社交网站的数据挖掘与分析

社交网站的数据挖掘与分析
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作者: ,
2012-02
版次: 1
ISBN: 9787111369608
定价: 59.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 316页
原版书名: Mining the Social Web : Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites
  •   Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据,但是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?本书简洁而且具有可操作性,它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。
      《社交网站的数据挖掘与分析》每章都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。
      通过本书,你将:
      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等社交网络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XFN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HTML 5和JavaScript工具包的网络技术建立交互式可视化   马修·罗塞尔(MatthewA.Russell),DigitalReasoningSystems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:TheDofinitiveGuide》(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。
    前言

    第1章 绪论:Twitter 数据的处理
    Python 开发工具的安装
    Twitter 数据的收集和处理
    小结

    第2章 微格式:语义标记和常识碰撞
    XFN 和朋友
    使用XFN 来探讨社交关系
    地理坐标:兴趣爱好的共同主线
    (以健康的名义)对菜谱进行交叉分析
    对餐厅评论的搜集
    小结

    第3章 邮箱:虽然老套却很好用
    mbox:Unix 的入门级邮箱
    mbox+CouchDB= 随意的Email 分析
    将对话线程化到一起
    使用SIMILE Timeline 将邮件"事件"可视化
    分析你自己的邮件数据
    小结

    第4章 Twitter :朋友、关注者和Setwise 操作
    REST 风格的和OAuth-Cladded API
    干练而中肯的数据采集器
    友谊图的构建
    小结

    第5章 Twitter:tweet ,所有的tweet ,只有tweet 
    笔PK 剑:和tweet PK 机枪
    对tweet 的分析(每次一个实体)
    并置潜在的社交网站(或#JustinBieber VS #TeaParty)
    对大量tweet 的可视化
    小结

    第6章 LinkedIn :为了乐趣(和利润?)将职业网络聚类
    聚类的动机
    按职位将联系人聚类
    获取补充个人信息
    从地理上聚类网络
    小结

    第7章 Google Buzz:TF-IDF 、余弦相似性和搭配194
    Buzz=Twitter+ 博客
    使用NLTK 处理数据
    文本挖掘的基本原则
    查找相似文档
    在二元语法中发Buzz 
    利用Gmail 
    在中断之前试着创建一个搜索引擎……
    小结

    第8章 博客及其他:自然语言处理(等)
    NLP :帕累托式介绍
    使用NLTK 的典型NLP 管线
    使用NLTK 检测博客中的句子
    对文件的总结
    以实体为中心的分析:对数据的深层了解
    小结256

    第9章 Facebook :一体化的奇迹
    利用社交网络数据
    对Facebook 数据的可视化
    小结

    第10章 语义网:简短的讨论
    发展中的变革
    人不可能只靠事实生活
    期望

  • 内容简介:
      Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据,但是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?本书简洁而且具有可操作性,它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。
      《社交网站的数据挖掘与分析》每章都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。
      通过本书,你将:
      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等社交网络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XFN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HTML 5和JavaScript工具包的网络技术建立交互式可视化
  • 作者简介:
      马修·罗塞尔(MatthewA.Russell),DigitalReasoningSystems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:TheDofinitiveGuide》(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。
  • 目录:
    前言

    第1章 绪论:Twitter 数据的处理
    Python 开发工具的安装
    Twitter 数据的收集和处理
    小结

    第2章 微格式:语义标记和常识碰撞
    XFN 和朋友
    使用XFN 来探讨社交关系
    地理坐标:兴趣爱好的共同主线
    (以健康的名义)对菜谱进行交叉分析
    对餐厅评论的搜集
    小结

    第3章 邮箱:虽然老套却很好用
    mbox:Unix 的入门级邮箱
    mbox+CouchDB= 随意的Email 分析
    将对话线程化到一起
    使用SIMILE Timeline 将邮件"事件"可视化
    分析你自己的邮件数据
    小结

    第4章 Twitter :朋友、关注者和Setwise 操作
    REST 风格的和OAuth-Cladded API
    干练而中肯的数据采集器
    友谊图的构建
    小结

    第5章 Twitter:tweet ,所有的tweet ,只有tweet 
    笔PK 剑:和tweet PK 机枪
    对tweet 的分析(每次一个实体)
    并置潜在的社交网站(或#JustinBieber VS #TeaParty)
    对大量tweet 的可视化
    小结

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    聚类的动机
    按职位将联系人聚类
    获取补充个人信息
    从地理上聚类网络
    小结

    第7章 Google Buzz:TF-IDF 、余弦相似性和搭配194
    Buzz=Twitter+ 博客
    使用NLTK 处理数据
    文本挖掘的基本原则
    查找相似文档
    在二元语法中发Buzz 
    利用Gmail 
    在中断之前试着创建一个搜索引擎……
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    NLP :帕累托式介绍
    使用NLTK 的典型NLP 管线
    使用NLTK 检测博客中的句子
    对文件的总结
    以实体为中心的分析:对数据的深层了解
    小结256

    第9章 Facebook :一体化的奇迹
    利用社交网络数据
    对Facebook 数据的可视化
    小结

    第10章 语义网:简短的讨论
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