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题名/责任者:

社交媒体数据挖掘与分析/(美)加博尔·萨博(Gabor Szabo), 格尔·波拉特坎(Gungor Polatkan), P. 奥斯卡·柏金(P. Oscar Boykin)... [等] 著 李凯, 吕天阳译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-64368-5/CNY79.00

载体形态项:

xix, 219页:图;26cm

并列正题名:

Social media data mining and analytics

丛编项:

数据科学与工程技术丛书

个人责任者:

(美) 萨博 (Szabo, Gabor) 著

个人责任者:

(美) 波拉特坎 (Polatkan, Gungor) 著

个人责任者:

(美) 柏金 (Boykin, P. Oscar) 著

个人次要责任者:

李凯 译

个人次要责任者:

吕天阳 译

学科主题:

互联网络-传播媒介-数据处理-研究

中图法分类号:

TP274

题名责任附注:

题名页题: 加博尔·萨博, 格尔·波拉特坎, P. 奥斯卡·柏金, 安东尼奥斯·查基奥普洛斯著

出版发行附注:

本书中文简体字版由约翰·威利父子公司授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

加博尔·萨博, Tesla的高级软件工程师, 曾作为数据科学家任职于Twitter。格尔·波拉特坎, 机器学习专家和工程领导者, 参与构建了Linkedln和Twitter的服务于个性化内容的大规模分布式数据管道。P. 奥斯卡·柏金, Stripe的软件工程师, 从事机器学习基础设施的建设工作。

提要文摘附注:

全书共7章, 第1章介绍典型用户在社交媒体服务上的行为及其在不同服务中的普遍相似性; 第2章主要讨论创造了社交网络的用户之间的连接; 第3章主要探讨时间在社交系统中所扮演的角色, 并且介绍帮助你理解其作用的工具; 第4章回顾自然语言处理技术; 第5章介绍分析大型数据集的挑战; 第6章展示如何用机器学习技术预测人们喜欢哪类电影, 并对预测结果进行评估; 第7章由浅入深地分析全书中用于分析不同问题的通用统计模式, 以及如何使用类似的分析技术去理解它们。

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