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內容簡介： 本教材特色之一：聚焦新媒体应用场景，将大数据分析挖掘的工具与方法融入具体的实践场域，提升学生解决新媒体领域实际问题的能力，契合新闻传播学的教学目标。 特色之二：讲授的大数据实践工具均为交互式窗口软件或在线工具，仅需鼠标点击即可完成大部分操作，不涉及任何代码编写，上手难度低，契合新闻传播学的学科背景与学情基础。 本教材包括“基础篇”“数据准备篇”“内容生产篇”“数据挖掘篇”四大模板，围绕新媒体数据采集、数据新闻、AI创作、个性化推荐、用户画像、用户留存预测、在线社交网络等应用场景，介绍网络爬虫、数据分析与可视化、关联规则挖掘、聚类、分类、社会网络分析等方法，并采用“八抓鱼采集器”、SPSS Modeler、Gephi等工具展开实践。 目錄： 基础篇 第一章 大数据与新媒体 一、大数据概述 二、大数据赋能新媒体发展 三、面向新媒体应用的大数据处理流程 数据准备篇 第二章 数据采集 一、公开数据库 二、网络爬虫 三、八爪鱼采集器的使用方法 四、豆瓣电影Top 250 详情页采集实践 第三章 数据预处理 一、SPSS Modeler 概述 二、数据导入 三、字段定义 四、数据清洗 五、数据集成 六、数据转换 七、数据归约 内容生产篇 第四章 数据新闻 一、数据新闻的概念与特征 二、数据新闻的制作流程 三、数据新闻的选题思路 四、数据分析方法与思路 五、数据可视化方法 第五章 AI创作 一、生成式人工智能与提示工程 二、AI 写作与绘图的常用技巧 数据挖掘篇 第六章 推荐系统 一、推荐系统概述 二、关联规则挖掘算法 三、基于关联规则的推荐算法实践 第七章 用户画像 一、用户画像概述 二、聚类算法 三、基于聚类算法构建用户画像实践 第八章 用户留存预测 一、用户留存概述 二、分类算法 三、K-近邻算法及其在用户留存预测中的实践 四、决策树算法及其在用户留存预测中的实践 第九章 社会网络分析 一、社会网络分析概述 二、节点中心性与影响力分析 三、网络结构特征分析 四、社区发现 五、社会网络可视化

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