文本挖掘与社会网络分析实战指南

"文本挖掘与社会网络分析" 是一本涵盖了多方面信息技术的教材，主要讲解了如何从大量文本数据中提取有价值的信息，并结合社会网络分析理论进行深入研究。该教材内容丰富，包括文本处理、文本分析、信息检索系统、文本分类、文本聚类等关键领域，还涉及矩阵分解与话题模型、文本情感分析、知识图谱以及社会网络分析的理论与实践。 在文本处理部分，教材首先介绍了如何使用网页爬虫获取网络数据，然后讲述了如何从网页中提取主要内容，通过正则表达式进行信息抽取。此外，还详细讲解了文本处理的基础知识，如中文分词的重要性及其方法。 文本分析章节中，教材涵盖了关键词抽取、语义分析（包括句子和词的层面）以及文本可视化的技术，例如使用词云图展示文本数据。信息检索部分，教材不仅讲解了基本的布尔检索和倒排索引，还深入探讨了向量空间模型、概率检索模型（如BM25）以及统计语言模型。 在文本分类领域，教材介绍了朴素贝叶斯分类、特征选择、KNN、支持向量机等多种算法，并对这些分类器进行了总结，还提供了使用mallet进行文本分类的实践经验。文本聚类章节则涵盖了K-Means、层次聚类、高斯混合模型等聚类方法，并讨论了聚类误区及给文本聚类的簇贴标签的问题。 矩阵分解与话题模型是数据挖掘中的重要工具，教材详细解释了线性代数基础知识，SVD（奇异值分解），隐语义索引（LSI）以及主题模型如PLSA和LDA的原理和应用。 文本情感分析章节中，教材讨论了文本情感分类的不同层次，从文档级到句子级，甚至细至Aspects级的情感分析，同时比较了机器学习和词典方法在情感分析中的应用，并提供了预测评论星级评分的实例。 社会网络分析理论部分，教材介绍了社会网络的基本概念和度量方法，如节点度、中心性等，讲解了节点级和社会网络整体的分析方法。Gephi作为一款强大的社会网络可视化工具，也在教材中得到详细介绍。最后，通过实际分析实例和案例，使读者能够将所学知识应用于社会网络分析实践中。 该教材全面覆盖了从文本数据预处理到深度分析的全过程，结合社会网络分析，为学习者提供了丰富的理论知识和实践指导，对于从事信息处理、数据挖掘和网络分析的人员具有极高的参考价值。