社交媒体挖掘：图论与机器学习基础

“Social Media Mining: An Introduction by Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi, and Huan Liu” 本书“Social Media Mining”是关于社交媒体挖掘的一本入门读物，涵盖了基本的图论、网络理论以及机器学习，并深入到社交网络的分析。作者包括Reza Zafarani、Mohammad Ali Abbasi和Huan Liu，由Cambridge University Press出版。书中的内容允许个人用途的硬拷贝，但禁止进一步的复制或电子分发，可以链接到书籍网站，但不能在其他网站上发布预印本。 第1章介绍了社交媒体挖掘的基本概念，提出了在这个领域进行数据挖掘所面临的新挑战，并给出了本书的概览和读者指南。这一部分总结了社交媒体挖掘的重要性，同时也提供了相关的文献注解和练习题，以帮助读者更好地理解和应用所学知识。 第2章“Graph Essentials”是图论的基础，讲解了图的基本元素，如节点和边，以及度和度分布的概念。此外，还讨论了图的表示方法、各种类型的图（如无向图、有向图、加权图等）、图的连通性以及特殊图的结构，如树、森林、特殊子图、完全图、平面图和二部图。这一章还涵盖了图的算法，这些算法在分析社交媒体网络时非常关键。 第3章至后续章节则可能进一步深入到网络理论和机器学习的应用，可能包括聚类、分类、情感分析、影响力模型、推荐系统等主题。社交媒体挖掘利用这些工具和技术来提取有价值的信息，如用户行为模式、社区检测、热门话题识别等。 这本书对那些想要理解社交媒体数据背后复杂网络结构和行为模式的数据科学家、研究人员和学生来说是一份宝贵的资源。它不仅提供了理论基础，还可能包含实际案例和应用示例，帮助读者将理论知识转化为实践技能。通过学习这些内容，读者能够更好地理解如何从海量的社交媒体数据中提取洞察，支持决策制定和业务策略。