非结构化大数据分析

李翠平主编的《非结构化大数据分析》介绍了四种典型非结构化数据的分析和挖掘技术，分别是文本数据、社交网络数据、数据流数据和多媒体数据(包括图像、音频和视频)，共12章。
第1～5章，主要介绍了文本挖掘的时代背景、文本挖掘与数据挖据的关系、文本预处理、文本分类、文本聚类、话题检测、观点挖掘和情感分析等。第6～10章，主要介绍了社会网络的相关基本概念、常见统计属性、社区发现、个体社会影响力分析、链路预测、网络信息扩散等。第11章，主要介绍了数据流中的变化探测、直方图、聚类和分类等。第12章，主要介绍了图像、音频和视频数据的特征提取、内容检索、内容识别等。

第1章 文本挖掘概述
1.1 时代背景
1.2 文本挖掘与数据挖掘
第2章 文本预处理
2.1 自然语言处理
2.2 分词技术
2.3 文本表示
第3章 文本分类
3.1 预测建模
3.2 决策树分类
3.3 贝叶斯分类
3.4 支持向量机分类
3.5 实践案例――垃圾短信识别
第4章 文本聚类和话题检测
4.1 概述
4.2 基于相似度的文本聚类
4.3 基于模型的文本聚类
4.4 实践案例――用LDA实现话题检测
第5章 情感分析和观点挖掘
5.1 概述
5.2 问题定义
5.3 文档级情感分析
5.4 句子级情感分析
5.5 方面级情感分析
5.6 存在的问题和挑战
5.7 实践案例――发债企业负面新闻识别系统
第6章 社交网络及其统计特性
6.1 社交网络简介
6.2 相关基本概念
6.3 常见统计特性
6.4 实践案例――微博用户关系分析
第7章 社区发现
7.1 概述
7.2 社区发现方法
7.3 社区发现相关的研究领域
7.4 实践案例――用边聚类探测算法发现社区
第8章 个体社会影响力分析
8.1 概述
8.2 个体社会影响力及影响强度度量
8.3 实践案例――用PageRank算法计算个体社会影响力
第9章 链路预测
9.1 简介
9.2 基于相似度的链路预测算法
9.3 基于等级结构模型的链路预测算法
9.4 实践案例――链路预测
第10章 网络信息扩散
10.1 热点主题的发现方法
10.2 信息扩散过程的建模与分析
10.3 实践案例――信息扩散计算过程
第11章 数据流中的数据挖掘
11.1 简介
11.2 数据流中的变化探测
11.3 实时更新数据流中的直方图
11.4 数据流中的聚类
11.5 数据流的分类
11.6 数据流方法的评估
第12章 多媒体数据分析
12.1 概述
12.2 基础知识
12.3 特征提取
12.4 多媒体内容检索
12.5 多媒体内容识别
12.6 国际评测
12.7 问题与挑战