Internetu nie można rozważać wyłącznie jako tworu techniki. Powstanie tej sieci doprowadziło do rozwoju różnych zjawisk społecznych. Z tej perspektywy na szczególną uwagę zasługują media społecznościowe. Są źródłem informacji, które, właściwie spożytkowane, mogą przynieść niezły dochód. Mogą też dać odpowiedzi na wiele pytań zadawanych przez naukowców z różnych branż. Sama eksploracja tych danych przynosi sporo satysfakcji i radości. Zaskakujące przy tym jest to, że przygotowanie zestawu potrzebnych narzędzi i nauka posługiwania się nimi zabiera naprawdę niewiele czasu i nie wymaga specjalnych talentów!

To trzecie, zaktualizowane wydanie popularnego podręcznika dla osób, które chcą zająć się wydobywaniem danych z sieci społecznościowych. Uwzględniono tu zmiany interfejsów API wprowadzone do poszczególnych platform i dodano rozdział o eksploracji Instagrama. Dowiesz się, jak dzięki danym z mediów społecznościowych określić sieć powiązań użytkowników, zorientować się, kto o czym mówi i gdzie się znajduje. Treść bogato zilustrowano przykładami kodu w Pythonie, a także plikami Jupyter Notebook lub kontenerów Dockera. Ciekawym elementem książki jest zbiór receptur dotyczących rozwiązywania konkretnych problemów z Twitterem.

W tej książce między innymi:

• wprowadzenie do świata mediów społecznościowych
• przybliżenie bogactwa danych zawartych w mediach społecznościowych
• eksploracja danych za pomocą narzędzi Pythona 3
• zaawansowane techniki eksploracji danych, w tym współczynniki TFIDF, podobieństwo kosinusów i rozpoznawanie obrazów
• tworzenie wizualizacji pozyskanych danych

Jakie informacje dziś znajdziesz dzięki danym z Facebooka?

Osoby które kupowały "Data Mining. Eksploracja danych w sieciach społecznościowych. Wydanie III", wybierały także:

• Learn Python Programming 299,00 zł, (29,90 zł -90%)
• Learn Web Development with Python 199,33 zł, (29,90 zł -85%)
• Python: Advanced Guide to Artificial Intelligence 199,33 zł, (29,90 zł -85%)
• Hands-On Simulation Modeling with Python 175,88 zł, (29,90 zł -83%)
• Hands-On Genetic Algorithms with Python 175,88 zł, (29,90 zł -83%)

Spis treści

Data Mining. Eksploracja danych w sieciach społecznościowych. Wydanie III eBook -- spis treści

Przedmowa 11

CZĘŚĆ I. PRZEWODNIK PO SIECIACH SPOŁECZNOŚCIOWYCH

Wstęp 25

1. Eksploracja Twittera: odkrywanie trendów, dowiadywanie się, o czym się rozmawia, i trochę więcej 27

• 1.1. Przegląd 27
• 1.2. Dlaczego Twitter to jest "to"? 28
• 1.3. Odkrywanie API Twittera 30
  
  • 1.3.1. Podstawowa terminologia związana z Twitterem 30
  • 1.3.2. Tworzenie połączenia z API Twittera 33
  • 1.3.3. Odkrywanie trendów 36
  • 1.3.4. Wyszukiwanie tweetów 40
• 1.4. Analiza 140 (lub więcej) znaków 46
  
  • 1.4.1. Wyodrębnianie podmiotów z tweetów 47
  • 1.4.2. Analizowanie tweetów i występujących w nich podmiotów z wykorzystaniem analizy częstości 49
  • 1.4.3. Obliczanie różnorodności leksykalnej tweetów 51
  • 1.4.4. Badanie wzorców w retweetach 53
  • 1.4.5. Wizualizacja danych częstości za pomocą histogramów 55
• 1.5. Uwagi końcowe 59
• 1.6. Zalecane ćwiczenia 60
• 1.7. Zasoby online 61

2. Eksploracja Facebooka: analizowanie fanpage'y, znajomości i więcej 63

• 2.1. Przegląd 64
• 2.2. Interfejs API Graph Facebooka 64
  
  • 2.2.1. Wprowadzenie do API Graph 66
  • 2.2.2. Protokół Open Graph 70
• 2.3. Analiza połączeń grafu społecznościowego 75
  
  • 2.3.1. Analizowanie stron Facebooka 78
  • 2.3.2. Manipulowanie danymi z wykorzystaniem pakietu pandas 88
• 2.4. Uwagi końcowe 95
• 2.5. Zalecane ćwiczenia 96
• 2.6. Zasoby online 96

3. Eksploracja Instagrama: komputerowy wzrok, sieci neuronowe, rozpoznawanie obiektów i wykrywanie twarzy 99

• 3.1. Przegląd 100
• 3.2. Poznawanie API Instagrama 101
  
  • 3.2.1. Tworzenie żądań do API Instagrama 101
  • 3.2.2. Odczytywanie własnego kanału na Instagramie 103
  • 3.2.3. Pobieranie medium według hashtagu 105
• 3.3. Anatomia posta na Instagramie 105
• 3.4. Szybki kurs na temat sztucznych sieci neuronowych 108
  
  • 3.4.1. Trening sieci neuronowej pod kątem "oglądania" zdjęć 109
  • 3.4.2. Rozpoznawanie cyfr pisanych odręcznie 111
  • 3.4.3. Rozpoznawanie obiektów na zdjęciach przy użyciu wstępnie przeszkolonych sieci neuronowych 116
• 3.5. Wykorzystanie sieci neuronowych do postów na Instagramie 119
  
  • 3.5.1. Oznaczanie zawartości obrazu 119
  • 3.5.2. Wykrywanie twarzy na zdjęciach 121
• 3.6. Uwagi końcowe 122
• 3.7. Zalecane ćwiczenia 123
• 3.8. Zasoby online 124

4. Eksploracja sieci LinkedIn: stanowiska, współpracownicy i nie tylko 127

• 4.1. Przegląd 128
• 4.2. Poznawanie API LinkedIna 128
  
  • 4.2.1. Tworzenie żądań do API LinkedIn 129
  • 4.2.2. Pobieranie połączeń LinkedIn w pliku CSV 132
• 4.3. Krótki kurs grupowania danych 132
  
  • 4.3.1. Normalizacja danych w celu umożliwienia analizy 135
  • 4.3.2. Mierzenie podobieństwa 145
  • 4.3.3. Algorytmy klasteryzacji 147
• 4.4. Uwagi końcowe 161
• 4.5. Zalecane ćwiczenia 161
• 4.6. Zasoby online 162

5. Eksploracja danych z plików tekstowych: obliczanie podobieństwa dokumentów, wyodrębnianie kolokacji i inne 163

• 5.1. Przegląd 164
• 5.2. Pliki tekstowe 164
• 5.3. Wprowadzenie do TF-IDF 166
  
  • 5.3.1. Częstość terminu 166
  • 5.3.2. Odwrotna częstość dokumentu 168
  • 5.3.3. TF-IDF 169
• 5.4. Odpytywanie danych w języku naturalnym za pomocą TF-IDF 172
  
  • 5.4.1. Natural Language Toolkit - wprowadzenie 172
  • 5.4.2. Zastosowanie współczynnika TF-IDF do języka naturalnego 176
  • 5.4.3. Wyszukiwanie podobnych dokumentów 177
  • 5.4.4. Analiza bigramów w języku naturalnym 184
  • 5.4.5. Refleksje na temat analizy danych języka naturalnego 193
• 5.5. Uwagi końcowe 194
• 5.6. Zalecane ćwiczenia 195
• 5.7. Zasoby online 195

6. Eksploracja stron internetowych: przetwarzanie języka naturalnego w celu zrozumienia języka ludzkiego, tworzenie podsumowań postów na blogu i inne 197

• 6.1. Przegląd 198
• 6.2. Scraping, parsowanie i crawling stron internetowych 199
  
  • 6.2.1. Przeszukiwanie wszerz w crawlingu stron internetowych 202
• 6.3. Odkrywanie semantyki przez dekodowanie składni 205
  
  • 6.3.1. Przetwarzanie języka naturalnego krok po kroku 207
  • 6.3.2. Wykrywanie zdań w danych w języku naturalnym 210
  • 6.3.3. Tworzenie streszczeń dokumentów 214
• 6.4. Zmiana paradygmatu. Analiza obiektów 222
  
  • 6.4.1. Podsumowania danych w języku naturalnym 226
• 6.5. Jakość analiz do przetwarzania danych w języku naturalnym 230
• 6.6. Uwagi końcowe 234
• 6.7. Zalecane ćwiczenia 234
• 6.8. Zasoby online 235

7. Eksploracja skrzynek pocztowych: analiza, kto rozmawia z kim, o czym, jak często i nie tylko 237

• 7.1. Przegląd 238
• 7.2. Uzyskiwanie i przetwarzanie korpusu danych pocztowych 239
  
  • 7.2.1. Uniksowe skrzynki pocztowe 239
  • 7.2.2. Pobieranie danych Enron 243
  • 7.2.3. Konwersja korpusu poczty na uniksowy format mbox 245
  • 7.2.4. Konwertowanie uniksowych skrzynek pocztowych na obiekty DataFrame biblioteki pandas 247
• 7.3. Analiza korpusu Enron 249
  
  • 7.3.1. Zapytania według zakresu dat (godzin) 250
  • 7.3.2. Analiza wzorców w komunikacji nadawca-odbiorca 253
  • 7.3.3. Wyszukiwanie wiadomości e-mail według słów kluczowych 257
• 7.4. Analiza własnych danych pocztowych 258
  
  • 7.4.1. Dostęp do Twojej skrzynki Gmail za pomocą OAuth 260
  • 7.4.2. Pobieranie i parsowanie wiadomości e-mail 262
  • 7.4.3. Wizualizacja wzorców w e-mailu za pomocą frameworka Immersion 264
• 7.5. Uwagi końcowe 265
• 7.6. Zalecane ćwiczenia 265
• 7.7. Zasoby online 266

8. Eksploracja serwisu GitHub: badanie nawyków podczas współtworzenia oprogramowania, tworzenie grafów zainteresowań i nie tylko 269

• 8.1. Przegląd 270
• 8.2. Odkrywanie API GitHuba 270
  
  • 8.2.1. Tworzenie połączenia do API serwisu GitHub 272
  • 8.2.2. Tworzenie żądań do API GitHuba 275
• 8.3. Modelowanie danych za pomocą grafów właściwości 277
• 8.4. Analiza grafów zainteresowań serwisu GitHub 280
  
  • 8.4.1. "Wysiewanie" grafu zainteresowań 281
  • 8.4.2. Obliczanie miar centralności grafu 284
  • 8.4.3. Rozszerzanie grafu zainteresowań z wykorzystaniem krawędzi "śledzi" dla użytkowników 287
  • 8.4.4. Używanie węzłów jako punktów przestawnych w celu tworzenia bardziej wydajnych zapytań 296
  • 8.4.5. Wizualizacja grafów zainteresowań 301
• 8.5. Uwagi końcowe 303
• 8.6. Zalecane ćwiczenia 304
• 8.7. Zasoby online 305

CZĘŚĆ II. TWITTER. RECEPTURY

9. Twitter. Receptury 309

• 9.1. Dostęp do interfejsu API Twittera dla celów programistycznych 310
• 9.2. Wykorzystanie OAuth w celu uzyskania dostępu do interfejsu API Twittera dla aplikacji produkcyjnych 311
• 9.3. Odkrywanie trendów 315
• 9.4. Wyszukiwanie tweetów 316
• 9.5. Konstruowanie wygodnych wywołań funkcji 318
• 9.6 Zapisywanie i przywracanie danych JSON z wykorzystaniem plików tekstowych 319
• 9.7. Zapisywanie danych JSON i uzyskiwanie dostępu do nich za pomocą MongoDB 320
• 9.8. Pobieranie próbek z mechanizmu firehose Twittera za pomocą API Streaming 323
• 9.9. Pobieranie danych szeregów czasowych 324
• 9.10. Wyodrębnianie podmiotów z tweetów 326
• 9.11. Znajdowanie najpopularniejszych tweetów w kolekcji 327
• 9.12. Znajdowanie najpopularniejszych obiektów w kolekcji tweetów 329
• 9.13. Tabularyzacja analizy częstości 330
• 9.14. Znajdowanie użytkowników, którzy retweetowali status 331
• 9.15. Wyodrębnianie przypisania retweeta 333
• 9.16. Wykonywanie odpornych na błędy żądań do Twittera 334
• 9.17. Pobieranie informacji o profilu użytkownika 337
• 9.18. Wyodrębnianie podmiotów tweeta z dowolnego tekstu 338
• 9.19. Pobieranie wszystkich znajomych lub obserwatorów użytkownika 339
• 9.20. Analiza znajomych i obserwatorów użytkownika 341
• 9.21. Zbieranie tweetów użytkownika 342
• 9.22. Crawling grafu znajomości 344
• 9.23. Analiza treści tweetów 346
• 9.24. Tworzenie streszczeń celów łączy 347
• 9.25. Analizowanie ulubionych tweetów użytkownika 350
• 9.26. Uwagi końcowe 352
• 9.27. Zalecane ćwiczenia 352
• 9.28. Zasoby online 353

CZĘŚĆ III. ZAŁĄCZNIKI

A. Informacje o maszynie wirtualnej przeznaczonej dla tej książki 357

B. Elementarz OAuth 359

C. Porady i wskazówki na temat Pythona i środowiska Jupyter Notebook 363

Skorowidz 365