去芜存菁:小议社交媒体分析学中的数据质量问题

发布时间：2018-01-26 20:35

  本文关键词： 社交媒体 分析学 数据质量 数据挖掘 社会经济问题 机器学习 计量统计 旅游管理 网络实名制 社交网络 　出处：《旅游学刊》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：正近十余年来,社交媒体的发展日新月异,并通过不同的渠道,以不同的形式,为我们认识、分析和解决众多社会经济问题提供了海量、丰富的数据,社交媒体分析学(social media analytics)由此应运而生。社交媒体分析学主要通过采集各种类型的社交媒体数据,使用文本分析、数据挖掘、机器学习及计量统计等方法,来发现、描述并解释基于传统数据和方法不易发现和认识的规律。社交媒体分析
[Abstract]:In the past decade, the development of social media is changing with each passing day, and through different channels, in different forms, for us to understand, analyze and solve many social and economic problems to provide massive, rich data. Social media analytics (social media analytics) emerges as the times require. Social media analytics uses text analysis by collecting various types of social media data. Data mining, machine learning and metrology to discover, describe and interpret laws based on traditional data and methods that are difficult to discover and understand. Social media analysis
【作者单位】： The
【基金】：国家自然科学基金(71373023) 北京市教委社科计划项目(SM201611417001)资助
【分类号】：F590-4;G206
【正文快照】： 近十余年来,社交媒体的发展日新月异,并通过不同的渠道,以不同的形式,为我们认识、分析和解决众多社会经济问题提供了海量、丰富的数据,社交媒体分析学(social media analytics)由此应运而生。社交媒体分析学主要通过采集各种类型的社交媒体数据,使用文本分析、数据挖掘、机器

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本文编号：1466524