社群網站的資料探勘 第三版
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- 作者: Matthew A. Russell 追蹤 ? 追蹤作者後,您會在第一時間收到作者新書通知。
- 譯者:藍子軒
- 出版社: 歐萊禮 追蹤 ? 追蹤出版社後,您會在第一時間收到出版社新書通知。
- 出版日:2020/08/31
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內容簡介
🏆本書第一版曾經榮獲Jolt Productivity Award大獎🏆
挖掘隱藏在Twitter、Facebook、LinkedIn、Instagram與GitHub等熱門社群網站中的豐富數據。本書提供Python範例程式、Jupyter notebook與Docker檔可供練習。您可以從本書中,學到如何從社群媒體中挖掘各種寶貴的資料,像是某個人的人脈網路、現在的熱門話題,這些鄉民或網軍來自何方。
每個章節都是一個可以獨立閱讀學習的主題,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。這個版本還額外增加了一個專門探討Instagram的章節。
.對社群網站有更加深入的了解
.提供打包好的Docker檔,可以直接執行本書的範例
.所有範例檔案皆可自本書專屬的Github儲存庫上取得
.學習如何使用簡單好用的Python工具來分析您取得的資料
.介紹先進的資料挖掘技術,如TF-IDF、餘弦相似性、搭配分析、圖像識別等等
.使用Python與JavaScript套件完成資料視覺化
挖掘隱藏在Twitter、Facebook、LinkedIn、Instagram與GitHub等熱門社群網站中的豐富數據。本書提供Python範例程式、Jupyter notebook與Docker檔可供練習。您可以從本書中,學到如何從社群媒體中挖掘各種寶貴的資料,像是某個人的人脈網路、現在的熱門話題,這些鄉民或網軍來自何方。
每個章節都是一個可以獨立閱讀學習的主題,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。這個版本還額外增加了一個專門探討Instagram的章節。
.對社群網站有更加深入的了解
.提供打包好的Docker檔,可以直接執行本書的範例
.所有範例檔案皆可自本書專屬的Github儲存庫上取得
.學習如何使用簡單好用的Python工具來分析您取得的資料
.介紹先進的資料挖掘技術,如TF-IDF、餘弦相似性、搭配分析、圖像識別等等
.使用Python與JavaScript套件完成資料視覺化
名人推薦
“隨著認知技術在資料決策上的角色越來越重要,如果您想要挖掘最強大的現代資料來源--社群網路,本書是您不能錯過的選擇”
Rohan Khairnar, 卡羅來納大學夏洛特分校資料科學家
“在這個數位時代,能夠從社群網路取得情報已經是一種基本技能,對於想要學習這項技術的人而言,本書是最佳的入門指南”
Stuthi Parameshwara Rao, 卡羅來納大學夏洛特分校資料科學家
Rohan Khairnar, 卡羅來納大學夏洛特分校資料科學家
“在這個數位時代,能夠從社群網路取得情報已經是一種基本技能,對於想要學習這項技術的人而言,本書是最佳的入門指南”
Stuthi Parameshwara Rao, 卡羅來納大學夏洛特分校資料科學家
目錄
第一部分 社群網站的奇幻之旅
序幕
第一章 挖掘Twitter:觀察流行趨勢、探索熱門話題
第二章 挖掘 Facebook:分析粉絲專頁、檢視朋友關係
第三章 挖掘 Instagram:電腦視覺、神經網路、物體識別與臉部偵測
第四章 挖掘 LinkedIn:職稱的不同面向、同事的集群處理
第五章 挖掘文字檔案:計算文件相似度、提取出各種搭配詞
第六章 挖掘網頁:運用NLP 理解人類語言、對文章進行摘要總結
第七章 挖掘郵件信箱:分析誰與誰都在聊些什麼、多久聊一次
第八章 挖掘 GitHub:檢視軟體協作習慣、構建興趣圖譜
第二部分 Twitter 問答集
第九章 Twitter 有問必答
第三部分 附錄
附錄A 本書在虛擬機方面的相關經驗
附錄B OAuth 入門
序幕
第一章 挖掘Twitter:觀察流行趨勢、探索熱門話題
第二章 挖掘 Facebook:分析粉絲專頁、檢視朋友關係
第三章 挖掘 Instagram:電腦視覺、神經網路、物體識別與臉部偵測
第四章 挖掘 LinkedIn:職稱的不同面向、同事的集群處理
第五章 挖掘文字檔案:計算文件相似度、提取出各種搭配詞
第六章 挖掘網頁:運用NLP 理解人類語言、對文章進行摘要總結
第七章 挖掘郵件信箱:分析誰與誰都在聊些什麼、多久聊一次
第八章 挖掘 GitHub:檢視軟體協作習慣、構建興趣圖譜
第二部分 Twitter 問答集
第九章 Twitter 有問必答
第三部分 附錄
附錄A 本書在虛擬機方面的相關經驗
附錄B OAuth 入門
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