Web Data Mining
por Bing Liu
Springer Verlag New York Inc.
Edición: 2011
Material válido para:
| Carrera | Curso | Asignatura | Tipo de material |
|---|---|---|---|
| Máster Universitario en Tecnologías Del Lenguaje | Programa General: Máster Universitario En Tecnologías Del Lenguaje (Plan 2019) | Minería de la Web | Texto Básico |
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Papel:
- ISBN: 9783642268915
- Idioma:Inglés
- Medidas:155 x 235
- Páginas: 624
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Información detallada:
Resumen del libro
Liu ha escrito un texto completo sobre minería web, que consta de dos partes. La primera parte cubre los fundamentos de la minería de datos y el aprendizaje automático, donde se presentan todos los conceptos y algoritmos esenciales de la minería de datos y el aprendizaje automático. La segunda parte cubre los temas clave de la minería web, donde el rastreo web, la búsqueda, el análisis de redes sociales, la extracción de datos estructurados, la integración de información, la minería de opiniones y el análisis de sentimientos, la minería del uso de la web, la minería de registros de consultas, la publicidad computacional y los sistemas de recomendación son todos tratados tanto en amplitud como en profundidad.
Así, su libro reúne todos los conceptos y algoritmos relacionados para formar un texto autoritario y coherente. El libro ofrece una rica combinación de teoría y práctica. Es adecuado para estudiantes, investigadores y profesionales interesados en la minería web y la minería de datos como texto de aprendizaje y como libro de referencia.
Los profesores pueden usarlo fácilmente para clases sobre minería de datos, minería web y minería de texto. Los materiales didácticos adicionales, como diapositivas de conferencias, conjuntos de datos y algoritmos implementados, están disponibles en línea.
Índice
1. Introduction.- Part I: Data Mining Foundations.- 2. Association Rules and Sequential Patterns.- 3. Supervised Learning.- 4. Unsupervised Learning.- 5. Partially Supervised Learning.- Part II: Web Mining.- 6. Information Retrieval and Web Search.- 7. Social Network Analysis.- 8. Web Crawling.- 9. Structured Data Extraction: Wrapper Generation.- 10. Information Integration.- 11. Opinion Mining and Sentiment Analysis.- 12. Web Usage Mining.