社交网站的数据挖掘与分析

图书简介

Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据，但是怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?本书简洁而且具有可操作性，它将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。

本书每章都介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的Python工具的意愿。

通过本书，你将获得对社交网络世界的直观认识使用GitHub上灵活的脚本来获取从诸如Twitter、Facebook和LinkedIn等社交网络API中的数据学习如何应用便捷的Python工具来交叉分析你所收集的数据，通过XFN探讨基于微格式的社交联系应用诸如TF-IDF、余弦相似性、搭配分析、文档摘要、派系检测之类的先进挖掘技术，通过基于HTML 5和JavaScript工具包的网络技术建立交互式可视化。

作者简介

马修·罗塞尔（Matthew A.Russell），Digital Reasoning Systems公司的技术副总裁和Zaffra公司的负责人，是热爱数据挖掘、开源和Web应用技术的计算机科学家。他也是《Dojo: The Dofinitive Guide》（O'Reilly出版社）的作者。在LinkedIn上联系他或在Twitter上关注@ptwobrussell，可随时关注他的最新动态。