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在線文本數據挖掘(演算法原理與編程實現)

  • 作者：劉通
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121356322
  • 出版日期：2019/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：331
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    為了滿足大數據環境下網路運營與管理的需求，本書詳細而系統地介紹了有關文本分析的核心技術與方法。本書基於統計分析、數據挖掘、機器學習等電腦技術，介紹了如何對在線環境的文本內容進行建模與分析，同時介紹了文本分析技術的具體應用場景。本書並非是純粹的技術類書籍，而是一本教授讀者如何更好地應用技術的實踐手冊。
    本書分為13章，內容主要包括3個方面：①文本分析概要，包括概述、預備知識；②文本分析的基礎類方法，包括文本建模、文本分類、文本聚類、序列標注；③文本分析的應用類方法，包括信息檢索、文本摘要、口碑分析、社交網路分析、深度學習與NLP、實證研究。
    本書內容豐富、詳略得當，結構清晰、系統。閱讀本書需要讀者具備一定的統計學知識和與數據挖掘相關的基礎知識。本書特別適合對文本分析技術感興趣的學生、科研工作者，以及數據分析類職業的工作人員閱讀和參考。
作者介紹
劉通
    劉通，上海交通大學安泰經濟與管理學院管理科學與工程專業博士，現任國內知名金融機構演算法工程師。作者曾在管理學領域和電腦科學領域的國內核心期刊上發表過諸多與文本挖掘應用技術相關的重要研究成果。此外，作者在就讀博士期間，將技術理論有效結合實踐，採用文本挖掘方法對用戶在線醫療平台上的醫生選擇和醫療在線服務購買的決策行為進行了深入研究，對如何改進在線平台的盈利模型並提高市場收益提出有價值的管理學見解。作者還曾參與過上海交通大學與華為技術有限公司合作的分散式計算平台的深度學習演算法選型研究，比較了包括Theano、Tensorflow、Deeplearning4j在內的不同深度學習平台在分散式環境下的性能與演算法兼容情況。
目錄
第1章  概述
  1.1  網路運營與文本分析
    1.1.1  互聯網運營的戰略思維
    1.1.2  網路運營與大數據文本分析
  1.2  文本分析的4V特徵
    1.2.1  Volume特徵
    1.2.2  Variety特徵
    1.2.3  Value特徵
    1.2.4  Velocitv特徵
  1.3  在線文本分析應用
    1.3.1  在線文本分析的管理類應用
    1.3.2  在線文本分析的內容類應用
  1.4  本章小結
第2章  預備知識
  2.1  文本挖掘的主要任務
  2.2  語義分析與語法分析
  2.3  文本的結構化分析
  2.4  文本的標準化分析
  2.5  機器學習的基本概念
    2.5.1  機器學習與深度學習
    2.5.2  機器學習的基本要素
  2.6  機器學習的重要問題
    2.6.1  概率圖模型
    2.6.2  判別式模型和產生式模型
    2.6.3  機器學習模型求解
    2.6.4  模型過擬合
  2.7  本章小結
第3章  文本建模
  3.1  文本建模的基本概念
  3.2  文本建模的應用場景
    3.2.1  主體角色識別
    3.2.2  語言風格分析
    3.2.3  智能系統
    3.2.4  文本表示
    3.2.5  文本降維
    3.2.6  話題分析
  3.3  語言學建模概述
  3.4  詞標注分析
  3.5  句法分析
    3.5.1  轉換生成語法
    3.5.2  依存句法
  3.6  知識庫與語義網
  3.7  統計學建模概述
  3.8  向量空間模型
  3.9  LSI模型
    3.9.1  SVD
    3.9.2  基於SVD的降維分析
  3.10  Unigram模型
  3.11  pLSI模型
    3.11.1  pLSI的模型結構

    3.11.2  pLSI的參數估計
  ……
第4章  文本分類
第5章  文本聚類
第6章  序列標準
第7章  信息檢索
第8章  文本摘要
第9章  口碑分析
第10章  社交網路分析
第11章  深度學習與NLP
第12章  實證研究
第13章  總結

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