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

作者簡介

Matthew A. Russell

　　Digital Reasoning Systems公司的技術副總裁和Zaffra公司的負責人，是熱愛資料採礦、開放源碼和Web應用技術的電腦工程師，同時也是《Dojo: The Definitive Guide》（O'Reilly出版社）的作者。在Linkedin上聯繫他或在Twitter關注@ptwobrussell，可隨時了解他的最新動態。

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