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本书紧紧围绕社交媒体中的大数据问题，系统介绍了社交大数据的基本概念以及相关的大数据处理技术，重点介绍了网页和媒体的大数据挖掘。全书共分为14章，总体上可以分为三部分：第一部分包括第1章和第2章，介绍了社交大数据的基本概念和内涵，明晰了社交大数据与一般大数据的区别：第二部分为第3章至第9章，介绍了大数据处理中涉及的基本概念和技术方法，包括假设的定义、通过数据挖掘提出假设的方法，以及假设验证的分析方法：第三部分为第10章至第14章，详细介绍了社交大数据中的网页和媒体数据挖掘技术、自然语言处理技术，以及社交大数据的应用。本书体系结构完整，内容关注于具有鲜明特色的社交媒体大数据，行文通俗易懂，同时兼具较好的理论参考价值、实用性和指导性。本书可为具有一定相关专业基础、对大数据感兴趣的师生、工程师及其他专业人士提供参考。译者序当前，云计算和移动互联网正在飞速发展，大数据应用随之开始广泛应用于各个行业。了解大数据，学习大数据理论及其应用几乎成为新时期信息技术行业从业人员的一项必备基础知识。本着为具有一定相关专业基础的大数据爱好者（如学生和工程师等）提供人门级参考书的目的，我们在调研最新的相关外文出版书目的基础上，选择并翻译了本书。作为当前最具热度的主题之一，大数据有关的书目无论是在种类上还是在数量上都很多，在众多书目中这本书之所以能够打动我们，主要是考虑到它的以下三个特点：专注于社交大数据领域：内容深人浅出：理论讲述平实而不失指导性。首先，该书没有泛泛而谈大数据，而是选择了社交网络中产生的大数据，以这一特定的行业大数据为对象介绍相关的基础概念和应用。市面上不乏很多借大数据热度、炒概念的出版物，然而，真正能让读者“想得清楚，摸得到的”的大数据还是需要落地，需要结合行业应用来讲。本书中社交网络就是我们接触到的浏览网页、网上购物和刷微信朋友圈这些再熟悉不过的日常行为。以这些主题为切人点，读者理解起来就容易多了。随着人们不断加深对世界的认识和持续参加各种社交活动，数据规模将加速膨胀，超乎想象。数据采集能力上去之后，势必要求数据挖掘能力也能跟得上。由此不难推断出数据挖掘技术在社交处理、决策等方面将起到不可替代的作用。本书讲解的正是大数据时代的核心技能一数据挖掘理论，而且有大量的真实应用案例。其次，该书内容深人浅出，能够提供较好的阅读体验。本书的定位是人门级读物，而不是专业教材。因此，我们可以发现，作者没有陷人严谨的概念定义和定理证明中，更多的则是结合实例，较为简洁明了地将概念和应用采用一种由浅入深、分门别类的方式呈现出来。例如，在介绍网页分类中的支持向量机($VM)算法时，作者并没有完全按照正式的定义介绍，而是用几段简短的文字、三个非常直观的公式和一张图例简要说明算法思想。也正因为如此，本书口语化的表达较多，力求使行文更加流畅。最后，尽管本书的文字表达比较平实，但也不失理论参考价值，特别是对于那些想进一步钻研的读者来说，具有较高的指导意义。这一点突出体现在，本书虽然没有过于严谨的学术表述，但是在介绍重要的算法时依然采用类似科技文献的方式将引文标出并详细说明。这些引文对于需要深人了解算法的应用或者是想研究大数据挖掘理论的读者来说帮助很大，他们可以以此为切入点，较快地梳理研究脉络，跟踪最新科研进展。从这一角度来看，本书可以认为是科普读物与专业学术著作间的桥梁，既能满足一般的科普要求，又能方便延伸拓展，为进行学术研究提供很好的参考和桥接作用。为了更好地翻译本书，我们组建了较强的翻译团队，既有从事数据挖掘方面研究的教授，也有从事社交媒体的工作者，还有在美国做过访问学者、研究机器学习的达人。另外，我们还特意挑选了几名优秀的在读博士生和研究生参与了此项工作。然而，当开始本书的翻译工作之后，我们仍深感翻译工作是一项系统性工程，面临诸多挑战。对于本书来
