Autor: Zdravko Markov, Daniel T. Larose
ISBN: 978-83-01-15868-2
Ilość stron: 224
Data wydania: 08/2009
Twarda oprawa
Odkrywanie tajemnic wyszukiwarek i internautów!
Eksploracja zasobów internetowych to podręcznik umożliwiający odkrywanie wzorców w strukturze, zawartości i użytkowaniu sieci WWW.
Książka składa się z 3 części:
• część I – Analiza struktury sieci WWW – zawiera podstawowe idee i metody wyszukiwania informacji tekstowej;
• część II – Analiza zawartości sieci WWW – dotyczy metod uczenia maszynowego i eksploracji danych, porządkujących sieć według zawartości – grupowanie i klasyfikacja;
• część III – Analiza użytkowania sieci WWW – odpowiada na pytanie: jak stosować metody eksploracji danych do badania zachowań użytkowników sieci w celach marketingowych i handlowych.
Podręcznika zawiera wiele przykładów i ćwiczeń do samodzielnego wykonania. Przedstawiono w nim rzeczywiste przypadki eksploracji danych.
Książka jest przeznaczona dla studentów i wykładowców informatyki, ekonomii, zarządzania na uniwersytetach, uczelniach technicznych i ekonomicznych. Zainteresuje również menedżerów, dyrektorów IT, finansistów, naukowców oraz osoby zajmujące się marketingiem elektronicznym i handlem elektronicznym, wykorzystujące eksplorację danych w praktyce.
Rozdziały:
0.1. Definicja eksploracji zasobów sieciowych
0.2. Cykl książek o eksploracji danych
0.3. Jak zbudowana jest ta książka?
0.4. Dlaczego ta książka jest potrzebna?
0.5. Podejście typu „biała skrzynka” – zrozumienie podstawowych struktur algorytmów i modeli
0.6. Eksploracja danych jako proces
0.7. Oprogramowanie
0.8. Strona internetowa: www.dataminingconsultant.com
0.9. Eksploracja zasobów internetowych jako podręcznik
I Analiza struktury sieci WWW
1. Wyszukiwanie informacji tekstowych i wyszukiwanie w Internecie
1.1. Wyzwania sieci
1.1.1. Wyszukiwarki internetowe
1.1.2. Katalogi stron WWW
1.1.3. Semantic Web
1.2. Ściąganie stron internetowych
1.2.1. Podstawy WWW
1.2.2. Roboty internetowe
1.3. Indeksowanie i wyszukiwanie według słów kluczowych
1.3.1. Reprezentacja dokumentów
1.3.2. Rozważania na temat implementacji
1.3.3. Ranking ważności komputeks.pl
1.3.4. Zaawansowane wyszukiwanie tekstów
1.3.5. Używanie struktury HTML do wyszukiwania słów kluczowych
1.4. Ocena jakości wyszukiwania
1.5. Wyszukiwanie według podobieństwa
1.5.1. Miara (odległość) kosinusowa
1.5.2. Współczynnik Jaccarda
1.5.3. Podobieństwo dokumentów
1.6. Literatura
1.7. Ćwiczenia
2. Ranking oparty na strukturze połączeń
2.1. Wprowadzenie
2.2. Analiza sieci społecznych
2.3. Algorytm PageRank
2.4. Autorytety i koncentratory
2.5. Wyszukiwanie oparte na podobieństwie strukturalnym
2.6. Zaawansowane techniki tworzenia rankingów stron
2.7. Literatura
2.8. Ćwiczenia
II Analiza zawartości sieci WWW
3. Grupowanie
3.1. Wprowadzenie
3.1.1. Aglomeracyjne grupowanie hierarchiczne
3.2. Algorytm k-średnich
3.3. Grupowanie oparte na prawdopodobieństwie
3.3.1. Problem skończonej mieszaniny
3.3.2. Problem klasyfikacji
3.3.3. Problem grupowania
3.4. Techniki wspólnego filtrowania (systemy rekomendacyjne)
3.5. Literatura
3.6. Ćwiczenia
4. Ocena grupowania
4.1. Podejścia do oceny grupowania
4.2. Funkcje kryterialne oparte na podobieństwie
4.3. Probabilistyczne funkcje kryterialne
4.4. Model oparty na zasadzie minimalnej długości opisu i ocena cech
4.4.1. Zasada minimalnej długości opisu styczna.pl
4.4.2. Ocena modelu opartego na zasadzie minimalnej długości opisu
4.4.3. Wybór cech
4.5. Ocena za pomocą odwzorowania klas do grup
4.6. Dokładność, kompletność i miara F
4.7. Entropia
4.8. Literatura
4.9. Ćwiczenia
5. Klasyfikacja
5.1. Ogólne otoczenie i techniki oceny
5.2. Algorytm najbliższego sąsiada
5.3. Wybór cech
5.4. Naiwny algorytm Bayesa
5.5. Podejścia numeryczne
5.6. Relacyjne uczenie się – relational learning
5.7. Literatura
5.8. Ćwiczenia
III Analiza użytkowania sieci WWW
6. Wprowadzenie do analizy użytkowania sieci WWW
6.1. Definicja analizy użytkowania sieci WWW
6.2. Metodologia Cross–Industry Standard Process for Data Mining
6.3. Analiza kliknięć
6.4. Pliki log serwera
6.4.1. Pole adresu IP hosta
6.4.2. Pole Data/Czas
6.4.3. Pole żądania HTTP
6.4.4. Pole kodu odpowiedzi HTTP
6.4.5. Pole wielkości transferu (bajty)
6.5. Format CLF
6.5.1. Pole nazwy użytkownika
6.5.2. Pole authuser
6.6. Format ECLF
6.6.1. Pole adresu strony odsyłającej
6.6.2. Pole przeglądarki klienta
6.6.3. Przykład rekordu pliku log
6.7. Format Microsoft IIS
6.8. Dodatkowe informacje
6.9. Literatura
6.10.Ćwiczenia
7. Wstępne przetwarzanie danych do analizy użytkowania sieci WWW
7.1. Konieczność wstępnego przetwarzania danych
7.2. Czyszczenie i filtrowanie danych
7.2.1. Badanie rozszerzeń stron i filtrowanie
7.3. Usuwanie z pliku log wpisów robotów internetowych
7.4. Identyfikacja użytkownika
7.5. Identyfikacja sesji
7.6. Uzupełnianie ścieżek
7.7. Katalogi i przypisanie kategorii
7.8. Dalsze kroki wstępnego przetwarzania danych
7.9. Literatura
7.10.Ćwiczenia
8. Eksploracyjna analiza użytkowania sieci WWW
8.1. Wprowadzenie
8.2. Liczba żądań w sesji
8.3. Długość sesji
8.3.1. Procedura obliczania długości sesji
8.4. Zależność między długością sesji a liczbą żądań użytkownika
8.5. Średni czas na stronę
8.6. Czas dla pojedynczych stron
8.7. Literatura
8.8. Ćwiczenia
9. Modelowanie użytkowania sieci WWW: grupowanie, reguły asocjacyjne i klasyfikacja
9.1. Wprowadzenie
9.2. Metodologia modelowania
9.3. Definicja grupowania
9.4. Algorytm grupowania BIRCH
9.5. Analiza podobieństw i algorytm Apriori
9.6. Dyskretyzacja zmiennych numerycznych
9.7. Zastosowanie algorytmu Apriori do danych pliku log serwera CCSU
9.8. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne
9.9. Algorytm C4.5
9.10. Literatura
9.11. Ćwiczenia
adobe algorytmy apache asp autocad asembler bsd c++ c# delphi dtp excel flash html java javascript linux matlab mysql office php samba voip uml unix visual studio windows word
Księgarnia Informatyczna zaprasza.