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소셜 웹 마이닝 : 소셜미디어 데이터 마이닝 및 분석 / 매튜 러셀 지음 ;김상정 옮김
소셜 웹 마이닝 : 소셜미디어 데이터 마이닝 및 분석 책표지
  • ·표제/책임표시사항 소셜 웹 마이닝 : 소셜미디어 데이터 마이닝 및 분석 / 매튜 러셀 지음 ;김상정 옮김
  • ·발행사항 서울 : BJ Public(비제이퍼블릭), 2015
  • ·형태사항 xxv, 464 p. :삽화, 도표 ;23 cm
  • ·주기사항 원표제:Mining the social web :data mining Facebook, Twitter, Linkedin, Google+, Github, and more(2nd ed.)
    원저자명: Matthew A. Russell
    권말부록: 이 책의 가상머신 경험에 대한 정보 ; OAuth 입문서 ; 파이썬과 IPython notebook의 팁과 트릭
    원서의 제2판을 번역함
    색인수록
    영어 원작을 한국어로 번역
  • ·표준번호/부호 ISBN: 9788994774893  93000 : \30000 
  • ·분류기호 한국십진분류법-> 005.76  듀이십진분류법-> 006.312  
  • ·주제명 웹 마이닝[web mining]데이터 마이닝[data mining]빅 데이터[big data]
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신청 편/권차 편제 저작자 발행년도 등록번호 청구기호 자료있는 곳 자료상태 예약자 반납예정일 매체구분
매튜 러셀 지음 ;김상정 옮김 2015 SE0000166400 005.76-15-6 일반자료실(서고) 서고 비치(온라인 신청 후 이용) 0 - 인쇄자료(책자형) 
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목차


1부. 소셜 웹 가이드
1장. 트위터 마이닝: 유행하는 토픽 탐색, 사람들이 무엇에 대하여 이야기하고 있는가?
1.1 개요
1.2 왜 트위터가 모든 범위에 적용되는가?
1.3트위터 API 탐구
1.4 140글자 분석
1.5 정리
1.6 권장 연습문제
1.7 온라인 자료
2장. 페이스북 마이닝: 팬 페이지, 친구 관계
2.1 개요
2.2 페이스북 소셜 그래프 API 탐험
2.3 소셜 그래프 연결 분석
2.4 정리
2.5 권장 연습문제
2.6 온라인 자료
3장. 링크드인 마이닝: 직책 다면화, 동료들 클러스터링
3.1 개요
3.2 링크드인 API 탐구
3.3 데이터 클러스터링에 대한 집중 훈련
3.4 정리
3.5 권장 연습문제
3.6 온라인 자료
4장. 구글플러스 마이닝: 문서 유사도 계산, 연어 추출
4.1 개요
4.2 구글플러스 API 탐구
4.3 TF-IDF에 대한 효과적인 소개
4.4 TF-IDF로 언어 데이터 쿼리하기
4.5 정리
4.6 권장 연습문제
4.7 온라인 자료
5장. 웹 페이지 마이닝: 자연언어처리, 블로그 요약
5.1 개요
5.2 웹 텍스트 수집, 분석 그리고 순례
5.3 구문 디코딩으로 의미 찾기
5.4 실체정보 중심 분석: 패러다임의 변화
5.5 인간 언어 데이터 처리를 위한 분석의 질
5.6 정리
5.7 권장 연습문제
5.8 온라인 자료
6장. 메일박스 마이닝: 누가 누구에게 무엇에 대해, 얼마나 자주 이야기하는지 분석하기
6.1 개요
6.2 메일 말뭉치를 입수하고 처리하기
6.3 Enron Corpus 분석
6.4 타임시리즈 트렌드 발견과 시각화
6.5 자신의 메일 데이터 분석하기
6.6 정리
6.7 권장 연습문제
6.8 온라인 자료
7장. 깃허브 마이닝: 소프트웨어 협업 관습 살펴보기, 관심 그래프 그리기
7.1 개요
7.2 깃허브의 API 탐구
7.3 속성 그래프로 데이터 모델링하기
7.4 깃허브 관심 그래프 분석하기
7.5 정리
7.6 권장 연습문제
7.7 온라인 자료
8장. 의미론적 마크업 웹 마이닝: 마이크로포맷 추출, RDF 기반 추론
8.1 개요
8.2 마이크로포맷: 구현하기 쉬운 메타데이터
8.3 의미론적 마크업에서 의미론적 웹까지: 짧은 막간
8.4 의미론적 웹: 진화의 혁명
8.5 정리
8.6 권장 연습문제
8.7 온라인 자료
2부. 트위터 쿡북
9장. 트위터 쿡북
9.1 개발 목적으로 트위터 API 접근
9.2 제품을 위한 OAuth 인증 절차
9.3 유행하는 주제 찾기
9.4 트윗 찾기
9.5 편리한 함수 콜 생성
9.6 텍스트 파일로 JSON 데이터 저장 및 복원
9.7 MongoDB로 데이터 저장 및 복원
9.8 스트리밍 API로 트위터 파이어호스 샘플링
9.9 타임 시리즈 데이터 수집
9.10 트윗 실체정보 추출
9.11 가장 유명한 트윗 검색
9.12 가장 유명한 트윗 실체정보 검색
9.13 빈도 분석 도표 작성
9.14 리트윗한 사용자 검색
9.15 리트윗 속성 추출
9.16 탄탄한 트위터 요청 만들기
9.17 사용자 프로필 정보 분석
9.18 임의의 텍스트에서 트윗 실체정보 추출
9.19 사용자의 모든 친구와 팔로워 수집
9.20 사용자의 친구와 팔로워 분석
9.21 사용자의 트윗 수집
9.22 친밀도 그래프 분석
9.23 트윗 콘텐츠 분석
9.24 링크 타깃 요약
9.25 사용자가 가장 좋아하는 트윗 분석
9.26 정리
9.27 권장 연습문제
9.28 온라인 자료
3부. 부록
부록 A. 이 책의 가상머신 경험에 대한 정보
부록 B. OAuth 입문서
부록 C. 파이썬과 IPython Notebook의 팁과 트릭