python寫的，通過發(fā)現(xiàn)GitHub上人、編程語言和代碼工程間的親密性，構(gòu)建興趣圖譜，非常的適合新手學(xué)習(xí)社交！

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社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘與分析介紹

社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)如同深埋地下的“金礦”，如何利用這些數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)哪些人正通過社交媒介進(jìn)行聯(lián)系？他們正在談?wù)撌裁�？或者他們在哪兒�?/p>

《社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘與分析（原書第2版）》第2版對上一版內(nèi)容進(jìn)行了全面更新和修訂，它將揭示回答這些問題的方法與技巧。你將學(xué)到如何獲取、分析和匯總散落于社交網(wǎng)站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、 GitHub、郵件、網(wǎng)站和博客等）的數(shù)據(jù)，以及如何通過可視化找到你一直在社交世界中尋找的內(nèi)容和你聞所未聞的有用信息。

社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘與分析目錄

前言

第一部分  社交網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)引

序幕

第1章  挖掘Twitter：探索熱門話題、發(fā)現(xiàn)人們的談?wù)搩?nèi)容等

1.1  概述

1.2  Twitter風(fēng)靡一時(shí)的原因

1.3  探索Twitt

1.4  分析140字的推文

1.5  本章小結(jié)

1.6  推薦練習(xí)

1.7  在線資源

第2章  挖掘Facebook：分析粉絲頁面、查看好友關(guān)系等

2.1  概述

2.2  探索Facebook的社交圖譜

2.3  分析社交圖譜聯(lián)系

2.4  本章小結(jié)

2.5  推薦練習(xí)

2.6  在線資源

第3章  挖掘LinkedIn：分組職位、聚類同行等

3.1  概述

3.2  探索Linked

3.3  數(shù)據(jù)聚類速成

3.4  本章小結(jié)

3.5  推薦練習(xí)

3.6  在線資源

第4章  挖掘Google+：計(jì)算文檔相似度、提取搭配等

4.1  概述

4.2  探索Google

4.3  TF-IDF簡介

4.4  用TF-IDF查詢?nèi)祟愓Z言數(shù)據(jù)

4.5  本章小結(jié)

4.6  推薦練習(xí)

4.7  在線資源

第5章  挖掘網(wǎng)頁：使用自然語言處理理解人類語言、總結(jié)博客內(nèi)容等

5.1  概述

5.2  抓取、解析、爬取網(wǎng)頁

5.3  通過解碼語法來探索語義

5.4  以實(shí)體為中心的分析：范式轉(zhuǎn)換

5.5  人類語言數(shù)據(jù)處理分析的質(zhì)量

5.6  本章小結(jié)

5.7  推薦練習(xí)

5.8  在線資源

第6章  挖掘郵箱：分析誰和誰說什么以及說的頻率等

6.1  概述

6.2  獲取和處理郵件語料庫

6.3  分析Enron語料庫

6.4  探索和可視化時(shí)序趨勢

6.5  分析你自己的郵件數(shù)據(jù)

6.6  本章小結(jié)

6.7  推薦練習(xí)

6.8  在線資源

第7章  挖掘GitHub：檢查軟件協(xié)同習(xí)慣、構(gòu)建興趣圖譜等

7.1  概述

7.2  探索GitHub的

7.3  使用屬性圖為數(shù)據(jù)建模

7.4  分析GitHub興趣圖譜

7.5  本章小結(jié)

7.6  推薦練習(xí)

7.7  在線資源

第8章  挖掘帶標(biāo)記語義網(wǎng)：提取微格式、推斷資源描述框架等

8.1  概述

8.2  微格式：易于實(shí)現(xiàn)的元數(shù)據(jù)

8.3  從語義標(biāo)記過渡到語義網(wǎng)：一個(gè)小插曲

8.4  語義網(wǎng)：發(fā)展中的變革

8.5  本章小結(jié)

8.6  推薦的練習(xí)

8.7  在線資源

第二部分  Twitter實(shí)用指南

第9章  Twitter實(shí)用指南

9.1  訪問Twitter的API（開發(fā)目的）

9.2  使用OAuth訪問Twitter的API（產(chǎn)品目的）

9.3  探索流行話題

9.4  查找推文

9.5  構(gòu)造方便的函數(shù)調(diào)用

9.6  使用文本文件存儲JSON數(shù)據(jù)

9.7  使用MongoDB存儲和訪問JSON數(shù)據(jù)

9.8  使用信息流API對Twitter數(shù)據(jù)管道抽樣

9.9  采集時(shí)序數(shù)據(jù)

9.10  提取推文實(shí)體

9.11  特定的推文范圍內(nèi)查找最流行的推文

9.12  特定的推文范圍內(nèi)查找最流行的推文實(shí)體

9.13  對頻率分析制表

9.14  查找轉(zhuǎn)推了狀態(tài)的用戶

9.15  提取轉(zhuǎn)推的屬性

9.16  創(chuàng)建健壯的Twitter請求

9.17  獲取用戶個(gè)人資料信息

9.18  從任意的文本中提取推文實(shí)體

9.19  獲得用戶所有的好友和關(guān)注者

9.20  分析用戶的好友和關(guān)注者

9.21  獲取用戶的推文

9.22  爬取好友關(guān)系圖

9.23  分析推文內(nèi)容

9.24  提取鏈接目標(biāo)摘要

9.25  分析用戶收藏的推文

9.26  本章小結(jié)

9.27  推薦練習(xí)

9.28  在線資源

第三部分  附錄

附錄A  關(guān)于本書虛擬機(jī)體驗(yàn)的信息

附錄B  OAuth入門

附錄C  Python和IPython Notebook的使用技巧