Python數(shù)據(jù)挖掘：概念、方法與實(shí)踐

譯者序
關(guān)于審稿人
前言
第1章　擴(kuò)展你的數(shù)據(jù)挖掘工具箱1
1.1　什么是數(shù)據(jù)挖掘2
1.2　如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘4
1.2.1　Fayyad等人的KDD過(guò)程4
1.2.2　韓家煒等人的KDD過(guò)程4
1.2.3　CRISP-DM過(guò)程5
1.2.4　六步過(guò)程6
1.2.5　哪一種數(shù)據(jù)挖掘方法最好6
1.3　在數(shù)據(jù)挖掘中使用哪些技術(shù)7
1.4　如何建立數(shù)據(jù)挖掘工作環(huán)境9
1.5　小結(jié)14
第2章　關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘16
2.1　什么是頻繁項(xiàng)集16
2.1.1　都市傳奇“尿布與啤酒”17
2.1.2　頻繁項(xiàng)集挖掘基礎(chǔ)知識(shí)18
2.2　邁向關(guān)聯(lián)規(guī)則19
2.2.1　支持度20
2.2.2　置信度20
2.2.3　關(guān)聯(lián)規(guī)則21
2.2.4　包含數(shù)據(jù)的示例21
2.2.5　附加值—修復(fù)計(jì)劃中的漏洞22
2.2.6　尋找頻繁項(xiàng)集的方法24
2.3　項(xiàng)目—發(fā)現(xiàn)軟件項(xiàng)目標(biāo)簽中的關(guān)聯(lián)規(guī)則25
2.4　小結(jié)38
第3章　實(shí)體匹配39
3.1　什么是實(shí)體匹配40
3.1.1　數(shù)據(jù)合并42
3.1.2　匹配技術(shù)45
3.1.3　基于屬性的相似度匹配45
3.1.4　屬性匹配方法46
3.1.5　利用不相交數(shù)據(jù)集48
3.1.6　基于上下文的相似度匹配48
3.1.7　基于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)體匹配49
3.1.8　實(shí)體匹配技術(shù)的評(píng)估50
3.2　實(shí)體匹配項(xiàng)目53
3.2.1　軟件項(xiàng)目匹配的難度53
3.2.2　兩個(gè)例子53
3.2.3　根據(jù)項(xiàng)目名稱匹配55
3.2.4　根據(jù)人名匹配55
3.2.5　根據(jù)URL匹配55
3.2.6　按照主題和描述關(guān)鍵詞匹配56
3.2.7　數(shù)據(jù)集57
3.2.8　代碼58
3.2.9　結(jié)果63
3.3　小結(jié)66
第4章　網(wǎng)絡(luò)分析68
4.1　什么是網(wǎng)絡(luò)68
4.2　網(wǎng)絡(luò)計(jì)量71
4.2.1　網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)71
4.2.2　網(wǎng)絡(luò)直徑72
4.2.3　網(wǎng)絡(luò)中的通路、路徑和跡72
4.2.4　網(wǎng)絡(luò)的成分73
4.2.5　圖的中心性73
4.3　圖數(shù)據(jù)的表示76
4.3.1　鄰接矩陣76
4.3.2　邊表和鄰接表77
4.3.3　圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的差別77
4.3.4　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入圖結(jié)構(gòu)中78
4.4　真實(shí)項(xiàng)目84
4.4.1　探索數(shù)據(jù)84
4.4.2　生成網(wǎng)絡(luò)文件89
4.4.3　以網(wǎng)絡(luò)的形式理解數(shù)據(jù)91
4.5　小結(jié)107
第5章　文本情緒分析109
5.1　什么是情緒分析110
5.2　情緒分析基礎(chǔ)知識(shí)111
5.2.1　觀點(diǎn)的結(jié)構(gòu)111
5.2.2　文檔級(jí)和句子級(jí)分析112
5.2.3　觀點(diǎn)的重要特征113
5.3　情緒分析算法114
5.4　情緒挖掘應(yīng)用116
5.4.1　項(xiàng)目動(dòng)機(jī)117
5.4.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備117
5.4.3　聊天消息的數(shù)據(jù)分析120
5.4.4　電子郵件消息的數(shù)據(jù)分析124
5.5　小結(jié)130
第6章　文本中的命名實(shí)體識(shí)別131
6.1　為什么尋找命名實(shí)體？131
6.2　命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)134
6.3　NER系統(tǒng)的構(gòu)建與評(píng)估137
6.3.1　NER和部分匹配137
6.3.2　處理部分匹配138
6.4　命名實(shí)體識(shí)別項(xiàng)目140
6.5　小結(jié)149
第7章　自動(dòng)化文本摘要150
7.1　什么是自動(dòng)化文本摘要151
7.2　文本摘要工具151
7.2.1　使用NTLK的簡(jiǎn)單文本摘要152
7.2.2　使用Gensim的文本摘要155
7.2.3　使用Sumy的文本摘要157
7.3　小結(jié)163
第8章　文本中的主題建模164
8.1　什么是主題建模164
8.2　潛在狄利克雷分配166
8.3　Gensim主題建模167
8.3.1　理解Gensim LDA主題169
8.3.2　理解Gensim LDA的遍數(shù)170
8.3.3　對(duì)新文檔應(yīng)用Gensim LDA模型172
8.3.4　序列化Gensim LDA對(duì)象172
8.4　用于更大項(xiàng)目的Gensim LDA174
8.5　小結(jié)176
第9章　挖掘數(shù)據(jù)異常178
9.1　什么是數(shù)據(jù)異常178
9.1.1　缺失數(shù)據(jù)179
9.1.2　修復(fù)缺失數(shù)據(jù)181
9.1.3　數(shù)據(jù)錯(cuò)誤184
9.1.4　離群值186
9.2　小結(jié)194