《社交网站的数据挖掘与分析(原书第2版)》[美]MatthewARussell电子书图书酷

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内容简介

　社交网站数据如同深埋地下的“金矿”，如何利用这些数据来发现哪些人正通过社交媒介进行联系？他们正在谈论什么？或者他们在哪儿？本书第2版对上一版内容进行了全面更新和修订，它将揭示回答这些问题的方法与技巧。你将学到如何获取、分析和汇总散落于社交网站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、 GitHub、邮件、网站和博客等）的数据，以及如何通过可视化找到你一直在社交世界中寻找的内容和你闻所未闻的有用信息。
■ 借助IPython Notebook、自然语言工具包、NetworkX和其他科学计算工具挖掘主流社交网站
■ 使用高级文本挖掘技术（如聚类和TF-IDF）来提取人类语言数据中有价值的知识
■ 通过发现GitHub上人、编程语言和代码工程间的亲密性，构建兴趣图谱
■ 利用D3.js进行交互式可视化，充分发挥HTML5和JavaScript工具包的灵活特性
■ 以“问题－解决方案－讨论”的方式详细讲解深入挖掘Twitter数据的实用技术，并提供代码示例
本书的配套代码在公开的GitHub代码库中进行维护，可以通过一站式虚拟机来访问，你只需要使用方便易用的IPython Notebook，即可进入愉快的交互式学习情景。

书摘

　　第一部分
社交网络导引
本书的第一部分命名为“社交网络导引”，因为它提出了若干从一些最流行社交网站获得直接价值的实用技巧。你将学习如何访问API并分析来自Twitter、Facebook、LinkedIn、Google+、网页、博客和订阅、电子邮件以及GitHub账户的社交数据。一般情况下，每个章节都是相对独立的并讲述一个自成体系的故事，但第一部分所有章节串联起来也讲述一个更完整的故事。在进入轻松地讨论与当前社交网络生活有关的语义网知识之前，主题的复杂性渐次增强。
因为复杂性是逐步增加的，我们鼓励你依次阅读每一章，但你也应该精选某些章节并跟随其中的示例。每章的示例代码合并到一个单独的IPython Notebook，每个Notebook都是根据本书中的章节编号命名。
注意：本书的源代码可以在GitHub（http://bit.ly/1a1kNqy）上找到。我们强烈鼓励你借助虚拟机体验，这样你可以在一个预先配置的“恰好工作”（just work）的开发环境中顺利运行示例代码。
序幕
虽然已在前言中提及而且将继续不经意地在后续各章提起，这不是随正文内容配有示例代码库的传统科技书籍。这本书一反常态并为技术书籍定义一个新标准，其中的代码是作为一流的、开源软件项目来管理的，而本书则是对该代码库的“高级”支持。
为了达到这一目标，经过精心考虑，把本书的讨论与代码示例尽可能完美地集成为一个自然的学习体验。经过与第1版读者的多次讨论并针对教训予以反思，很明显，通过运行有虚拟机的服务器的支持并植根于坚实的配置管理的交互式用户界面是本书最可取的方式。没有更简更好的方式能够赋予你对代码的完全控制权，同时确保代码将“恰好工作”，而不必担心你是使用Mac OS、Windows或Linux，你是运行在32位或64位机，是否和第三方软件的依赖关系改变了或是破坏了API。
好好利用这个强大的互动学习环境。
注意：关于建立一个本书第2版中虚拟机过程的更多思考，请进一步阅读“创作最小可行著作的思考”一文（http://bit.ly/1a1kPyJ）。
虽然第1章是开始阅读最合理的地方，但当准备开始运行代码示例时，你应该花点时间来熟悉附录A和附录C。附录A提供了一个在线文档并带有截屏，引导你通过一个快速简便的安装过程建立虚拟机。附录C给出了在线文档，提供一些背景资料，有助于你从交互式虚拟机体验中获得最大价值。
即使你是一位经验丰富的开发者，能够凭一己之力做好这一切工作，在首次尝试本书时试用虚拟机能让你免受软件安装过程中必然遭遇的小挫折。
……

作者简介

　　Matthew A. Russell，Digital Reasoning Systems公司首席技术官（CTO）、Zaffra公司负责人。作为一名计算机科学家，他热衷于数据挖掘、开源软件开发和创造技术以扩展人类智能。

下载地址

社交网站的数据挖掘与分析(2012-2)[数据挖掘·社交网站·数据分析]-Matthew A. Russell-9787111369608.azw3:
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社交网站的数据挖掘与分析(2012-2)[数据挖掘·社交网站·数据分析]-Matthew A. Russell-9787111369608.mobi:
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