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
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社群網站的資料探勘的圖書 |
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社群網站的資料探勘 作者：Matthew A. Russell ／ 譯者：師蓉、胡為君 出版社：美商歐萊禮股份有限公司台灣分公司 出版日期：2013-05-22 語言：繁體書 |
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圖書介紹 - 資料來源：TAAZE 讀冊生活 評分：
圖書名稱：社群網站的資料探勘
本書曾經榮獲Jolt Productivity Award大獎
Facebook、Twitter和Linkedln產生了大量極具價值的社交資料，但是，要如何找出誰正在使用社群網站？他們在討論些什麼？或者他們在哪裡？這本簡潔而實用的書將告訴您答案。您可以從本書學到如何組合社群網站資料、分析這些資料的技術，以及如何將資料視覺化成為一目了然的資訊，以及您聞所未聞的有用資訊。
每個章節皆可獨立閱讀，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。您唯一需要的就是具備程式設計的基礎以及學習基本Python工具的意願。
．對社群網站有更加深入的了解
．利用存放在Github上的腳本程式來探勘Twitter、Facebook和Linkedin等社群網站API中的資料
．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HTML5和JavaScript建立可視覺化資料
名人推薦
「本書提供了實際可用的方法，告訴您如何利用Python從社群網站擷取分析資料」--Jeff Hammerbacher, Cloudera首席科學家
「對於探索結構化與非結構化資料的工具、技術與理論，本書提供了翔實的介紹」--Alex Martelli, Google資深工程師
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
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
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商品資料
- 作者： Matthew A. Russell 譯者： 師蓉、胡為君
- 出版社： 美商歐萊禮股份有限公司台灣分公司 出版日期：2013-05-22 ISBN/ISSN：9789862767825
- 語言：繁體中文 裝訂方式：平裝 頁數：360頁
- 類別： 中文書> 電腦> 電腦總論
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