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《社交大数据挖掘》(石川博编著,郎为民,陈晓坤,和湘,姜斌,等译)

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Misaka 发表于 2022-1-14 13:19:58 | 显示全部楼层 |阅读模式

社交大数据挖掘

作者：石川博编著,郎为民,陈晓坤,和湘,姜斌,等译
类别：人际交往

格式：PDF

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简介本书紧紧围绕社交媒体中的大数据问题，系统介绍了社交大数据的基本概念以及相关的大数据处理技术，重点介绍了网页和媒体的大数据挖掘。全书共分为14 章，总体上可以分为三部分：第一部分包括第1 章和第2 章，介绍了社交大数据的基本概念和内涵，明晰了社交大数据与一般大数据的区别；第二部分为第3 章至第9 章，介绍了大数据处理中涉及的基本概念和技术方法，包括假设的定义、通过数据挖掘提出假设的方法，以及假设验证的分析方法；第三部分为第10 章至第14 章，详细介绍了社交大数据中的网页和媒体数据挖掘技术、自然语言处理技术，以及社交大数据的应用。本书体系结构完整，内容关注于具有鲜明特色的社交媒体大数据，行文通俗易懂，同时兼具较好的理论参考价值、实用性和指导性。本书可为具有一定相关专业基础、对大数据感兴趣的师生、工程师及其他专业人士提供参考。

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本书紧紧围绕社交媒体中的大数据问题，系统介绍了社交大数据的基本概念以及相关的大数据处理技术，重点介绍了网页和媒体的大数据挖掘。全书共分为14 章，总体上可以分为三部分：第一部分包括第1 章和第2 章，介绍了社交大数据的基本概念和内涵，明晰了社交大数据与一般大数据的区别；第二部分为第3 章至第9 章，介绍了大数据处理中涉及的基本概念和技术方法，包括假设的定义、通过数据挖掘提出假设的方法，以及假设验证的分析方法；第三部分为第10 章至第14 章，详细介绍了社交大数据中的网页和媒体数据挖掘技术、自然语言处理技术，以及社交大数据的应用。本书体系结构完整，内容关注于具有鲜明特色的社交媒体大数据，行文通俗易懂，同时兼具较好的理论参考价值、实用性和指导性。本书可为具有一定相关专业基础、对大数据感兴趣的师生、工程师及其他专业人士提供参考。

电子书目录Ebook Index

译者序
原书前言
第1 章　社交媒体……………………… 1
1. 1　什么是社交媒体 ……………… 1
1. 2　代表性社交媒体 ……………… 2
1. 2. 1　 Twitter ……………………… 2
1. 2. 2　 Flickr ………………………… 4
1. 2. 3　 YouTube ……………………… 5
1. 2. 4　 Facebook …………………… 7
1. 2. 5　维基百科 …………………… 8
1. 2. 6　通用网络 …………………… 10
1. 2. 7　其他社交媒体 ……………… 11
参考文献 …………………………… 11
第2 章　大数据和社交数据 ………… 13
2. 1　大数据 ………………………… 13
2. 2　物理真实世界与社交媒体
的交互 ………………………… 15
2. 3　集成框架 ……………………… 17
2. 4　交互的建模和分析…………… 19
2. 5　元分析模型———概念层……… 21
2. 5. 1　面向对象的集成分析模型…… 21
2. 5. 2　原始案例 …………………… 24
2. 6　假设的生成和验
证———逻辑层………………… 25
2. 6. 1　多变量分析 ………………… 25
2. 6. 2　数据挖掘 …………………… 25
2. 6. 3　发现和识别影响 …………… 25
2. 6. 4　影响的定量测量 …………… 26
2. 7　兴趣回顾———互动挖掘……… 27
2. 8　分布式并行计算框架………… 28
2. 8. 1　 NoSQL ……………………… 28
2. 8. 2　MapReduce———一种并行分布
式计算的机制 ……………… 30
2. 8. 3　 Hadoop ……………………… 31
参考文献 …………………………… 33
第3 章　大数据时代的假设 ………… 34
3. 1　什么是假设 …………………… 34
3. 2　数据采样 ……………………… 36
3. 3　假设验证 ……………………… 36
3. 4　假设构建 ……………………… 37
3. 4. 1　归纳法 ……………………… 37
3. 4. 2　推理………………………… 38
3. 4. 3　可信推理 …………………… 39
3. 4. 4　不明推论式 ………………… 40
3. 4. 5　相关性 ……………………… 40
3. 4. 6　因果关系 …………………… 41
3. 4. 7　类比………………………… 43
3. 4. 8　传递定律 …………………… 44
3. 5　假设的粒度 …………………… 44
3. 6　对假设的重新审视…………… 45
参考文献 …………………………… 46
第4 章　社交大数据应用 …………… 47
4. 1　普通网页与社交媒体之间
作为分析主体的差异………… 47
4. 2　基于要素的社交媒体应用
分类 …………………………… 48
4. 3　基于目标的社交媒体应用
分类 …………………………… 49
4. 4　通过 MiPS 模型描述模型 …… 51
　　 4. 4. 1　简单例子 …………………… 51
　　 4. 4. 2　更复杂的例子 ……………… 55
　　 4. 4. 3　伪相关关系 ………………… 57
　 4. 5　展望 …………………………… 59
　参考文献 …………………………… 60
第5 章　数据挖掘中的基本概念 …… 61
　 5. 1　什么是数据挖掘……………… 61
　 5. 2　技术问题和相关技术………… 62
　 5. 3　数据挖掘任务………………… 63
　 5. 4　基本数据结构………………… 64
　 5. 5　数据质量 ……………………… 67
　参考文献 …………………………… 68
第6 章　关联规则挖掘 ……………… 69
　 6. 1　关联分析的应用……………… 69
　 6. 2　基本概念 ……………………… 70
　 6. 3　各种关联规则………………… 71
　 6. 4　 Apriori 算法的概述…………… 72
　 6. 5　生成关联规则………………… 76
　参考文献 …………………………… 77
第7 章　聚类 ………………………… 78
　 7. 1　应用 …………………………… 78
　 7. 2　数据结构 ……………………… 78
　 7. 3　距离 …………………………… 79
　 7. 4　聚类算法 ……………………… 80
　 7. 5　基于分区的集群……………… 81
　 7. 6　分层聚类 ……………………… 83
　 7. 7　聚类结果的评价……………… 86
　参考文献 …………………………… 87
第8 章　分类 ………………………… 88
　 8. 1　动机 …………………………… 88
　 8. 2　分类任务 ……………………… 88
　 8. 3　决策树归纳 …………………… 89
　 8. 4　测量属性选择………………… 90
　 8. 5　创建分类规则………………… 92
　 8. 6　扩展基本算法………………… 92
　 8. 7　模型精度 ……………………… 92
　 8. 8　提高精度 ……………………… 93
　 8. 9　其他模型 ……………………… 93
　参考文献 …………………………… 95
第9 章　预测 ………………………… 96
　 9. 1　预测和分类 …………………… 96
　 9. 2　预测模型 ……………………… 97
　　 9. 2. 1　多元回归模型 ……………… 97
　　 9. 2. 2　非线性函数的变换 ………… 97
　　 9. 2. 3　路径分析模型 ……………… 98
　　 9. 2. 4　多指标模型 ………………… 99
　　 9. 2. 5　因子分析模型……………… 100
　　 9. 2. 6　因子的旋转………………… 100
　　 9. 2. 7　结构方程模型研究 ………… 101
　　 9. 2. 8　因子修正或降维…………… 103
　参考文献　 ………………………… 104
第10 章　 Web 结构挖掘 …………… 105
　 10. 1　 Web 挖掘 …………………… 105
　 10. 2　结构挖掘 …………………… 106
　　 10. 2. 1　文献计量学 ……………… 106
　　10. 2. 2　引用参考数据库和影响
因子 ……………………… 106
　　10. 2. 3　h 指数———学术研究者
的价值 …………………… 108
　　 10. 2. 4　声望 ……………………… 110
　　 10. 2. 5　 PageRank ………………… 110
　　 10. 2. 6　 HITS …………………… 113
　参考文献　 ………………………… 115
第11 章　 Web 内容挖掘 …………… 116
　 11. 1　搜索引擎 …………………… 116
　　 11. 1. 1　网页抓取 ………………… 117
　　 11. 1. 2　索引网页 ………………… 118
　　 11. 1. 3　网页排名 ………………… 120
　 11. 2　信息检索技术……………… 121
Ⅷ 社交大数据挖掘
11. 2. 1　特征 ……………………… 121
11. 2. 2　向量空间模型 …………… 121
11. 2. 3　查询结果的准确性 ……… 122
11. 2. 4　其他问题 ………………… 123
11. 3　网页分类 …………………… 125
11. 3. 1　支持向量机 ……………… 125
11. 3. 2　 k 最近邻算法 …………… 125
11. 3. 3　朴素贝叶斯 ……………… 126
11. 4　网页聚类 …………………… 127
11. 5　微博总结 …………………… 128
　参考文献 …………………………… 129
第12 章　Web 访问日志挖掘　信息提
取　深层 Web 挖掘……… 130
12. 1　 Web 访问日志挖掘………… 130
12. 1. 1　访问日志挖掘和推荐 …… 130
12. 1. 2　聚类访问模式 …………… 132
12. 1. 3　合作滤波和 Web 个性化 … 133
12. 2　信息提取 …………………… 134
12. 2. 1　信息提取中的任务 ……… 134
12. 2. 2　信息提取中的问题 ……… 135
12. 2. 3　信息提取方法 …………… 136
12. 3　 Web 深层挖掘……………… 137
参考文献 …………………………… 139
第13 章　媒体挖掘 ………………… 141
13. 1　 XML 挖掘…………………… 141
13. 1. 1　挖掘 XML ………………… 141
13. 1. 2　 XML 结构挖掘 …………… 142
13. 1. 3　 XML 内容挖掘 …………… 146
13. 2　挖掘更普遍的结构………… 147
13. 3　多媒体数据挖掘…………… 152
13. 4　流数据挖掘 ………………… 154
13. 4. 1　基本技术 ………………… 154
13. 4. 2　数据挖掘任务 …………… 155
参考文献 …………………………… 157
第14 章　可扩展性和异常检测 …… 160
14. 1　关联分析的可扩展性……… 160
14. 1. 1　不共享内存 ……………… 160
14. 1. 2　共享内存 ………………… 161
14. 2　聚类可扩展性的方法……… 161
14. 2. 1　分层方法 ………………… 161
14. 2. 2　基于密度的聚类 ………… 162
14. 2. 3　图聚类 …………………… 165
14. 3　分类和其他任务的可
扩展性 ……………………… 167
14. 4　异常值检测 ………………… 168
参考文献 …………………………… 169
附录 …………………………………… 171
附录A 在大数据时代数据
科学家所需的能力
和专业知识 ……………… 171
附录B 关于结构、内容和
访问日志挖掘技术
之间关系的备注………… 172
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