社交媒体数据挖掘与分析

本书围绕着如何探索和理解社交媒体系统的基本组成部分进行组织，简单地说来就是谁（who）、如何（how）、何时（when）和什么（what）构成了社交媒体过程。本书的目标是“授人以渔”。在涵盖了社交媒体分析的主要方面之后，本书还以大量篇幅介绍了大数据环境下处理社交媒体数据所需的工具、算法的原理和实际案例，读者可以以此为基础，快速介入生产环境下的社交媒体数据处理任务。

Gabor Szabo博士，是Tesla的高级软件工程师，曾作为数据科学家任职于Twitter，期间专注于预测众包在线服务中的用户行为和内容流行度，以及对大规模内容的动力学进行建模。他还开发了PyCascading数据处理库。

Gungor Polatkan博士，是一名技术主管和工程经理，他为LinkedIn学习相关的后端设计并实现了端到端的机器学习和人工智能离线及在线管道。之前曾在Twitter任职机器学习科学家，从事如广告定向投放和用户建模等专题的工作。

P. Oscar Boykin博士，是Stripe的软件工程师，从事机器学习基础设施的建设工作。他曾在Twitter任职高级工程师，解决数据基础设施的问题。他参与了Scala大数据库Algebird、Scalding和Summingbird的开发。

Antonios Chalkiopoulos硕...

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