社交网站的数据挖掘与分析 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

O'Reilly精品图书系列
社交网站的数据挖掘与分析
Mining the Social Web
[美]罗塞尔（Russell,M.A.）　著
师蓉　译
ISBN：978-7-111-36960-8
本书纸版由机械工业出版社于2012年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司）全球范围内制作与发行。
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目　录
O'Reilly Media,Inc.介绍
业界评论
本书赞誉
译者序
前言
是否要阅读本书
还是不要阅读本书
工具和先决条件
本书约定
代码示例的使用
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致谢
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
摆弄Twitter的API
频率分析和词汇多样性
tweet图的可视化
综合应用：用Protovis可视化转发的tweet
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
对XFN数据的广度优先抓取
地理坐标：兴趣爱好的共同主线
维基百科文章+Google地图=自驾游是否成立
（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
将文档批量加载到CouchDB中
合理的排序
映射/化简启发的频率分析
couchdb-lucene：全文索引以及更多
将对话线程化到一起
看谁在说话
使用SIMILE Timeline将邮件“事件”可视化
分析你自己的邮件数据
Graph Your（Gmail）Inbox Chrome扩展
小结
第4章　Twitter：朋友、关注者和Setwise操作
REST风格的和OAuth-Cladded API
不，你不能知道我的密码
干练而中肯的数据采集器
一个非常简短的重构子程序
Redis：数据结构服务器
基本的集合操作
使用基本的朋友/关注者度量来增强性能
通过计算共同好友和关注者来计算相似性
影响的度量
友谊图的构建
派系检测与分析
Infochimp“强链接”API
交互式3D图的可视化
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）
对（Tim的）Tweet的利用
Tim最常转发谁的tweet
Tim的影响力
Tim的tweet中有多少包含hashtag
并置潜在的社交网站（或#JustinBieber VS#TeaParty）
#JustinBieber和#TeaParty的tweet中最常共同出现的实体
平均来说，#JustinBieber或#TeaParty，谁的tweet包含更多hashtag
谁更常被转发：#JustinBieber还是#TeaParty
#TeaParty和#JustinBieber的tweet实体之间存在多少重叠
对大量tweet的可视化
使用高级的标签云可视化tweet
对Twitter搜索结果中群集结构的可视化
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
规范并统计职位的数量
聚类常见的相似性度量
聚类的贪心方法
分层聚类和k均值聚类
获取补充个人信息
从地理上聚类网络
使用Google Earth标识职业网络
使用Dorling Cartograms标识职业网络
小结
第7章　Google Buzz：TF-IDF、余弦相似性和搭配
Buzz=Twitter+博客（???）
使用NLTK处理数据
文本挖掘的基本原则
对TF-IDF的精彩介绍
使用TF-IDF查询Buzz数据
查找相似文档
向量空间模型和余弦相似性的理论
使用余弦相似性将文章聚类
使用图形可视化将相似性可视化
在二元语法中发Buzz
列联表和计分函数
利用Gmail
使用OAuth访问Gmail
抓取并分析邮件消息
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
句法与语义
简短的思考练习
使用NLTK的典型NLP流程
使用NLTK检测博客中的句子
对文件的总结
对Luhn摘要算法的分析
以实体为中心的分析：对数据的深层了解
分析的质量
小结
第9章　Facebook：一体化的奇迹
利用社交网络数据
在10分钟内从零到访问令牌
Facebook的查询API
对Facebook数据的可视化
对整个社交网络的可视化
可视化分组中的共同友谊
我的朋友都到哪里去了（一个由数据驱动的游戏）
把留言板数据可视化为（旋转的）标签云
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
开放世界与封闭世界假说
使用FuXi推断开放世界
期望
作者介绍
封面介绍
O'Reilly Media,Inc.介绍
O'Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978年开始，O'Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者，O'Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。
O'Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”；创建第一个商业网站（GNN）；组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名；创立了Make杂志，从而成为DIY革命的主要先锋；公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O'Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖，共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择，O'R ............

书籍插图：

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