本书提出了一种新颖的社交网络主题检测和分类方法。它解决了当前研究界关注的若干研究和技术挑战,包括对社区成员之间关系和交流的分析,内容质量、权威性、相关性和及时性,基于媒体消费的流量预测,垃圾信息检测,以及个人信息的安全、隐私和保护。
社交网络主题检测与分类:以 Twitter 为例
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本示例使用天气数据集 weather,目标是计算使用属性“wind”(风力)划分数据集 S 所获得的信息增益。
数据集 S:
| outlook | temperature | humidity | wind | play ball ||---|---|---|---|---|| sunny | hot | high | weak | no || sunny | hot | high | strong | no || overcast | hot | high | weak | yes || rain | mild | high | weak | yes || rain | cool | normal | strong | no || overcast | cool | normal | strong | yes || sunny | mild | high | weak | no || sunny | cool | normal | weak | yes || rain | mild | normal | weak | yes || sunny | mild | normal | strong | yes || overcast | mild | high | strong | yes || overcast | hot | normal | weak | yes || rain | mild | high | strong | no |
计算步骤:
计算数据集 S 的信息熵。
根据属性“wind”的取值将数据集 S 划分成子集。
分别计算每个子集的信息熵。
计算划分后子集信息熵的加权平均值。
信息增益 = 数据集 S 的信息熵 - 划分后子集信息熵的加权平均值。
具体计算过程:
(此处省略具体计算过程,建议参考信息熵和信息增益的计算公式进行计算。)
结果:
通过计算可以得到数据集 S 对属性“wind”的信息增益。
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社交网络数据挖掘与分析面临着数据规模庞大、数据异构性强、数据实时性要求高等挑战,需要不断发展新的数据挖掘技术和方法。
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