【陋室推荐】| 2018-4-13

往期

又来一个新栏目，本栏目主要依据我近期的阅读和科研情况，每周为大家推荐1本书以及2篇论文，主要都会和数据科学、自然语言处理等有关，希望大家会喜欢，也欢迎大家给我推荐大家喜欢的材料，我会根据实际情况推荐给大家！

《数据挖掘与数据化运营实战——思路、方法、技巧与应用》

卢辉

目前，已经有大量的人在学习数据挖掘、数据分析、深度学习等方面的理论和技术，然而对于大多数人而言，模型方法的应用远比模型方法本身重要，如何分析问题和制定解决方案，如何建立模型，这才是解决问题的关键，而不在于用一个新方法，一个高逼格的技术。这本书，把重点放在了解决问题上，怎么利用模型方法，无论是新型的机器学习方法，还是传统的假设检验概率统计方法来解决数据化运营问题，如何分析用户的活跃度，如何分析营销方式投放前后的过程，如何制定决策方案等，令你在具有较好的模型基础上，提升实际的业务能力，能把这种软能力写的比较深刻的书，其实并不少，所以推荐这本书。想要提高实际模型应用能力，问题分析和解决能力的同学可以阅读，非常优秀。

A survey of the applications of text mining in financial domain

B. Shravan Kumar, Vadlamani Ravi

一篇在文本挖掘与金融相关应用的综述性论文，这篇综述无论是对在相关领域的初学者，还是对正在领域中进行文献研究的研究人员，都有很重要的作用。作为一篇领域性综述，这篇文章能够回答这几个关键问题，文本挖掘能在金融领域能做什么，文本挖掘中的那些模型方法能应用在金融领域，文本挖掘分析金融市场的主要流程是什么等，以这篇文章为中心，根据自己的需求找这篇文章的参考文献进行深入阅读，会对研究有很大作用，可以当做是一份比较全面的地图。

An Experiment in Integrating Sentiment Features for TechStock Prediction in Twitter

Tien Thanh Vu, Shu Chang, Quang Thuy Ha, Nigel Collier

社交网络是一个以短文本、多内容、信息复杂为特点的自然语言文本，也是进行情感分析、舆情分析的重要研究对象，本文以twitter为例，详细讲解了twitter文本的处理方法以及群众情绪与股票价格的关系。推荐本文的重点在于，本文提供了大量提升twitter文本有效信息质量的方法，为后续情感分析提供支持。