基本信息
名称： 社交网站的数据挖掘与分析
作者信息： 作者: 马修•罗塞尔 (Matthew A. Russell) [ 中文 pdf ]
简单介绍
《社交网站的数据挖掘与分析》为Jolt生产效率大奖获奖图书。
目录
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| 前言
第1章 绪论：Twitter 数据的处理
Python 开发工具的安装
Twitter 数据的收集和处理
小结
第2章 微格式：语义标记和常识碰撞 XFN 和朋友 使用XFN 来探讨社交关系 地理坐标：兴趣爱好的共同主线 （以健康的名义）对菜谱进行交叉分析 对餐厅评论的搜集 小结
第3章 邮箱：虽然老套却很好用 mbox：Unix 的入门级邮箱 mbox+CouchDB= 随意的Email分析 将对话线程化到一起 使用SIMILE Timeline 将邮件“事件”可视化 分析你自己的邮件数据 小结
第4章 Twitter ：朋友、关注者和Setwise 操作 REST 风格的和OAuth-Cladded API 干练而中肯的数据采集器 友谊图的构建 小结
第5章 Twitter：tweet ，所有的tweet ，只有tweet. 笔PK 剑：和tweet PK 机枪（？!？） 对tweet 的分析（每次一个实体） 并置潜在的社交网站（或#JustinBieber VS #TeaParty） 对大量tweet 的可视化 小结
第6章 LinkedIn ：为了乐趣（和利润？）将职业网络聚类 聚类的动机 按职位将联系人聚类 获取补充个人信息 从地理上聚类网络 小结
第7章 Google Buzz：TF-IDF 、余弦相似性和搭配 Buzz=Twitter+ 博客（？？？） 使用NLTK 处理数据 文本挖掘的基本原则 查找相似文档 在二元语法中发Buzz 利用Gmail 在中断之前试着创建一个搜索引擎 小结
第8章 博客及其他：自然语言处理（等） NLP：帕累托式介绍 使用NLTK 的典型NLP 管线 使用NLTK 检测博客中的句子 对文件的总结 以实体为中心的分析：对数据的深层了解 小结
第9章 Facebook ：一体化的奇迹 利用社交网络数据 对Facebook 数据的可视化 小结
第10章 语义网：简短的讨论 发展中的变革 人不可能只靠事实生活 期望
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