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文本挖掘商務應用(新商科創新教材)/商務分析系列

  • 作者：編者:李嘉//劉璇|責編:郝靜
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030645784
  • 出版日期：2021/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：244
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    文本信息是Web上一類非常重要的信息，裡面包含了大量的商業價值，對於洞察市場、識別創新機會、了解競爭對手、識別利益相關者、改進商品服務、了解消費者並與之價值共創，都具有重要意義。本書從商學院學生的角度出發，介紹文本知識挖掘的基本方法，以及它在商務問題上的應用。本書可以分為兩個部分，第1?4章主要介紹文本知識挖掘的基礎知識，第5?12章介紹文本知識挖掘的應用和工具本書的特色是包含大量的案例和實驗，幫助商學院學生深入理解所學知識所具有的商業價值，以及如何通過Python語言來實現這些功能。
    本書適合作為高等院校信息管理與信息系統專業本科生、管理科學與工程專業碩士生以及MBA、MEM等專業碩士研究生學習「文本知識挖掘」「Web商務分析」等課程用書，對於從事文本挖掘的工程師和研究人員也具有一定的參考價值。
作者介紹
編者:李嘉//劉璇|責編:郝靜
目錄
第1章  文本知識挖掘導論
  1.1  文本挖掘的概念
  1.2  文本挖掘的主要技術手段
  1.3  文本挖掘的基本任務
  1.4  文本挖掘的一般過程
  思考題
第2章  網路爬蟲
  2.1  網路爬蟲的分類
  2.2  網路數據抓取的基本步驟
  2.3  網路爬蟲的基本工作流程
  2.4  爬蟲的抓取策略
  2.5  實驗
  思考題
第3章  文本的語言學處理
  3.1  詞頻統計分析
  3.2  停用詞
  3.3  中文分詞
  3.4  詞性標注
  3.5  句法分析
  3.6  詞幹提取和詞形還原
  3.7  實驗
  思考題
第4章  文本表示
  4.1  向量空間模型
  4.2  概念模型
  4.3  特徵生成
  4.4  特徵選擇和特徵提取
  4.5  實驗：特徵選擇
  思考題
第5章  信息抽取
  5.1  信息抽取簡介
  5.2  信息抽取的任務
  5.3  應用案例：藥物副作用挖掘
  5.4  實驗：命名實體識別
  思考題
第6章  文本分類
  6.1  文本分類的種類
  6.2  文本分類的知識工程方法
  6.3  文本分類的機器學習監督演算法
  6.4  文本分類的評價
  6.5  應用案例：言語行為分析
  6.6  實驗：垃圾郵件檢測
  思考題
第7章  文本聚類
  7.1  聚類的基本問題
  7.2  文本聚類的演算法
  7.3  文本聚類的評價
  7.4  應用案例：研討文本的主題聚類
  7.5  實驗：使用K-means演算法對文本進行聚類
  思考題

第8章  主題模型
  8.1  主題模型概述
  8.2  文本建模
  8.3  Unigram模型
  8.4  主題模型和PLSA
  8.5  LDA
  8.6  應用案例：醫生評論的主題提取
  8.7  實驗：使用LDA發現新聞中的主題
  思考題
第9章  情感分析
  9.1  情感分析的粒度
  9.2  情感分析面臨的問題
  9.3  文檔級情感分類
  9.4  句子級情感分類
  9.5  一些複雜句式的處理
  9.6  應用案例：在線口碑預測市場成功
  9.7  實驗：評論的情感分析
  思考題
第10章  知識圖譜
  10.1  知識圖譜的基本概念
  10.2  知識圖譜的架構
  10.3  代表性的知識圖譜
  10.4  知識抽取的關鍵技術
  10.5  知識表示的關鍵技術
  10.6  應用案例：知識圖譜在部分領域的重要應用
  10.7  實驗
  思考題
第11章  文本可視化
  11.1  可視化的基本概念
  11.2  可視化的基本方法
  11.3  文本可視化的研究現狀
  11.4  應用案例：輿情可視化
  11.5  實驗
  思考題
第12章  自然語言處理的商業套件
  12.1  IBM SPSS Text Analytics
  12.2  自然語言處理開放平台
  12.3  知識圖譜開放平台
  思考題
參考文獻

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