社交大数据挖掘

译者序
原书前言
第1章社交媒体
1. 1什么是社交媒体
1.2代表性社交媒体
1.2.1 Twitter一
1.2.2 Flickr
1.2.3 YouTube
1.2.4 Facebook
1.2.5维基百科
1.2.6通用网络
1.2.7其他社交媒体
参考文献
第2章大数据和社交数据
2.1 大数据
2.2物理真实世界与社交媒体的交互
2.3集成框架
2.4交互的建模和分析
2.5元分析模型——概念层
2.5.1面向对象的集成分析模型
2.5.2原始案例
2.6假设的生成和验证——逻辑层
2.6.1多变量分析
2.6.2数据挖掘
2.6.3发现和识别影响
2.6.4影响的定量测量
2.7 兴趣回顾——互动挖掘
2.8分布式并行计算框架
2. 8.1 NoSQL
2.8.2 MapReduce--种并行分布式计算的机制
2.8.3 Hadoop
参考文献
第3章大数据时代的假设
3.1 什么是假设
3.2数据采样
3.3假设验证
3.4假设构建
3.4.1归纳法
3.4.2推理
3.4.3可信推理
3.4.4不明推论式
3.4.5相关性
3.4.6因果关系
3.4.7类比
3.4.8传递定律
3.5假设的粒度
3.6 对假设的重新审视
参考文献
第4章社交大数据应用
4.1普通网页与社交媒体之间作为分析主体的差异
4.2基于要素的社交媒体应用分类
4.3基于目标的社交媒体应用分类
4.4通过MiPS模型描
第5章数据挖掘中的基本概念
第6章关联规则挖掘
第7章聚类
第8章分类
第9章预测
第10章Wep结构挖掘
第11章Wep内容挖掘
第12章Wep访问日志挖掘 信息提取 深层Wep挖掘
第13章媒体挖掘
第14章可扩展性和异常检测
附录