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编辑推荐 本书以文工交叉为主,涉及了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、智能传播等多个领域学科,将上述领域相关技术运用到了社交媒体信息传播分析上,并加以实际案例分析,将大数据时代的数据挖掘热点技术一网打尽。 内容推荐 本书主要介绍社交媒体传播数据挖掘的基本概念、技术和相关案例分析。作为一个多学科领域,数据挖掘从多个学科汲取营养。这些学科包括传播学、统计学、机器学习、模式识别、数据库技术、信息检索、网络科学、知识库系统、人工智能、高性能计算和数据可视化。本书旨在帮助读者发现隐藏在数据集中的模式的技术,关注可行性、有用性、有效性和可伸缩性问题。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、传播智能等多个领域的数据分析算法,并为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例,并按照由易到难的原则构建知识框架,充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书,读者将对设计媒体时代的传播数据挖掘与分析有一个全面的认识。 目录 目录第一章描述性统计分析1第一节新闻传播学专业学子大实习指南1第二节“小破站”里的学习人——数说B站知识区22第三节社交媒体中的情感表达:基于互动仪式链视角的计算传播分析——以“走饭”微博转发(2017—2021)为例42第四节B站2018—2022年百大UP主分析52第五节背单词App比较与分析68第二章关联分析及预测89第一节B站美食博主颜值与互联网传播影响力的关系89第二节豆瓣综艺节目评分影响因素研究102第三节基诺型彩票游戏“快乐8”的开奖号码特征研究116第四节对豆瓣电影Top 250的评分预测127第三章主题挖掘与情感分析137第一节科普短视频的受众分析与传播策略——基于“夹性芝士”的弹幕文本挖掘与情感分析137第二节虚拟数字人微博动态下评论文本的主题挖掘与情感分析146第三节新媒体时代国内传播学领域研究热点分析——基于共词分析与LDA主题模型的文献计量研究156第四节看不见的城市:基于流行歌曲中的文化符号对城市图景的还原168第五节基于文博类网络评论的文本挖掘与情感分析183第六节基于网络长短评论的特征检测水军——以B站《三体》为例191第七节2021年度微博热搜数据分析报告197第八节微博上主流媒体的奥运报道内容分析——以《人民日报》为例221第四章社交网络舆情数据挖掘与分析241第一节基于微博数据挖掘的“网红雪糕多次抽检不合格”事件舆情分析241第二节官方通报信息披露下的共识达成作用研究——以“开奔驰进故宫”事件的社交媒体讨论为研究对象248第三节后真相时代微博意见领袖对网民态度的影响分析——以“王凤雅事件”为例256参考文献271 |