預測性文本挖掘基礎

內容介紹

《預測性文本挖掘基礎》是文本挖掘這個迅速發展領域的入門性教材和指南。作為入門型讀物，論述由淺入深、理論結合實踐、語言風趣、樣例詳實，詳細地分析和總結了該領域的研究現狀及未來發展。深入地討論了文檔分類、信息檢索、聚類與組織文檔、信息提取、基於Web的數據源、預測與評價等方面提出的問題。作為網際網路和雲計算蓬勃發展時代，為關注海量非結構化信息處理的學習者了解文本挖掘研究前沿打開了一扇視窗。

特別邀請知名的台灣輔仁大學統計資訊系謝邦昌教授傾情作序，評價“這本書為文本挖掘入門最佳的書”。

《預測性文本挖掘基礎》原版是計算機科學方向的一本國外教材，譯本適用於計算機專業本科生和研究生作為關鍵教材，同時，對於IT專業人員和管理人員是一個重要的資源。

作者介紹

紹洛姆·韋斯是位於紐約州約克鎮的IBM預測模型小組的研究成員，同時也是美國新澤西州的羅格斯大學計算機科學專業的榮譽教授。

尼亭·因杜爾亞是澳大利亞新南威爾斯大學計算機科學工程學院的講師，同時也是數據挖掘公司Data-Miner Pty Ltd的創始人和總裁。

張潼是美國新澤西州羅格斯大學統計與生物統計學系的教授。

作品目錄

簡要目錄
1 文本挖掘概述 2 從文本信息到數值向量 3 用文本進行預測
4 信息檢索和文本挖掘 5 文檔集的結構發現 6 在文檔中查詢信息
7 面向預測的數據源：資料庫、混雜數據與Web 8 實例分析 9 新研究方向

預測性文本挖掘基礎

基本介紹

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