●譯者序
●原書前言
●第1章社交媒體
●1.1什麼是社交媒體
●1.2代表性社交媒體
●1.2.1Twitter
●1.2.2Flickr
●1.2.3YouTube
●1.2.4Facebook
●1.2.5維基百科
●1.2.6通用網絡
●1.2.7其他社交媒體
●參考文獻
●第2章大數據和社交數據
●2.1大數據
●2.2物理真實世界與社交媒體的交互
●2.3集成框架
●2.4交互的建模和分析
●分析模型——概念層
●2.5.1面向對像的集成分析模型
●部分目錄

《社交大數據挖掘》緊緊圍繞社交媒體中的大數據問題，繫統介紹了社交大數據的基本概念以及相關的大數據處理技術，重點介紹了網頁和媒體的大數據挖掘。《社交大數據挖掘》共分為14章，總體上可以分為三部分：靠前部分包括靠前章和第2章，介紹了社交大數據的基本概念和內涵，明晰了社交大數據與一般大數據的區別；第二部分為第3章至第9章，介紹了大數據處理中涉及的基本概念和技術方法，包括假設的定義、通過數據挖掘提出假設的方法，以及假設驗證的分析方法；第三部分為靠前0章至靠前4章，詳細介紹了社交大數據中的網頁和媒體數據挖掘技術、自然語言處理技術，以及社交大數據的應用。《社交大數據挖掘》體繫結構完整，內容關注於具有鮮明特色的社交媒體大數據，行文通俗易懂，同時兼具較好的理論參考價值、實用性和指導性。《社交大數據挖掘》可為具有一定相關專業基礎、對大數據感興趣的師生、工程師及其他專業人士提供參考。

原書前言當今時代，在科學界、互聯網以及物理繫統中不斷產生大量的數據，這些數據統稱為數據洪流。根據IDC（互聯網數據中心）的研究，每年全世界產生和復制的數據估計有161EB。僅2011年產生的數據總量就超過了該年度可用存儲介質的存儲容量的10倍或更多。    科學和工程領域的專家通過觀察和分析目標現像會產生大量的數據，甚至普通人通過互聯網上的各種社交媒體也會自發發布大量的數據。此外，在真實世界中，人們通過物理繫統檢測到的各種動作會無意識地產生數據。，這些數據通常被認為能夠產生有價值的信息。    在上述IDC的研究報告中，科學界、互聯網和物理繫統中產生的數據統稱為大數據。    大數據的特點可以概括如下。    數量( Vo等