Анализ социальных медиа на Python

Содержание книги "Анализ социальных медиа на Python "

Об авторе
О рецензенте
Предисловие
Глава 1. Социальные медиа, социальные данные и Python
Начало
Социальные медиа – проблемы и возможности
Возможности
Проблемы
Технология анализа социальных данных
Инструменты Python для науки о данных
Настройка среды разработки Python
Эффективный анализ данных
Машинное обучение
Обработка естественного языка
Анализ социальных сетей
Визуализация данных
Обработка данных в Python
Создание составных конвейеров данных
Резюме
Глава 2. Твиттер – хештеги, темы и временные ряды
Начало работы
Twitter API
Ограничение частоты запросов
Поиск и потоковая обработка
Выборка данных из Twitter
Получение твитов из ленты
Структура твита
Применение потокового интерфейса Streaming API
Анализ твитов – сущности
Анализ твитов – текст
Анализ твитов – временные ряды
Резюме
Глава 3. Пользователи, читатели и сообщества в Twitter
Пользователи, друзья и читатели
Возвращаясь к интерфейсу Twitter API
Структура профиля пользователя
Загрузка профилей друзей и читателей
Анализ связей
Измерение степени влияния и вовлеченности
Анализ читателей
Анализ диалога
Привязка твитов к географической карте
От твитов к GeoJSON
Простота создания карт с Folium
Резюме
Глава 4. Сообщения, страницы и взаимодействие пользователей в Facebook
Интерфейс Facebook Graph API
Регистрация приложения
Аутентификация и безопасность
Доступ к Facebook Graph API из Python
Анализ сообщений
Структура сообщения
Частотно-временной анализ
Анализ страниц Facebook
Получение сообщений со страницы
Измерение степени вовлеченности
Визуализация сообщений в виде облака слов
Резюме
Глава 5. Тематический анализ в Google+
Начало работы с Google+ API
Поиск в Google+
Вывод результатов поиска в веб-интерфейсе
Декораторы в Python
Маршруты и шаблоны Flask
Заметки и действия со страницы Google+
Анализ текстов и статистическая мера TF-IDF для заметок
Получение словосочетаний при помощи n-грамм
Резюме
Глава 6. Вопросы и ответы в сети Stack Exchange
Вопросы и ответы
Начало работы с Stack Exchange API
Поиск вопросов с тегами
Поиск пользователя
Обработка дампов данных из Stack Exchange
Классификация текстов по тегам в вопросах
Обучение с учителем и классификация текстов
Алгоритмы классификации
Оценка
Классификация текстов на данных из сети Stack Exchange
Встраивание классификатора в приложение реального времени
Резюме
Глава 7. Блоги, RSS, Википедия и обработка естественного языка
Блоги и обработка естественного языка
Получение данных из блогов и веб-сайтов
WordPress.com API
Blogger API
Каналы RSS и Atom
Получение данных из Википедии
Несколько слов о выборке данных из веба
Основы обработки естественного языка
Предварительная обработка текста
Извлечение информации
Резюме
Глава 8. Анализ других данных
Большое количество социальных API
Анализ видео на YouTube
Анализ открытого программного обеспечения на GitHub
Анализ сведений о местных предприятиях в Yelp
Создание собственного клиента на Python
Проcтой интерфейс для вызовов по протоколу HTTP
Резюме
Глава 9. Связанные данные и Семантическая паутина
Паутина данных
Словарь Семантической паутины
Микроформаты
Связанные данные и открытые данные
Среда описания ресурса RDF
Формат данных JSON-LD
Инициатива Schema.org
Анализ связей из DBpedia
Анализ географических координат
Извлечение геоданных из Википедии
Нанесение геоданных на карты Google Maps
Резюме
Приложение А. Анализ данных из социальной сети «ВКонтакте»
Анализ сообщества и определение его типичного участника
Определение центральных узлов социального графа
Отображение центральностей на графике
Прочие операции
Предметный указатель