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新媒體數據挖掘-基于R語言 版權信息
- ISBN：9787302493228
- 條形碼：9787302493228 ; 978-7-302-49322-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
新媒體數據挖掘-基于R語言 本書特色
計算傳播領域尤其是新媒體數據挖掘方向一直缺乏系統的教材，《新媒體數據挖掘——基于R語言》旨在為計算傳播和計算社會科學領域的讀者提供學習R編程語言和開發平臺的捷徑，希望能夠填補這方面的空白。“讓學習層次變得更宏觀，讓學習過程變得更輕松，讓學習所獲變得更通用”是《新媒體數據挖掘——基于R語言》的編寫理念與特色。《新媒體數據挖掘——基于R語言》首先剖析了社會科學研究范式的革新，介紹了R語言的作用和特點；然后系統講解了編程語言的通用學習方法和R語言的基本組成；*后展開實戰應用，包括網絡數據采集、文本挖掘和情感分析、社會網絡分析、社交編程平臺協作等非常有趣且有意義的內容。 《新媒體數據挖掘——基于R語言》適合作為計算傳播和計算社會科學領域相關專業本科和研究生教材。高職高專學校也可以選用部分內容開展教學。《新媒體數據挖掘——基于R語言》還適合作為計算傳播學和計算社會科學科研人員的自學書籍。 《新媒體數據挖掘——基于R語言》課件可通過網站http://www.tupwk.com.cn/downpage免費下載。
新媒體數據挖掘-基于R語言 內容簡介
《新媒體數據挖掘——基于R語言》特色《新媒體數據挖掘——基于R語言》在內容組織上強調探究科研與實踐的哲學背景，注重理論聯系實際，使讀者能充分理解和掌握使用R語言進行社會科學研究與實踐的方法與本質。《新媒體數據挖掘——基于R語言》主要特色如下。1.哲學社會科學，有計算之道哲學社會科學，是尺量人類整體生存在宇宙時空中的意義的工具；如果自然科學的使命是研究和預測宇宙，那么哲學社會科學則研究和預測人類社會。社會科學的實證研究已經形成了“計算范式”與“計量范式”并駕齊驅的格局，“計算范式”必將引發社會科學領域的科學范式革命。2.計算機編程，有語言之學正所謂“學而不思則罔，思而不學則殆”，本書獨創性地以英語語法作為參照物，以“將編程語言作為語言來學習”作為知識主線/圖譜，授予讀者一種學習任何編程語言的“*通用方法”。3.數據挖掘分析，有實踐之路強者之路，可有坦途？《新媒體數據挖掘——基于R語言》所有案例均基于互聯網知名在線平臺，讀者基于書中的代碼即可輕松進行重復性實驗。這不僅能極大地提升學習的興趣與自信，也給讀者進行數據挖掘與分析等科研工作提供了一條坦途之路。
新媒體數據挖掘-基于R語言 目錄
第1章 為什么學習R語言 11.1
R是什么
2
1.1.1 R是一款優秀的現代科研
軟件 2
1.1.2 R的優勢與不足 3
1.1.3 R和Python的區別 3
1.2 計算社會科學的興起——以計算
傳播學為例 4
1.2.1 什么是計算社會科學 4
1.2.2 計算傳播學的起源和概念 7
1.3
R在計算傳播學中的典型應用 9
1.3.1 用R進行文本分析初探 9
1.3.2 互聯網在線數據收集 10
1.3.3 社會網絡分析 12
1.4 總結與提高 13
1.5 習題
14
第2章 R語言開發環境 15
2.1
R的獲取、安裝和基本使用 16
2.1.1 RGui的下載與安裝 16
2.1.2 RGui的使用介紹 19
2.1.3 示例：使用R
Commander實現
統計功能 21
2.1.4 R的內置數據集和擴展
功能包 26
2.1.5 R的幫助系統 27
2.1.6 R的工作空間和工作目錄 27
2.2
R的IDE開發環境——RStudio 27
2.2.1 RStudio的下載和安裝 28
2.2.2 RStudio的*簡標準操作 28
2.2.3 RStudio的工作界面 31
2.2.4 RStudio的用戶自定義配置 32
2.3
示例：我的**個R項目
“網頁爬蟲” 32
2.3.1 組織項目需求 33
2.3.2 新建項目環境 33
2.3.3 編寫應用程序代碼并運行 34
2.3.4 執行代碼并根據實際結果修改
和再次運行 35
2.4 總結與提高 37
2.5 習題
38
第3章 R語言基礎——數據 39
3.1
無障礙學習編程語言的兩個
訣竅 40
3.1.1 從“哲學”的角度了解編程
語言 40
3.1.2 從“語言學”的角度學習編程
語言語法 41
3.2 R的基本數據類型(數值、字符、
邏輯) 42
3.2.1 基本數據類型 42
3.2.2 數據類型的兩個屬性：模式和
長度 43
3.2.3 兩個特殊常量 44
3.3
R的復合數據類型 45
3.3.1 向量 46
3.3.2 矩陣 46
3.3.3 數組 47
3.3.4 數據框 48
3.3.5 列表 49
3.3.6 因子 51
3.3.7 時間序列 52
3.4
數據的導入和導出 54
3.4.1 數據的導入 55
3.4.2 數據的導出 59
3.5
總結與提高 59
3.6
習題 59
第4章 R語言基礎——代碼 61
4.1 R代碼的基本單位：語句=
數據 運算符； 62
4.1.1 基本運算符 62
4.1.2 表達式、語句、語句塊 65
4.2
R的流程控制 66
4.2.1 順序結構 66
4.2.2 選擇/分支結構 67
4.2.3 循環結構 70
4.3
R代碼復用——函數和過程 73
4.3.1 “模塊化”編程思想與函數 73
4.3.2 函數的定義與調用 75
4.3.3 過程的定義與調用 76
4.4 總結與提高 77
4.5 習題
77
第5章 R繪圖——數據可視化呈現 79
5.1 概述
80
5.2
R的繪圖函數 81
5.2.1 圖形窗口繪圖操作函數(圖形的
創建和保存) 82
5.2.2 R圖形參數 83
5.2.3 高級繪圖函數 86
5.2.4 低級繪圖函數 89
5.3
常用的R可視化功能包 91
5.3.1 ggplot2功能包 91
5.3.2 rCharts功能包 93
5.3.3 plotly功能包 95
5.3.4 map功能包 96
5.4 總結與提高 97
5.5 習題
98
第6章 網絡數據程序化采集 99
6.1
網絡數據的獲取途徑及相關
基礎知識 100
6.1.1 Web數據的獲取途徑 100
6.1.2 Web的結構與原理 101
6.2
使用R收集Web數據 106
6.2.1 獲取靜態Web內容 107
6.2.2 網絡數據的應用級API采集
(以豆瓣為例) 109
6.2.3 獲取動態Web內容 111
6.3 總結與提高 114
6.4 習題
114
第7章 文本挖掘和情感分析 115
7.1
R環境下的文本挖掘 116
7.1.1 中文分詞 117
7.1.2 分詞包jiebaR的使用 118
7.1.3 詞云包wordcloud2的使用 127
7.2
情感分析 129
7.2.1 情感分析概述 129
7.2.2 情感分析的簡單實現 131
7.3
總結與提高
133
7.4
習題 133
第8章 社會網絡分析 135
8.1
網絡社會與社會網絡分析
136
8.1.1 社會的構成 136
8.1.2 網絡社會與社會網絡分析 137
8.1.3 現代網絡社會與社會網絡
分析 140
8.1.4 網絡與關系的描述 142
8.2
社會網絡分析的發展、意義
和步驟 143
8.2.1 社會網絡分析的三個方向 143
8.2.2 社會網絡分析的幾個主要
步驟 144
8.2.3 社會網絡分析的幾個重要
指標 144
8.3
社會網絡分析的常用工具 146
8.3.1 NodeXL的使用 146
8.3.2 R的iGraph功能包 147
8.3.3 UCINET 149
8.4
總結與提高
149
8.5 習題
150
第9章 社交編程平臺：GitHub 151
9.1
自己架設PHP實驗站點并深入
探索RCurl功能包
152
9.1.1 基于PHP網頁服務器端技術
架設網站實驗環境 152
9.1.2 深入探索RCurl包 157
9.2
挖掘和分析社交編程平臺GitHub的
信息 162
9.2.1 GitHub的基本使用 162
9.2.2 探索GitHub
API
165
9.3
總結與提高
175
9.4 習題
175
附錄
177
附錄1 計算社會科學宣言 177
附錄2 計算傳播學：宣言與版圖 182
附錄3 服務器版RStudio的安裝與
配置(基于Ubuntu14.04)
191
附錄4 RStudio的常用快捷鍵
192
附錄5 使用devtools包從GitHub
中安裝R包 196
附錄6 使用Rtools自制R擴展
軟件包 197
參考文獻
203
展開全部
新媒體數據挖掘-基于R語言 作者簡介
作者簡介王小峰，深圳大學傳播學院網絡新媒體系教師，計算機博士（武漢理工大學）、公共管理博士后（武漢大學），網頁設計師、Redhat工程師。長期致力于計算機編程語言的教學與實踐，精通C/C 、Java、PHP、JavaScript、Python、R、Go等十余種編程語言。研究方向主要有機器學習（自然語言處理）、數學文化傳播、區塊鏈應用系統開發等。編寫《高級語言程序設計（C語言版）》《深度學習（人工智能）》《PHP動態網頁設計與網站架設》等教材七部，發表國內外核心論文十余篇。近三年來主持中國博士后科學基金項目“深圳市區級衛生信息平臺的集約化建設與第三方監管模式研究”（編號：2016M602370）、深圳市教育科學“十三五”規劃重點項目“基于全棧開源的創客課題體系的規劃與實施研究”(編號：zdfz16003)、科技創新課題“基于區塊鏈技術的電子文件保護研究”“基于聯盟區塊鏈網絡的電子病歷防篡改研究”等項目和課題。
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