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社交大數據挖掘 版權信息
- ISBN：9787111577225
- 條形碼：9787111577225 ; 978-7-111-57722-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
社交大數據挖掘 本書特色
《社交大數據挖掘》緊緊圍繞社交媒體中的大數據問題，系統介紹了社交大數據的基本概念以及相關的大數據處理技術，重點介紹了網頁和媒體的大數據挖掘。《社交大數據挖掘》共分為14章，總體上可以分為三部分：*部分包括第1章和第2章，介紹了社交大數據的基本概念和內涵，明晰了社交大數據與一般大數據的區別；第二部分為第3章至第9章，介紹了大數據處理中涉及的基本概念和技術方法，包括假設的定義、通過數據挖掘提出假設的方法，以及假設驗證的分析方法；第三部分為第10章至第14章，詳細介紹了社交大數據中的網頁和媒體數據挖掘技術、自然語言處理技術，以及社交大數據的應用。《社交大數據挖掘》體系結構完整，內容關注于具有鮮明特色的社交媒體大數據，行文通俗易懂，同時兼具較好的理論參考價值、實用性和指導性。《社交大數據挖掘》可為具有一定相關專業基礎、對大數據感興趣的師生、工程師及其他專業人士提供參考。
社交大數據挖掘 內容簡介
對于社交大數據的挖掘而言，《社交大數據挖掘》無疑是一本非常好的書！
社交大數據挖掘 目錄
譯者序
原書前言
第1章社交媒體
1. 1什么是社交媒體
1.2代表性社交媒體
1.2.1 Twitter一
1.2.2 Flickr
1.2.3 YouTube
1.2.4 Facebook
1.2.5維基百科
1.2.6通用網絡
1.2.7其他社交媒體
參考文獻
第2章大數據和社交數據
2.1 大數據
2.2物理真實世界與社交媒體的交互
2.3集成框架
2.4交互的建模和分析
2.5元分析模型——概念層
2.5.1面向對象的集成分析模型
2.5.2原始案例
2.6假設的生成和驗證——邏輯層
2.6.1多變量分析
2.6.2數據挖掘
2.6.3發現和識別影響
2.6.4影響的定量測量
2.7 興趣回顧——互動挖掘
2.8分布式并行計算框架
2. 8.1 NoSQL
2.8.2 MapReduce--種并行分布式計算的機制
2.8.3 Hadoop
參考文獻
第3章大數據時代的假設
3.1 什么是假設
3.2數據采樣
3.3假設驗證
3.4假設構建
3.4.1歸納法
3.4.2推理
3.4.3可信推理
3.4.4不明推論式
3.4.5相關性
3.4.6因果關系
3.4.7類比
3.4.8傳遞定律
3.5假設的粒度
3.6 對假設的重新審視
參考文獻
第4章社交大數據應用
4.1普通網頁與社交媒體之間作為分析主體的差異
4.2基于要素的社交媒體應用分類
4.3基于目標的社交媒體應用分類
4.4通過MiPS模型描
第5章數據挖掘中的基本概念
第6章關聯規則挖掘
第7章聚類
第8章分類
第9章預測
第10章Wep結構挖掘
第11章Wep內容挖掘
第12章Wep訪問日志挖掘 信息提取 深層Wep挖掘
第13章媒體挖掘
第14章可擴展性和異常檢測
附錄
原書前言
第1章社交媒體
1. 1什么是社交媒體
1.2代表性社交媒體
1.2.1 Twitter一
1.2.2 Flickr
1.2.3 YouTube
1.2.4 Facebook
1.2.5維基百科
1.2.6通用網絡
1.2.7其他社交媒體
參考文獻
第2章大數據和社交數據
2.1 大數據
2.2物理真實世界與社交媒體的交互
2.3集成框架
2.4交互的建模和分析
2.5元分析模型——概念層
2.5.1面向對象的集成分析模型
2.5.2原始案例
2.6假設的生成和驗證——邏輯層
2.6.1多變量分析
2.6.2數據挖掘
2.6.3發現和識別影響
2.6.4影響的定量測量
2.7 興趣回顧——互動挖掘
2.8分布式并行計算框架
2. 8.1 NoSQL
2.8.2 MapReduce--種并行分布式計算的機制
2.8.3 Hadoop
參考文獻
第3章大數據時代的假設
3.1 什么是假設
3.2數據采樣
3.3假設驗證
3.4假設構建
3.4.1歸納法
3.4.2推理
3.4.3可信推理
3.4.4不明推論式
3.4.5相關性
3.4.6因果關系
3.4.7類比
3.4.8傳遞定律
3.5假設的粒度
3.6 對假設的重新審視
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第4章社交大數據應用
4.1普通網頁與社交媒體之間作為分析主體的差異
4.2基于要素的社交媒體應用分類
4.3基于目標的社交媒體應用分類
4.4通過MiPS模型描
第5章數據挖掘中的基本概念
第6章關聯規則挖掘
第7章聚類
第8章分類
第9章預測
第10章Wep結構挖掘
第11章Wep內容挖掘
第12章Wep訪問日志挖掘 信息提取 深層Wep挖掘
第13章媒體挖掘
第14章可擴展性和異常檢測
附錄
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