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作者介绍：
马修·罗塞尔（MatthewA.Russell） ，DigitalReasoningSystems企业的技术性高级副总裁和Zaffra企业的责任人 ，是喜爱数据发掘 、开源系统和Web应用技术的电子计算机生物学家。他也是《Dojo:TheDofinitiveGuide》（O'Reilly出版社）的创作者 。在LinkedIn上联络他或在Twitter上关心@ptwobrussell，可随时随地关心他的最新动向 。
介绍：
出版社： 机械工程出版社
ISBN：9787111369608
版次：1
商品代码：10922249
知名品牌：机工出版
包裝：平装
全书名： OReilly精品图书系列产品
印刷尺寸：16开
出版時间：2012-02-01
拿纸：胶版纸
页码：316
社交平台的数据发掘与分析文件目录：
序言第1章 引言：Twitter 数据的解决
Python 开发环境的安裝
Twitter 数据的搜集和解决
小结
第二章 微文件格式：词义标识和基本常识撞击
XFN 和盆友
应用XFN 来讨论社交媒体关联
经度纬度：个人爱好的相互主线任务
（以身心健康的为名）对食谱开展交叉式分析
对饭店评价的收集
小结
第三章 电子邮箱：尽管俗套却非常好用
mbox：Unix 的新手入门电子邮箱
mbox CouchDB= 随便的Email 分析
将会话进程化到一起
应用SIMILE Timeline 将电子邮件"恶性事件"数据可视化
分析你自己的电子邮件数据
小结
第四章 Twitter ：盆友 、关注者和Setwise 实际操作
REST 设计风格的和OAuth-Cladded API
干净利索而诚恳的数据数据采集器
友情图的搭建
小结
第5章 Twitter：tweet ，全部的tweet ，仅有tweet
笔PK 剑：和tweet PK 重机枪
对tweet 的分析（每一次一个实体线）并置潜在性的社交平台（或#JustinBieber VS #TeaParty）
对很多tweet 的数据可视化
小结
第六章 LinkedIn ：以便快乐（和盈利？）将岗位互联网聚类
聚类的主观因素
按岗位将手机联系人聚类
获得填补私人信息
从自然地理上聚类互联网
小结
第7章 Google Buzz：TF-IDF 、余弦相似度和配搭194
Buzz=Twitter blog
应用NLTK 解决数据
文本挖掘的基本准则
搜索类似文本文档
在二元英语的语法中发Buzz
利用Gmail
在终断以前尝试建立一个百度搜索引擎……
小结
第八章 blog以及他：自然语言理解解决（等）
NLP ：帕累托式详细介绍
应用NLTK 的典型性NLP 管道
应用NLTK 检验blog中的语句
对文档的小结
以实体线为管理中心的分析：对数据的深层次掌握
小结256
第9章 Facebook ：一体化的惊喜
利用社交媒体数据
对Facebook 数据的数据可视化
小结
第10章 词义网：简洁明了的探讨
发展趋势中的转型
人不太可能只靠客观事实日常生活
