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传播数据挖掘案例分析 版权信息
- ISBN:9787577208862
- 条形码:9787577208862 ; 978-7-5772-0886-2
- 装帧:平装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
传播数据挖掘案例分析 本书特色
本书以文工交叉为主,涉及了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、智能传播等多个领域学科,将上述领域相关技术运用到了社交媒体信息传播分析上,并加以实际案例分析,将大数据时代的数据挖掘热点技术一网打尽。
传播数据挖掘案例分析 内容简介
本书主要介绍社交媒体传播数据挖掘的基本概念、技术和相关案例分析。作为一个多学科领域,数据挖掘从多个学科汲取营养。这些学科包括传播学、统计学、机器学习、模式识别、数据库技术、信息检索、网络科学、知识库系统、人工智能、高性能计算和数据可视化。本书旨在帮助读者发现隐藏在数据集中的模式的技术,关注可行性、有用性、有效性和可伸缩性问题。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、传播智能等多个领域的数据分析算法,并为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例,并按照由易到难的原则构建知识框架,充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书,读者将对设计媒体时代的传播数据挖掘与分析有一个全面的认识。
传播数据挖掘案例分析 目录
传播数据挖掘案例分析 作者简介
徐涵,现为华中科技大学新闻与信息传播学院副教授,博士生导师, IEEE计算机学会会员,IEEE系统、人与控制论学会会员,中国自动化学会会员,中国新闻史学会计算传播分会会员,工学博士,在本项目中负责总体研究方案设计、研究领域关键技术调研、试验环境框架设计及实现以及项目的总体组织和管理工作。项目申请人目前主要从事传播动力学、社交网络信息传播等方面的工作,在传播动力学建模与分析、社交网络上信息传播与信息扩散、网络信息控制等领域,均取得了突破性进展和有相当影响力的成果,在包括CCF A类期刊在内的多个国际期刊及国际学术会议上发表学术论文多篇,并担任IEEE Transactions on Services Computing、IEEE Transactions on Computers等期刊审稿人。
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