社交网站的数据挖掘与分析
内容简介
《社交网站的数据挖掘与分析》介绍组合社交网络数据、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，以及那些你都不知道存在的有用信息。每个独立章节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。主要内容包括：获得社交网络世界里的直观概要，使用github上灵活的脚本来获取社交网络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xhtml朋友网络探索基于微格式的社交联系，通过基于html5和javascript工具集的网络技术建立交互式可视化等http://www.zghgj58.com/。
facebook、twitter和linkedln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站数据、分析技术，如何通过可视化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。
《社交网站的数据挖掘与分析》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。
facebook、twitter和linkedln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站数据、分析技术，如何通过可视化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。
《社交网站的数据挖掘与分析》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。
目录
《社交网站的数据挖掘与分析》
前言 1
第1章绪论：twitter 数据的处理 9
python 开发工具的安装 9
twitter 数据的收集和处理 11
小结 24
第2章微格式：语义标记和常识碰撞 26
xfn 和朋友 27
使用xfn 来探讨社交关系 29
地理坐标：兴趣爱好的共同主线 37
（以健康的名义）对菜谱进行交叉分析 41
对餐厅评论的搜集 43
小结 45
第3章邮箱：虽然老套却很好用 47
mbox：unix 的入门级邮箱 48
mbox+couchdb= 随意的email 分析 54
将对话线程化到一起 70
使用simile timeline 将邮件“事件”可视化 79
分析你自己的邮件数据 82
小结 84
前言 1
第1章绪论：twitter 数据的处理 9
python 开发工具的安装 9
twitter 数据的收集和处理 11
小结 24
第2章微格式：语义标记和常识碰撞 26
xfn 和朋友 27
使用xfn 来探讨社交关系 29
地理坐标：兴趣爱好的共同主线 37
（以健康的名义）对菜谱进行交叉分析 41
对餐厅评论的搜集 43
小结 45
第3章邮箱：虽然老套却很好用 47
mbox：unix 的入门级邮箱 48
mbox+couchdb= 随意的email 分析 54
将对话线程化到一起 70
使用simile timeline 将邮件“事件”可视化 79
分析你自己的邮件数据 82
小结 84
.第4章twitter ：朋友、关注者和setwise 操作 85
rest 风格的和oauth-cladded api 86
干练而中肯的数据采集器 90
友谊图的构建 108
小结 116
第5章twitter：tweet ，所有的tweet ，只有tweet 118
笔pk 剑：和tweet pk 机枪（?!?） 118
对tweet 的分析（每次一个实体） 121
并置潜在的社交网站（或#justinbieber vs #teaparty） 144
对大量tweet 的可视化 155
小结 163
第6章linkedin ：为了乐趣（和利润？）将职业网络聚类 164
聚类的动机 165
按职位将联系人聚类 167
获取补充个人信息 183
从地理上聚类网络 188
小结 192
第7章google buzz：tf-idf 、余弦相似性和搭配 194
buzz=twitter+ 博客（???） 195
使用nltk 处理数据 198
文本挖掘的基本原则 201
查找相似文档 208
在二元语法中发buzz 215
利用gmail 221
在中断之前试着创建一个搜索引擎…… 225
小结 226
第8章博客及其他：自然语言处理（等） 228
nlp ：帕累托式介绍 228
使用nltk 的典型nlp 管线 231
使用nltk 检测博客中的句子 234
对文件的总结 237
以实体为中心的分析：对数据的深层了解 245
小结 256
第9章facebook ：一体化的奇迹 257
利用社交网络数据 258
对facebook 数据的可视化 274
小结 294
第10 章语义网：简短的讨论 296
发展中的变革 296
人不可能只靠事实生活 297
期望 301
rest 风格的和oauth-cladded api 86
干练而中肯的数据采集器 90
友谊图的构建 108
小结 116
第5章twitter：tweet ，所有的tweet ，只有tweet 118
笔pk 剑：和tweet pk 机枪（?!?） 118
对tweet 的分析（每次一个实体） 121
并置潜在的社交网站（或#justinbieber vs #teaparty） 144
对大量tweet 的可视化 155
小结 163
第6章linkedin ：为了乐趣（和利润？）将职业网络聚类 164
聚类的动机 165
按职位将联系人聚类 167
获取补充个人信息 183
从地理上聚类网络 188
小结 192
第7章google buzz：tf-idf 、余弦相似性和搭配 194
buzz=twitter+ 博客（???） 195
使用nltk 处理数据 198
文本挖掘的基本原则 201
查找相似文档 208
在二元语法中发buzz 215
利用gmail 221
在中断之前试着创建一个搜索引擎…… 225
小结 226
第8章博客及其他：自然语言处理（等） 228
nlp ：帕累托式介绍 228
使用nltk 的典型nlp 管线 231
使用nltk 检测博客中的句子 234
对文件的总结 237
以实体为中心的分析：对数据的深层了解 245
小结 256
第9章facebook ：一体化的奇迹 257
利用社交网络数据 258
对facebook 数据的可视化 274
小结 294
第10 章语义网：简短的讨论 296
发展中的变革 296
人不可能只靠事实生活 297
期望 301
