预测性文本挖掘基础

作者：(美)韦斯等

页数：234

出版社：西安交通大学出版社

出版日期：2012

ISBN：9787560544274

电子书格式：pdf/epub/txt

内容简介

　　本书是文本挖掘这个迅速发展领域的入门性教材和指南。作为入门型读物，论述由浅入深、理论结合实践、语言风趣、样例详实，详细地分析和总结了该领域的研究现状及未来发展。深入地讨论了文档分类、信息检索、聚类与组织文档、信息提取、基于web的数据源、预测与评价等方面提出的问题。作为互联网和云计算蓬勃发展时代，为关注海量非结构化信息处理的学习者了解文本挖掘研究前沿打开了一扇窗口。

　　特别邀请知名的台湾辅仁大学统计资讯系谢邦昌教授倾情作序，评价“这本书为文本挖掘入门最佳的书”。
本书原版是计算机科学方向的一本国外教材，译本适用于计算机专业本科生和研究生作为关键教材，同时，对于it专业人员和管理人员是一个重要的资源。

作者简介

      
绍洛姆·韦斯是位于纽约州约克镇的IBM预测模型小组的研究成员，同时也是美国新泽西州的罗格斯大学计算机科学专业的荣誉教授。
       
尼亭·因杜尔亚是澳大利亚新南威尔士大学计算机科学工程学院的讲师，同时也是数据挖掘公司Data-Miner Pty
Ltd的创始人和总裁。
张潼是美国新泽西州罗格斯大学统计与生物统计学系的教授。
 

本书特色

《预测性文本挖掘基础》主要特点：1.对文本挖掘做出了全面、实用、易于理解的介绍。
2.每个章节给出了小结、历史和文献评述以及课堂练习。
3.对书中提到的每个方法都进行了应用和用途介绍，同时给出了针对某个具体问题的优技术方法。
4.给出了几个描述性案例的研究情况，帮助读者了解现实世界中从问题描述到系统配置的过程。
5.介绍了可以运行在任何计算机上的企业级增强型文本挖掘软件。
描述了一些依赖于基本统计技术的方法，这样就顾及到了所有的语言（不仅仅是英语）。
6.包含了一些可以免费下载的软件的链接，以及一些补充的介绍材料。
《预测性文本挖掘基础》可作为IT专业人员和管理人员第一的参考资料，也可以作为计算机专业本科高年级和研究生的关键教材使用。

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