Russell, Matthew A.
Mining the social web: data mining Facebook, Twitter, Linkedin, Google+, Github, and more / Matthew A. Russelll - 2th. ed. - Estados Unidos de América : O'Reilly, c2014 - 421 p. : il. ; 28 cm.
Subtitulo tomado de la cubierta
Incluye indice
Facebook, Twitter, LinkedIn, Google+ y otras web sociales generan una gran cantidad de valiosos datos sociales, pero ¿cómo se puede aprovechar estos datos y descubrir quién está conectando con quién, que ideas están al acecho bajo la superficie, y lo que la gente está hablando sobre? Este libro muestra cómo responder a estas preguntas y muchas más. Cada capítulo combina datos web sociales populares y útiles con las técnicas de análisis y visualización para ayudarle a encontrar las agujas en el pajar social que usted ha estado buscando foras así como muchos que probablemente ni siquiera sabía que existían. En este ampliado y revisado minuciosamente segunda edición que usted aprenderá cómo: Navegue a las API web sociales más populares para acceder, recopilar, analizar y visualizar los datos de la web social Emplear IPython Notebook y otra fácil de usar paquetes de Python como el kit de herramientas de lenguaje natural , NetworkX y Matplotlib para tamizar a través de los datos de manera eficiente la web social como parte de un enfoque impulsado experimentalmente para descubrir puntos de vista en los datos de la web social Aplicar técnicas de minería de texto avanzados, como TF-IDF, coseno similitud, análisis de la función de proximidad, el documento de resumen, y clique detección de datos lenguaje humano que te vas a encontrar en toda la web gráficos de interés Bootstrap descubriendo afinidades latentes entre las personas, lenguajes de programación, y la codificación de los datos de los proyectos de GitHub Visualizar datos de la web social con D3, un HTML5 estado-of-the-art y JavaScript kit de herramientas se mantiene el código fuente del libro en un repositorio GitHub mantenida por el autor y puede ser desplegado como máquina virtual llave en mano con el código fuente de cada capítulo se presenta en un formato interactivo y fácil de usar Notebook IPython. No hay instalaciones de terceros complejos o conocimientos avanzados Python es necesario para obtener el máximo provecho de este libro.
9781449367619
MINERÍA DE DATOS
MINERÍA DE DATOS
MINERÍA DE DATOS
006.312 / R961m
Mining the social web: data mining Facebook, Twitter, Linkedin, Google+, Github, and more / Matthew A. Russelll - 2th. ed. - Estados Unidos de América : O'Reilly, c2014 - 421 p. : il. ; 28 cm.
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Facebook, Twitter, LinkedIn, Google+ y otras web sociales generan una gran cantidad de valiosos datos sociales, pero ¿cómo se puede aprovechar estos datos y descubrir quién está conectando con quién, que ideas están al acecho bajo la superficie, y lo que la gente está hablando sobre? Este libro muestra cómo responder a estas preguntas y muchas más. Cada capítulo combina datos web sociales populares y útiles con las técnicas de análisis y visualización para ayudarle a encontrar las agujas en el pajar social que usted ha estado buscando foras así como muchos que probablemente ni siquiera sabía que existían. En este ampliado y revisado minuciosamente segunda edición que usted aprenderá cómo: Navegue a las API web sociales más populares para acceder, recopilar, analizar y visualizar los datos de la web social Emplear IPython Notebook y otra fácil de usar paquetes de Python como el kit de herramientas de lenguaje natural , NetworkX y Matplotlib para tamizar a través de los datos de manera eficiente la web social como parte de un enfoque impulsado experimentalmente para descubrir puntos de vista en los datos de la web social Aplicar técnicas de minería de texto avanzados, como TF-IDF, coseno similitud, análisis de la función de proximidad, el documento de resumen, y clique detección de datos lenguaje humano que te vas a encontrar en toda la web gráficos de interés Bootstrap descubriendo afinidades latentes entre las personas, lenguajes de programación, y la codificación de los datos de los proyectos de GitHub Visualizar datos de la web social con D3, un HTML5 estado-of-the-art y JavaScript kit de herramientas se mantiene el código fuente del libro en un repositorio GitHub mantenida por el autor y puede ser desplegado como máquina virtual llave en mano con el código fuente de cada capítulo se presenta en un formato interactivo y fácil de usar Notebook IPython. No hay instalaciones de terceros complejos o conocimientos avanzados Python es necesario para obtener el máximo provecho de este libro.
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