She jiao wang zhan de shu ju wa jue yu fen xi : (yuan shu di san ban) = Mining the social web : data mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Github, and more /

社交网站的数据挖掘与分析 : (原书第3 版) = Mining the social web : data mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Github, and more /
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Detailed summary in vernacular field.

Detalles Bibliográficos
Clasificación:Libro Electrónico
Autores principales: Russell, Matthew A. (Computer scientist) (Autor), Klassen, Mikhail (Autor)
Otros Autores: Su, Tonghua (Traductor), Guo, Yong (Traductor), Pan, Wei (Traductor)
Formato: Electrónico eBook
Idioma:Chino
Inglés
Publicado: Beijing : Ji xie gong ye chu ban she, 2021.
Edición:Di 1 ban.
Colección:O'Reilly jing pin tu shu xi lie.
Temas:
Data mining.
Online social networks.
Acceso en línea:Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional)

MARC

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880 |6 520-04/$1  |a 本书指导你挖掘隐藏在Twitter、Facebook、LinkedIn、Instagram和GitHub等流行社交网站上的丰富数据。通过这本畅销指南，数据科学家、分析师和程序员将学习如何在Jupyter Notebook或者Docker容器中使用Python代码分析社交媒体中的真知灼见----哪些人正在通过社交媒体进行联系？他们正在谈论什么？他们目前身在何处？ 在本书的第一部分，每一章都聚焦社交网站生态的某个具体方面，囊括了各大主流社交网站，也包括了网页、博客和订阅源、邮箱、GitHub以及新增加的Instagram的内容。第二部分提供了实用指南，其中包括超过20个供挖掘Twitter数据之用的简短代码解决方案。 通过阅读本书，你将能够： 极速鸟瞰社交网站生态。 将每章的代码打包为Jupyter Notebook，并使用Docker轻松运行。 借用并活用开源GitHub代码库。 了解如何使用Python 3工具对收集的数据条分缕析。 使用先进的数据挖掘技术，如TF-IDF、余弦相似度、共现分析、团检测和图像识别。 借助Python和JavaScript工具包构建漂亮的数据可视化。. 
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