000			02943 a a2200277 04500
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003			CoBo-ECI
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040			_aCoBo-ECI
041			_aeng
082			_a006.312 _bR961m
100			_aRussell, Matthew A. _9320
245			_aMining the social web: _bdata mining Facebook, Twitter, Linkedin, Google+, Github, and more / _cMatthew A. Russelll
250			_a2th. ed.
260			_aEstados Unidos de América : _bO'Reilly, _cc2014
300			_a421 p. : _bil. ; _c28 cm.
500			_aSubtitulo tomado de la cubierta
504			_aIncluye indice
520			_aFacebook, 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.
650			_9290 _aMINERÍA DE DATOS
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