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소셜 웹 마이닝 : 페이스북, 트위터, 링크드인 등의 소셜 미디어 데이터 분석하기 (Loan 41 times)

Material type
단행본
Personal Author
Russell, Matthew A. 김상정, 역
Title Statement
소셜 웹 마이닝 : 페이스북, 트위터, 링크드인 등의 소셜 미디어 데이터 분석하기 / 매튜 러셀 지음 ; 김상정 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   Bj퍼블릭,   2012  
Physical Medium
334 p. : 삽화 ; 23 cm
Varied Title
Mining the social web : [analyzing data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and other social media sites]
ISBN
9788994774220
General Note
색인수록  
Subject Added Entry-Topical Term
Data mining Online social networks
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No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.312 2012 Accession No. 151313839 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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Contents information

Author Introduction

매튜 러셀(지은이)

Digital Reasoning Systems의 CTO(Chief Technology Officer)이자 Zaffra의 대표이며, 데이터 마이닝, 오픈 소스, 지능을 확대하는 기술 개발에 열정적인 컴퓨터 과학자다.

김상정(옮긴이)

CISSP(정보시스템보안전문가) 한국과학기술원(KAIST)에서 전기 및 전자공학을 전공하고 한국정보보호진흥원(KISA) 침해사고대응팀(CERTCC-KR)에서 침해사고대응, 해킹기법분석, 네트워크/시스템 보안취약점 분석 전문가로 활동했다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

목차
추천사 = 3
역자 서문 = 11
서문 = 13
Chapter 1 트위터 해킹 입문 = 21
 파이썬 개발 도구 설치 = 21
 트위터 데이터 수집과 처리 = 24
  트위터 API 활용하기 = 25
  단어 빈도와 종류 분석 = 29
  트위터 그래프 시각화 = 36
  Protovis를 이용한 리트위트 시각화 = 39
 맺음말 = 40
Chapter 2 의미론적 마크업 언어 마이크로포맷 = 43
 XFN과 친구들 = 44
 XFN을 이용한 소셜 인맥 분석 = 46
  XFN 데이터의 Breadth-First 검색(BFS) = 47
 지리적 좌표 = 55
  위키피디아+구글 맵=여행? = 55
 레시피 분석 = 60
 레스토랑 리뷰 수집 = 63
 요약 = 65
Chapter 3 메일박스 분석 = 67
 유닉스 메일박스 'mbox' 분석 = 68
 'CouchDB'를 이용한 mbox 분석 = 75
  CouchDB에 대량으로 문서 불러오기 = 78
  합리적인 정렬 = 79
  Map/Reduce에 따른 빈도 분석 = 82
  Value에 따른 문서 정렬 = 89
  couchdb-lucene을 이용한 풀 텍스트 인덱싱 = 91
 대화를 주제별로 묶기 = 96
  누가 말하는지 분석하기 = 101
 SIMILE 타임라인으로 메일 '이벤트' 시각화 = 106
 자신의 메일 데이터 분석 = 109
  Gmail Inbox를 이미지화하는 크롬 확장 프로그램 = 111
 맺음말 = 112
Chapter 4 트위터의 친구, 팔로워 분석 = 113
 리소스 기반, OAuth 표준인증 기반 API = 114
  패스워드가 필요 없는 인증 = 116
 간결한 데이터 수집 도구 = 119
  매우 간단한 소스코드 개선 = 122
  Redis: 데이터 구조 서버 = 123
  기본적인 집합 연산 기능 = 125
  친구, 팔로워에 대한 기본 분석 = 128
  공통의 친구와 팔로워를 통해 유사성 계산 = 134
  영향력 측정 = 136
 친구관계 그래프 그리기 = 141
  소집단 탐지와 분석 = 143
  Infochimps의 "Strong Links" API = 147
  3D 그래프 시각화 = 150
 요약 = 151
Chapter 5 트위터 콘텐트 분석 = 153
 펜과 칼 그리고 트위트와 기관총 = 154
 트위트 내용 분석 = 157
  트위트 도청하기 = 160
  '팀'은 누구를 가장 자주 리트위트하는가? = 173
  '팀'의 영향력은 어떠한가? = 177
  '팀'의 트위트가 얼마나 많은 해시태그를 포함하나? = 179
 잠재적인 소셜 네트워크 비교 = 182
  '#JustinBie'와 '#TeaParty' 트위트에서 어떤 실체정보가 가장 자주 함께 나타나는가? = 184
  '#TeaParty' 트위트의 해시태그가 '#JustinBie'보다 많은가? = 188
  '#TeaParty' '#JustinBie' 중 어느 것이 더 자주 리트위트되는가? = 189
  '#TeaParty'와 '#JustinBie'에 얼마나 많은 실체정보가 중복되었는가? = 191
 수많은 트위트 시각화 = 193
  태그 클라우드로 치장하여 트위트 시각화하기 = 194
  트위터 검색 결과에서 커뮤니티 구조 시각화 = 199
 맺음말 = 202
Chapter 6 비즈니스 소셜네트워크 링크드인 = 205
 클러스터링을 위한 동기부여 = 206
 직위에 따른 인맥 정보 클러스터링 = 210
  직위를 표준화하고 카운팅하기 = 210
  클러스터링을 위한 공통 유사성 지표 = 213
  클러스터링을 위한 그리디(greedy) 방법 = 216
  계층적인 클러스터링과 k-평균 클러스터링 = 25
 확장 프로필 정보 수집 = 229
 지리적 소셜 네트워크 클러스터링 = 233
  구글 어스를 이용한 비즈니스 소셜 네트워크 지도 = 234
  'Dorling Cartograms'으로 전문직 소셜 네트워크 시각화 = 237
 맺음말 = 240
Chapter 7 블로그와 자연언어처리 = 241
 NLP 소개 = 242
  구문론과 의미론 = 242
  간단한 사고 연습 = 243
 NLTK를 이용한 전형적 자연언어처리 = 244
 NLTK를 이용한 블로그 문장 탐지 = 247
 문서 요약 = 252
  Luhn의 요약 알고리즘 분석 = 259
 실체 정보 중심 분석 = 261
  분석의 질 = 271
 맺음말 = 273
Chapter 8 페이스북 = 275
 소셜 네트워크 데이터 분석 = 276
  10분 내에 접근 토큰 획득하기 = 276
  페이스북 쿼리 API = 282
 페이스북 데이터 시각화 = 296
  전체 소셜 네트워크 시각화 = 296
  내 친구들 모두 어디 있지? = 311
  회전하는 태그 클라우드로 담벼락 데이터 시각화 = 317
 맺음말 = 319
Chapter 9 의미론적 웹 = 321
 점진적인 변혁? = 321
 사람은 사실만 갖고 살 수 없다 = 323
 열린 세계 대 닫힌 세계 가정 = 323
  'FuXi'를 이용한 열린 세계 추론 = 325
 희망 = 328
찾아보기 = 329

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