社交媒体挖掘入门指南: Social Media Mining

社交媒体挖掘入门指南: Social Media Mining - An Introduction

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《社交媒体挖掘入门指南》是一本介绍如何利用数据分析方法从社交平台中提取有价值信息的基础读物，适合初学者阅读。本书将社交媒体、社交网络分析与数据挖掘相结合，为学生、从业人员、研究人员及项目经理提供了一个统一且便捷的平台，帮助他们了解社交媒体挖掘的基础知识及其潜力。

贝叶斯网络入门指南（An Introduction to Bayesian Networks）

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《贝叶斯网络入门指南》是一本介绍贝叶斯网络基础概念、构建方法及应用实例的学习资料，适合初学者掌握概率图模型。 An Introduction to Bayesian Networks and their Contemporary Applications is a valuable read that provides insight into the subject matter.

Web漏洞挖掘入门指南.pdf

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《Web漏洞挖掘入门指南》是一份全面介绍如何识别和利用Web应用安全漏洞的学习资料，适用于网络安全初学者及爱好者。 Web漏洞挖掘快速入门指南涵盖了完整的漏洞挖掘流程，从前期的信息搜集到后渗透测试，是新手入门挖洞的理想选择。

Web漏洞挖掘入门指南1

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《Web漏洞挖掘入门指南1》旨在为初学者提供全面而基础的指导，帮助理解并掌握Web安全测试的基本原理和实践技巧。 3. 使用zmpap进行全网爆破查询真实IP（可靠） 4. 子域名爆破现在越来越不可靠了 5. 通过扫描网站中的测试文件如phpinfo、test等配置文件来获取信息

数据挖掘零基础入门指南_Datawhale.rar

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《数据挖掘零基础入门指南》由Datawhale社区精心打造，旨在为初学者提供全面的数据挖掘学习路径和实践指导。此资源包适合完全没有背景知识的新手，帮助他们快速掌握数据分析技能，并通过实例操作加深理解。 Datawhile分享了关于天池二手车数据挖掘比赛的文件，其中包括数据探索、特征工程、建模调参以及模型融合的具体步骤。

社交媒体页面

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这是一个汇集了个人生活点滴、兴趣爱好以及日常分享的社交媒体页面。在这里，你可以窥见我的世界一角，感受我的喜怒哀乐，体验与我一起成长的过程。在构建社交网络页面时，HTML（HyperText Markup Language）是基础技术之一，它定义了网页的结构和内容。使用HTML可以创建各种元素，如标题、段落、链接、图像、表格、列表等，为用户提供丰富的交互体验。以下是关于使用HTML构建社交网络页面的一些关键知识点： 1. **基本结构**：一个HTML页面通常由``声明开始，表示这是一个HTML5文档。接着是``元素，它是整个文档的根元素，并包含两个主要部分——头部（``）和主体内容（``）。头部用于存放元数据信息，如标题、字符集定义及样式表链接；而主体则包括实际显示给用户的网页内容。 2. **头部元素**：`

`通常位于页面顶部，并包含导航栏中的品牌标志、搜索框以及用户登录/注册入口。使用`

`标签可以组织和分隔网站的导航链接，便于浏览者快速定位到不同区域或功能模块。 3. **主体内容**：核心信息展示区由`

`元素构成，例如新闻动态流、好友列表和个人资料页面等都是通过它来呈现给用户。此外还可以利用`

`和`

`标签将网页划分为不同的主题区块或者独立文章单元。 4. **用户互动**：社交网络的一个重要特点是鼓励用户的参与与交流。为此可以借助于如下的HTML元素实现： - `

`用于创建表单，允许用户输入信息或提交请求； - ``提供多种类型的文本框、密码框及按钮等控件； - `

`则适用于需要较长篇幅文字输入的场合。

5. **链接与引用**：`<a>`标签可以用来设置超链接指向其他页面或者资源。同时，通过使用`<img>`, `<video>`, 和 `<audio>`元素可以在网页中嵌入图片、视频和音频文件以丰富内容表现形式。

6. **列表**：无序（`<ul>`）和有序（`<ol>`）列表适用于展示项目集合或序列。每个具体的项则由`<li>`标签表示，非常适合于好友名单、关注者清单等场景的应用。

7. **表格**：尽管在复杂的页面布局中可能较少使用到，但利用如 `<table>`, `<tr>`, `<th>` 和 `<td>` 等元素仍能够有效地展示结构化数据或关系图谱信息。

8. **脚本支持**：HTML5中的`<script>`标签允许开发者内嵌或是引用外部的JavaScript代码来实现动态功能，比如实时更新内容、添加动画效果等特性。

9. **响应式设计**：为了使页面能够在各种设备上都呈现出良好的视觉效果和用户体验，可以利用媒体查询（`@media`）以及 `<meta name=viewport>` 来调整布局大小与样式适应不同屏幕尺寸的需求。

10. **自定义组件**：HTML5还提供了诸如 `<details>` 和 `<summary>` 的元素来创建可折叠的细节区域，进一步提升了页面内容的信息展示方式和互动性体验。

11. **语义化标签**：为了提高网页对于搜索引擎优化（SEO）及无障碍访问的支持程度，建议使用具有明确含义的HTML5标签如`<aside>`, `<figure>` 和 `<figcaption>` 等来组织结构清晰、易于理解的内容布局。

通过掌握上述这些核心知识点，并结合CSS进行样式控制以及JavaScript实现交互逻辑后，便能够打造出一个功能全面且用户体验优秀的社交网络页面。
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                                    本项目为社交媒体大数据挖掘课程的大作业，运用ECharts进行数据可视化展示，旨在呈现和解析社交媒体数据背后的趋势与模式。

visualization-echarts 社交媒体大数据挖掘大作业的数据可视化部分主要包括使用 ECharts 工具进行社交媒体数据的分析与展示。通过该工具可以有效地呈现从社交媒体中获取的大规模数据，帮助用户更好地理解和解读这些复杂的信息集合。此项目旨在利用先进的数据可视化技术来揭示社交媒体上的趋势和模式，并提供深入洞察以支持决策制定过程。
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                                       title="频繁项集<span style=color: #f73131>挖</span><span style=color: #f73131>掘</span>:Frequent-Itemset-<span style=color: #f73131>Mining</span>"
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                                    Frequent-Itemset-Mining专注于从大规模交易数据中发现频繁购买模式的技术研究与应用，广泛应用于市场篮分析和推荐系统。

一、当前功能

从给定的数据集中利用Apriori算法计算出其中的频繁项。

二、使用方法

1. 进入FIM文件夹：cd FIM
2. 在当前目录下，运行命令：java -jar FIM.jar assignment2-data.txt
3. 输出结果将会保存在当前目录中生成的output文件夹里。
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                                    社交媒体数据集是指从各类社交平台收集和整理的各种形式的数据集合，包括用户信息、发布内容、互动行为等，用于研究社交媒体影响及开发智能算法。

可以用于复杂网络的学习与研究，例如社团划分的发现等。
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                                    本PPT为初学者提供全面的数据挖掘入门指南，涵盖基础概念、技术方法及应用案例，帮助理解并掌握数据挖掘的核心知识。

《数据挖掘导论》课件PPT包含机器学习的基本算法，欢迎下载。
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