Python数据挖掘项目开发实战与作者归属解析_编程案例详解及实例教程.pdf

简介：
本书《Python数据挖掘项目开发实战》提供了详细的数据挖掘编程案例和技术讲解，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析和挖掘的实际技能。书中不仅包括理论知识的介绍，还通过丰富的实例深入浅出地阐述了如何在实际项目中应用这些技术，适合有一定基础的数据分析师、程序员以及对数据科学感兴趣的读者学习参考。 文本挖掘任务中的作者分析旨在通过作品本身来揭示作者的独特特征，如年龄、性别或写作背景。在这一领域内，一个具体的细分问题是确定文档的实际作者——即从一组可能的作者中找到真正的主人。这是一个典型的分类问题，并且通常需要使用数据挖掘技术，包括交叉验证、特征提取和分类算法等方法。 本章将整合之前章节中的数据挖掘知识来解决作者归属的问题，从而全面掌握整个数据挖掘流程。首先定义了相关背景与知识，随后抽取有用的特征并创建流水线以实现有效的分类任务。书中讨论了两种类型的特征：功能词和N元语法模型，并强调它们在分类过程中的重要性。 此外，支持向量机作为一种高效的分类工具也被提及用于解决此类问题。数据集的清洗同样被重视，因为这直接影响到最终结果的准确性和可靠性。 作者归属分析不仅局限于学术研究，在历史文献鉴定、社交媒体账号追踪以及法庭案件中证明文档来源等方面也有广泛应用。虽然这种方法在确定作者身份时并非绝对可靠（尤其是在面对刻意隐藏或模仿他人写作风格的情况），但它仍然是一项非常有价值的研究领域。 书中还区分了封闭问题和开放问题，前者指的是测试集中的所有潜在作者都在训练集中出现过，后者则可能包括未知的作者。对于开放式的问题来说，除了分类任务之外，还需要对可能出现的新类别提供一定的预测能力。 在实际操作中，解决作者归属分析时通常仅关注文本内容本身而不考虑时间、形式或笔迹等信息以保持问题的纯粹性。同时也不考虑作品的主题而专注于词汇使用和标点符号等方面来识别独特的写作风格。 通过本章的学习，读者可以掌握如何运用数据挖掘技术解决作者归属的问题，并了解从定义问题到背景分析再到特征提取直至模型构建与结果评估整个流程的重要步骤。无论是对初学者还是有经验的从业者而言，这都是一份宝贵的参考资料和实践指南。