Practical Text Mining with Perl pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Roger Bilisoly

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2008-08-18

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470176436

丛书系列:

图书标签:

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数据挖掘
计算机
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具体描述

Provides readers with the methods, algorithms, and means to perform text mining tasks This book is devoted to the fundamentals of text mining using Perl, an open-source programming tool that is freely available via the Internet (www.perl.org). It covers mining ideas from several perspectives--statistics, data mining, linguistics, and information retrieval--and provides readers with the means to successfully complete text mining tasks on their own. The book begins with an introduction to regular expressions, a text pattern methodology, and quantitative text summaries, all of which are fundamental tools of analyzing text. Then, it builds upon this foundation to explore: Probability and texts, including the bag-of-words model Information retrieval techniques such as the TF-IDF similarity measure Concordance lines and corpus linguistics Multivariate techniques such as correlation, principal components analysis, and clustering Perl modules, German, and permutation tests Each chapter is devoted to a single key topic, and the author carefully and thoughtfully introduces mathematical concepts as they arise, allowing readers to learn as they go without having to refer to additional books. The inclusion of numerous exercises and worked-out examples further complements the book's student-friendly format. Practical Text Mining with Perl is ideal as a textbook for undergraduate and graduate courses in text mining and as a reference for a variety of professionals who are interested in extracting information from text documents.

《深入理解复杂系统中的信息熵与网络拓扑》内容概要本书旨在为读者提供一个关于复杂系统、信息论和网络科学交叉领域的全面而深入的探索。全书围绕两个核心主题展开：信息熵在量化系统不确定性与结构复杂性中的应用，以及网络拓扑结构如何影响系统中的信息流动与功能实现。我们不局限于传统的统计学或计算机科学视角，而是从物理学、生物学和社会科学的跨学科角度，审视这些概念在实际问题中的威力。第一部分：信息熵的再定义与扩展本部分首先回顾了香农信息熵的基础框架，但迅速将讨论拓展到更具现实意义的场景。我们详细探讨了普适性信息熵（Generalized Rényi Entropy），并论证了其在处理长程依赖和非平稳时间序列数据时的优越性。传统的香农熵假设独立同分布，这在处理金融市场波动、气候模型或基因调控网络等复杂系统时显得力不从心。我们将深入解析互信息（Mutual Information）的局限性，并引入偏互信息（Partial Mutual Information）和条件互信息（Conditional Mutual Information），这些工具对于揭示系统中隐藏的因果关系链至关重要。例如，在神经科学的应用中，我们展示了如何利用这些度量来区分神经元群落中直接通信和间接传递的信息流。此外，本书将详细阐述最大熵原理（Maximum Entropy Principle）在模型构建中的应用。我们不只是停留在理论阐述，而是通过构建一个处理高维观测数据的最大熵马尔可夫网络（MEMM）案例，指导读者如何将其应用于实际的数据拟合与预测任务中。重点在于如何处理约束条件的设定，这是最大熵模型实战中的关键难点。第二部分：网络科学：从结构到动力学的桥梁第二部分聚焦于网络的结构属性及其对信息传播的决定性影响。我们摒弃了对标准欧氏空间网络（如随机网络或无标度网络）的过度关注，转而深入研究非欧几里得空间网络，如黎曼流形上的图嵌入，以及具有内在几何结构的网络。核心章节之一是关于网络拓扑中的局部与全局可压缩性（Compressibility）。我们引入了复杂性科学中的“有效信息尺度”（Effective Complexity）概念，探讨网络中的信息是如何被压缩和高效编码的。读者将学习如何使用图拉普拉斯谱分析（Graph Laplacian Spectral Analysis）来分解网络的本征模式，并将其与系统中的特征时间尺度联系起来。我们对网络中心性度量（Centrality Measures）进行了批判性评估。除了常见的度中心性（Degree Centrality）和介数中心性（Betweenness Centrality），本书着重介绍了信息流中心性（Information Flow Centrality），这是一种基于随机游走过程和动态传播概率的度量，它能更准确地识别在真实世界动态情境下，哪些节点是信息扩散的关键“超级传播者”。第三部分：信息与拓扑的耦合：复杂系统的涌现现象第三部分是将前两部分内容融会贯通的关键。我们探索了在信息论框架下，网络结构如何驱动涌现现象（Emergent Phenomena）。我们重点研究了同步性（Synchronization）和结构稳定性（Structural Stability）。通过对Kuramoto模型在具有特定拓扑特征（如社区结构或小世界效应）的网络上的模拟分析，我们揭示了网络结构如何调节系统从混沌到有序的转变点。另一个重要主题是鲁棒性与脆弱性分析。我们利用信息熵梯度来量化网络在节点或边移除后的信息丢失速度。读者将学习如何构建针对特定信息传播目标（例如，信息扩散最大化或信息孤岛形成）的网络韧性评估框架。这包括对网络信息熵流（Network Information Entropy Flux）的计算，这能揭示信息流在网络子结构间的动态平衡。最后，本书以因果发现与网络重构作结。在面对大量观测数据而缺乏先验结构知识时，我们如何利用信息论约束（如格兰杰因果检验的更高阶扩展）来反向推断潜在的底层网络结构。我们将介绍基于互信息和传递熵的算法，用于在噪声和延迟存在的系统中，有效地识别因果路径。目标读者本书面向具有扎实的数学基础，并希望在计算物理、数据科学、复杂网络分析、或计算生物学领域进行深度研究的研究人员、高级工程师和研究生。它要求读者熟悉基本的概率论和线性代数，但对信息论和网络科学的进阶概念提供全面指导。本书不追求代码实现的细节，而专注于概念的严谨推导和方法论的深刻理解。