Пожертвування 15 вересня 2024 – 1 жовтня 2024 Про збір коштів

Data Mining: извлечение информации из Facebook, Twitter,...

Data Mining: извлечение информации из Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram, Github : 16+

Мэтью Рассел, Михаил Классен, перевод с английского А. Киселев
Наскільки Вам сподобалась ця книга?
Яка якість завантаженого файлу?
Скачайте книгу, щоб оцінити її якість
Яка якість скачаних файлів?
В недрах популярных социальных сетей - Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram - скрыты богатейшие залежи информации. Из этой книги исследователи, аналитики и разработчики узнают, как извлекать эти уникальные данные, используя код на Python, Jupyter Notebook или контейнеры Docker.

Сначала вы познакомитесь с функционалом самых популярных социальных сетей (Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram), веб-страниц, блогов и лент, электронной почты и GitHub. Затем приступите к анализу данных на примере Twitter.

С точки зрения анализа социальных сетей данные, которые Facebook хранит о людях, группах и продуктах, представляют очень большой интерес, потому что Facebook API предлагает невероятные возможности для получения информации (самый ценный товар в мире) и сбора ценных идей. С другой стороны, большие возможности накладывают большую ответственность, поэтому в Facebook реализован самый сложный онлайн-контроль конфиденциальности, который когда-либо видел мир, чтобы помочь защитить своих пользователей от посягательств.

СОДЕРЖАНИЕ :

Предисловие

I. Экскурсия по социальным сетям

Вступление

1. Twitter: исследование актуальных тем, о чем говорят люди и многое другое

2. Facebook: анализ фан-сграниц, исследование дружественных связей и многое другое

3. Instagram: компьютерное зрение, нейронные сети, распознавание объектов и лиц

4. LinkedIn: классификация по профессиям, группировка коллег и многое другое

5. Анализ текстовых файлов: определение сходства документов, извлечение словосочетаний и многое другое

6. Анализ веб-страниц: использование методов обработки естественного языка, обобщение статей из блогов и многое другое

7. Анализ электронной почты: кто кому пишет, о чем, как часто и многое другое

8. Анализ GitHub: особенности сотрудничества при разработке ПО, графы интересов и многое другое

II. Сборник рецептов для Twitter

9. Сборник рецептов для Twitter

III. Приложения

Рік:
2020
Видавництво:
СПб.: Питер
Мова:
russian
Сторінки:
464
ISBN 10:
5446112466
ISBN 13:
9785446112463
Серії:
IT для бизнеса. Бестселлеры O’REILLY.
Файл:
PDF, 32.16 MB
IPFS:
CID , CID Blake2b
russian, 2020
Читати Онлайн
Виконується конвертація в
Конвертація в не вдалась

Ключові фрази