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2019-11-20 14:10 來源：京東作者：京東

編輯推薦:　　《預(yù)測性文本挖掘基礎(chǔ)》主要特點(diǎn)：1.對(duì)文本挖掘做出了全面、實(shí)用、易于理解的介紹。
　　2.每個(gè)章節(jié)給出了小結(jié)、歷史和文獻(xiàn)評(píng)述以及課堂練習(xí)。
　　3.對(duì)書中提到的每個(gè)方法都進(jìn)行了應(yīng)用和用途介紹，同時(shí)給出了針對(duì)某個(gè)具體問題的優(yōu)技術(shù)方法。
　　4.給出了幾個(gè)描述性案例的研究情況，幫助讀者了解現(xiàn)實(shí)世界中從問題描述到系統(tǒng)配置的過程。
　　5.介紹了可以運(yùn)行在任何計(jì)算機(jī)上的企業(yè)級(jí)增強(qiáng)型文本挖掘軟件。
　　描述了一些依賴于基本統(tǒng)計(jì)技術(shù)的方法，這樣就顧及到了所有的語言（不僅僅是英語）。
　　6.包含了一些可以免費(fèi)下載的軟件的鏈接，以及一些補(bǔ)充的介紹材料。
　　《預(yù)測性文本挖掘基礎(chǔ)》可作為IT專業(yè)人員和管理人員必備的參考資料，也可以作為計(jì)算機(jī)專業(yè)本科高年級(jí)和研究生的關(guān)鍵教材使用。

內(nèi)容簡介:電腦普及帶來的一個(gè)結(jié)果是文檔以數(shù)字形式呈現(xiàn)出來，加之Internet的廣泛使用，這些文檔就變得唾手可得。文本挖掘，即對(duì)非結(jié)構(gòu)化的自然語言文本的分析過程，主要針對(duì)的是如何從這些文檔中提取信息。
《預(yù)測性文本挖掘基礎(chǔ)》是一本入門級(jí)的教科書，是在修訂施普林格已經(jīng)成功出版的文本挖掘領(lǐng)域的參考書基礎(chǔ)上得到的，旨在能夠幫助讀者了解這個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域。同時(shí)，該書也整合了包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫以及計(jì)算語言學(xué)方面很多的理論，因此這本的書也提供了一些文本挖掘方面比較實(shí)用的建議。書中深層次地討論了文檔分類、信息檢索、聚類和組織文檔、信息提取、基于web的數(shù)據(jù)源的預(yù)測和評(píng)價(jià)問題。要學(xué)習(xí)《預(yù)測性文本挖掘基礎(chǔ)》，如果讀者有數(shù)據(jù)挖掘方面的知識(shí)自然很好，但這并不是必須的。書中有些地方涉及到一些高級(jí)概念，這些需要讀者有一定的數(shù)學(xué)功底，當(dāng)然我們也提供了一些直觀上的解釋來幫助那些非專業(yè)讀者。

作者簡介:　　紹洛姆·韋斯，是美國紐約州約克鎮(zhèn)的IBM預(yù)測模型小組的研究成員，同時(shí)也是美國新澤西州羅格斯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的榮譽(yù)教授。
　　
　　霓廷·因杜爾亞，是澳大利亞新南威爾士大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)工程學(xué)院的講師，同時(shí)也是數(shù)據(jù)挖掘公司Data-Miner有限公司的創(chuàng)始人和總裁。
　　
　　張潼，在美國斯坦福大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)在是美國新澤西州羅格斯大學(xué)統(tǒng)計(jì)系的教授。

目錄:推薦序
譯者序
前言

第1章文本挖掘概述
1.1 文本挖掘有什么特別之處？
1.1.1 結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？
1.1.2 文本數(shù)據(jù)是否不同于數(shù)值數(shù)據(jù)？
1.2 文本挖掘可以解決什么類型的問題？
1.3 文本分類
1.4 信息檢索
1.5 文檔聚類與組織
1.6 信息提取
1.7 預(yù)測與評(píng)估
1.8 下章內(nèi)容
1.9 小結(jié)
1.10 歷史與文獻(xiàn)評(píng)述
1.11 問題與練習(xí)

第2章從文本信息到數(shù)值向量
2.1 文檔收集
2.2 文檔標(biāo)準(zhǔn)化
2.3 標(biāo)記化
2.4 詞形轉(zhuǎn)化
2.4.1 詞干變形
2.4.2 化詞干為詞根
2.5 預(yù)測向量生成
2.5.1 多詞特征
2.5.2 正確答案的標(biāo)簽
2.5.3 通過屬性分級(jí)選擇特征
2.6 語句邊界確定
2.7 詞性標(biāo)簽化
2.8 詞義消歧
2.9 短語識(shí)別
2.10 命名實(shí)體識(shí)別
2.11 語法分析
2.12 特征生成
2.13 小結(jié)
2.14 歷史與文獻(xiàn)評(píng)述
2.15 課后練習(xí)

第3章用文本進(jìn)行預(yù)測
3.1 識(shí)別文檔符合模式
3.2 需要多少文檔才可以滿足預(yù)測需求？
3.3 文檔分類
3.4 從文本中學(xué)習(xí)預(yù)測
3.4.1 相似性與最近鄰法
3.4.2 文檔相似性
3.4.3 決策規(guī)則
3.4.4 決策樹
3.4.5 概率估計(jì)
3.4.6 線性評(píng)分方法
3.5 性能評(píng)估
3.5.1 當(dāng)前與未來的性能估計(jì)
3.5.2 從學(xué)習(xí)方法中獲取最大收益
3.6 應(yīng)用
3.7 小結(jié)
3.8 歷史與文獻(xiàn)評(píng)述
3.9 問題與練習(xí)

第4章信息檢索和文本挖掘
第5章文檔集的結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)
第6章在文檔中查詢信息
第7章面向預(yù)測的數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)庫、混雜數(shù)據(jù)與Web
第8章實(shí)例分析
第9章新研究方向
附錄A 軟件說明
參考文獻(xiàn)
作者索引
主題索引

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