Modeling and Data Mining in Blogosphere pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Morgan and Claypool Publishers

作者:Liu, Huan/ Agarwal, Nitin/ Grossman, Robert (EDT)

出品人:

页数:114

译者:

出版时间:2009-7-30

价格:GBP 17.50

装帧:Paperback

isbn号码:9781598299083

丛书系列:Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery

图书标签:

SNA
数据挖掘
博客
社交媒体
文本挖掘
机器学习
网络分析
舆情分析
信息检索
自然语言处理
建模

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具体描述

This book offers a comprehensive overview of the various concepts and research issues about blogs or weblogs. It introduces techniques and approaches, tools and applications, and evaluation methodologies with examples and case studies. Blogs allow people to express their thoughts, voice their opinions, and share their experiences and ideas. Blogs also facilitate interactions among individuals creating a network with unique characteristics. Through the interactions individuals experience a sense of community. We elaborate on approaches that extract communities and cluster blogs based on information of the bloggers. Open standards and low barrier to publication in Blogosphere have transformed information consumers to producers, generating an overwhelming amount of ever-increasing knowledge about the members, their environment and symbiosis. We elaborate on approaches that sift through humongous blog data sources to identify influential and trustworthy bloggers leveraging content and network information. Spam blogs or "splogs" are an increasing concern in Blogosphere and are discussed in detail with the approaches leveraging supervised machine learning algorithms and interaction patterns. We elaborate on data collection procedures, provide resources for blog data repositories, mention various visualization and analysis tools in Blogosphere, and explain conventional and novel evaluation methodologies, to help perform research in the Blogosphere. The book is supported by additional material, including lecture slides as well as the complete set of figures used in the book, and the reader is encouraged to visit the book website for the latest information: http://tinyurl.com/mcp-agarwal Table of Contents: Modeling Blogosphere / Blog Clustering and Community Discovery / Influence and Trust / Spam Filtering in Blogosphere / Data Collection and Evaluation

好的，以下是一份关于一本名为《建模与数据挖掘在博客圈中的应用》的图书简介，内容将专注于该领域的技术、方法论和实际应用，而不涉及您提到的具体书名或其内容。 --- 图书简介：数字信息洪流中的洞察提取——面向新兴社交媒体数据的建模与挖掘技术导言：信息时代的挑战与机遇在信息爆炸的当代，社交媒体平台以前所未有的速度和规模生成海量、非结构化的文本、图像和交互数据。这些数据构成了数字社会动态的实时快照，蕴含着关于公众舆论、趋势演变、用户行为乃至市场动态的深层洞察。然而，如何有效地从这片浩瀚的数据海洋中识别模式、预测未来走向、并转化为可操作的知识，成为一个关键性的技术挑战。本书旨在深入探讨先进的建模技术和数据挖掘方法，专注于处理和解析这类复杂、动态的社交网络信息流。第一部分：基础理论与数据采集本书的开篇将奠范建立处理大规模社交媒体数据的理论基础。我们将首先界定“社交网络数据”的特征，包括其高维度性、时序依赖性、稀疏性以及高度的噪声干扰。数据获取与预处理的艺术：详细阐述从各大主流社交平台API接口获取数据的策略，包括爬虫技术的伦理考量与合规性要求。重点讨论数据清洗流程，例如去噪、规范化、实体识别（NER）和关系抽取。鉴于社交媒体语言的非正式性和多模态性，我们将花费大量篇幅介绍如何处理缩写、网络俚语、表情符号（Emoji）的语义化处理，以及如何整合文本与伴随的元数据（时间戳、地理位置、用户画像）。网络结构分析基础：社交数据的本质是网络结构。本部分将引入图论的基础概念，并将其应用于社交网络建模。探讨核心中心性指标（如度中心性、介数中心性、特征向量中心性）在识别关键意见领袖（KOL）和信息扩散枢纽中的应用。此外，还将介绍社区发现算法（如Louvain方法、谱聚类）在发现潜在兴趣群体和“回音室”现象中的实践。第二部分：文本挖掘与语义理解社交网络数据的主体是用户生成内容（UGC）。深入理解这些文本背后的意图和情感，是价值提取的核心。自然语言处理（NLP）的高级应用：侧重于面向短文本和非标准语法的优化策略。我们将详细介绍词向量模型的演进，从传统的TF-IDF到更先进的Word2Vec、GloVe，以及上下文敏感的BERT、RoBERTa等预训练语言模型在社交文本理解中的微调（Fine-tuning）技术。讨论如何利用这些模型进行主题建模（如LDA的改进版、NMF）以追踪热点话题的生成与消亡周期。情感分析与倾向性预测：情感分析（Sentiment Analysis）在评估公众对某一事件或品牌的即时反应中至关重要。本书将超越简单的正面/负面分类，深入探讨细粒度情感分析（如识别愤怒、喜悦、焦虑等具体情绪）的挑战，以及如何结合领域知识和迁移学习来提升跨领域情感识别的准确率。同时，介绍观点挖掘（Opinion Mining）技术，用于识别支持、反对或中立的立场。第三部分：动态建模与行为预测社交媒体的价值在于其动态性和预测潜力。本部分聚焦于如何利用时间序列模型和因果推断来捕捉信息流动的规律。信息传播动力学模型：探讨SIR（易感-感染-康复）模型在信息扩散过程中的适应性变体。重点分析影响信息“病毒式传播”的关键因素，包括信息本身的吸引力、初始播散者的影响力以及网络拓扑结构的影响。介绍基于代理（Agent-Based Modeling, ABM）的方法来模拟复杂交互场景下的信息竞争与演化。时间序列分析与趋势预测：如何从噪音中识别出有意义的趋势变化？本书将介绍如何将社交事件转化为时间序列数据，并应用ARIMA、Prophet等传统时间序列模型，以及结合深度学习（如LSTM、GRU）来捕捉长程依赖性，从而实现对未来热点话题或用户行为变化的短期和中期预测。因果推断在社交影响中的应用：区分相关性与因果性是高级分析的关键。讨论如何利用匹配方法（如倾向得分匹配）或工具变量法，来评估特定干预（如一次营销活动或突发新闻）对后续用户行为或情绪的真实因果效应，从而指导决策制定。第四部分：可解释性与伦理挑战任何强大的数据挖掘技术都必须在透明和负责任的框架内运行。模型可解释性（XAI）：随着模型复杂度的增加，理解模型为何做出特定预测变得尤为重要。我们将探讨LIME、SHAP等可解释性工具在社交数据挖掘中的应用，确保我们能够解释为何某个用户被识别为KOL，或某个帖子被预测会广泛传播。隐私、偏见与伦理：深入讨论处理匿名化用户数据时涉及的法律和伦理边界。分析算法偏差（Bias）是如何通过训练数据的不均衡性被继承和放大的，特别是在敏感的用户群体识别或内容审核场景中。提出构建公平、透明和可问责（FAIR）的社交数据分析系统的实践准则。结论：迈向智能决策本书的最终目标是为研究人员、数据科学家和行业分析师提供一个全面的工具箱，使他们能够自信地驾驭新兴社交媒体数据的复杂性，将原始数据转化为战略性的商业洞察和对社会现象的深刻理解。通过掌握这些先进的建模与挖掘技术，读者将能够更有效地监测环境变化、优化资源分配，并在快速迭代的数字生态中保持前瞻性。 ---