大數據分析基礎 羅茜 9787302674139 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202410*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：大數據分析基礎 ISBN：9787302674139 出版社：清華大學 著編譯者：羅茜 頁數：327 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1688688 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書是傳媒專業的研究方法類課程教材，具體介紹了大數據分析的基本原理、主要方法、技術操作、研究應用以及常見工具，系統講解了從數據收集到分析、挖掘的全套研究流程。本教材聚焦于傳播學科與大數據科學的交叉領域，旨在拓寬相關專業學生的學術視野，提供更加豐富和精確的研究工具。 本教材共分10章，分別介紹了在計算傳播學研究中常用的大數據方法。第1章主要介紹了大數據的獲取方法，第2章至第10章分別介紹了文本分析、情感分析、聚類分析、主題模型、機器學習、自動文本分析、社會網路分析、語義網路分析、虛擬模擬等具體的大數據分析方法。 本教材將研究方法與研究案例相結合，內容豐富，難易適中，注重系統性、科學性、實用性、時代性和引導性，既可作為傳媒專業及交叉學科教師、研究生、本科生、大中專院校學生的教學、實踐與研究資料，又可作為傳媒從業者、市場營銷人員和社會科學研究者等讀者的參考讀物。作者簡介 羅茜，蘇州大學傳媒學院副教授；研究方向為計算傳播、智能傳播、網路輿論等；在SSCI、CSSCI期刊發表論文十余篇；主持國家社科基金青年項目「基於人工智慧的網路意識形態自動分類和人機綜合治理研究」。目錄 第1章 大數據的獲取1 1 大數據獲取方式 1 1 1 網路公開數據獲取 1 1 2 網路爬蟲獲取 1 2 使用GooSeeker獲取網路數據 1 2 1 GooSeeker簡介 1 2 2 GooSeeker的優勢與應用 1 2 3 GooSeeker的操作步驟 1 3 使用Python獲取網路數據 1 3 1 Python和PyCharm介紹 1 3 2 Python的優勢和適用領域 1 3 3 Python和PyCharm的下載安裝 1 3 4 Python和PyCharm的使用步驟 1 3 5 使用Python爬取網路數據的步驟 本章小結 核心概念 思考題 第2章 文本分析 2 1 文本分析概述 2 1 1 文本分析的概念 2 1 2 文本分析的對象 2 1 3 文本分析的流程 2 1 4 文本分析的應用 2 2 文本規範化 2 2 1 詞語切割 2 2 2 停用詞去除 2 2 3 詞幹提取 2 2 4 詞形還原 2 2 5 詞性標註 2 2 6 詞頻統計與詞雲圖製作 2 3 文本關鍵詞提取 2 3 1 關鍵詞提取方法的分類 2 3 2 關鍵詞提取演算法 2 4 文本向量化 2 4 1 離散表示 2 4 2 分散式表示 2 4 3 Word2vec實現文本向量化或進行詞向量的訓練 2 4 4 文本向量化的應用 2 5 文本分析技術操作 2 5 1 詞性標註與詞頻統計 2 5 2 關鍵詞提取與詞雲圖製作 2 6 案例分析 2 6 1 文本分析在媒體報道中的應用 2 6 2 文本分析在社交媒體平台中的應用 本章小結 核心概念 思考題 第3章 情感分析 3 1 情感分析概述 3 1 1 情感分析的概念 3 1 2 情感分析的分類 3 1 3 情感分析的研究框架 3 2 英文文本情感分析 3 2 1 情感信息抽取 3 2 2 情感信息分類 3 3 中文文本情感分析 3 3 1 基於詞典匹配的情感分類方法 3 3 2 有監督機器學習的情感分類方法 3 3 3 中文文本情感分析的Python實現案例 3 4 研究案例 3 4 1 情感分析在風險傳播研究中的應用 3 4 2 情感分析在健康傳播研究中的應用 3 4 3 情感分析在傳播學研究中的方法探索 本章小結 核心概念 思考題 第4章 聚類分析 4 1 聚類分析概述 4 1 1 認識聚類和簇 4 1 2 聚類分析的概念 4 1 3 聚類分析的分類 4 1 4 聚類分析的原理及基本過程 4 2 聚類分析方法 4 2 1 K-means聚類 4 2 2 DBSCAN 4 2 3 凝聚層次聚類 4 3 實戰演練 4 4 案例介紹 4 4 1 聚類分析在新聞報道研究中的運用 4 4 2 聚類分析在社交媒體研究中的運用 本章小結 核心概念 思考題 第5章 主題模型 5 1 主題模型概述 5 1 1 主題模型的概念 5 1 2 主題模型的主要內容 5 1 3 主題模型涉及的數學概念 5 2 主要模型類型 5 2 1 LSA模型和pLSA模型 5 2 2 LDA模型 5 3 技術操作 5 3 1 系統配置和文本預處理 5 3 2 LDA模型分析 5 3 3 結果探討 5 4 案例研究 5 4 1 LDA模型在傳播學中的方法探索 5 4 2 LDA模型的傳播學分析實踐 5 4 3 主題模型在科學傳播研究中的應用 5 4 4 主題模型在政治傳播研究中的應用 5 4 5 主題模型的主要應用方向及面臨的挑戰 本章小結 核心概念 思考題 第6章 機器學習 6 1 機器學習概述 6 1 1 機器學習的定義及關鍵術語 6 1 2 機器學習的分類及步驟 6 2 線性回歸演算法 6 2 1 原理簡述及基本概念介紹 6 2 2 線性回歸演算法的Python實現 6 3 支持向量機 6 3 1 原理簡述及基本概念介紹 6 3 2 支持向量機的Python實現 6 4 使用WEKA進行機器學習 6 5 應用機器學習發掘數據潛力 6 5 1 從衛星圖像中提取社會經濟數據並預測貧困 6 5 2 通過視頻觀測政治候選人的情緒表現如何影響選民印象 本章小結 核心概念 思考題 第7章 自動文本分析 7 1 自動文本分析概述 7 1 1 自動文本分析的發展歷程 7 1 2 自動文本分析的原則 7 1 3 自動文本分析的步驟 7 2 有監督機器學習 7 2 1 有監督機器學習概述 7 2 2 有監督機器學習的步驟 7 3 有監督機器學習下文本分類的不同演算法 7 3 1 統計學習演算法：樸素貝葉斯 7 3 2 基於實例分類：K近鄰法 7 3 3 基於邏輯的演算法：決策樹 7 4 不同演算法的機器學習應用 7 4 1 前期操作 7 4 2 數據預處理 7 4 3 引入演算法 7 5 案例研究 7 5 1 自動文本分析在政治傳播研究中的應用 7 5 2 自動文本分析在文化研究中的應用 7 5 3 自動文本分析在健康傳播研究中的應用 本章小結 核心概念 思考題 第8章 社會網路分析 8 1 社會網路分析概述 8 1 1 社會網路的概念 8 1 2 社會網路分析基礎知識 8 1 3 社會網 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
