标题：救助管理制度研究
图书信息
书 名: 救助管理制度研究:转型期流浪乞  讨现象的剖析与应对
作　者：孙志祥
出版社： 中国社会出版社
出版时间： 2011年3月1日
ISBN: 9787508735016
开本： 16开
定价: 26.00元
内容简介
《救助管理制度研究:转型期流浪乞讨现象的剖析与应对》主要内容简介：弱势群体的存在和不断增加、贫富差距的不断扩大是我国构建和谐社会过程中必须高度重视和着力解决的关键性问题之一。对于流动人口中的弱势群体，也就是城市流浪乞讨人员问题进行深入、系统的社会学研究，具有十分重要的理论意义和实践意义。
《救助管理制度研究:转型期流浪乞讨现象的剖析与应对》运用了社会学、心理学、管理学等多学科的理论对转型时期的城市流浪乞讨问题进行多角度、全方位的分析研究。运用抽样法、问卷法、观察法等现代科学方法收集了第一手资料。首先，研究和梳理了我国城市流动人口中的弱势群体（流浪乞讨人员）的历史；其次，描述了转型时期我国流浪乞讨人员的基本状况和生存状态，分析了转型时期城市流浪乞讨现象形成的机制、特点与趋势，并着重论述了救助管理制度建立的过程、背景、进步与局限；最后，介绍和整理了国际上社会救助制度理念的历史变革与现实选择，并系统地提出了完善城市流浪乞讨人员救助管理制度的政策设计。
《救助管理制度研究:转型期流浪乞讨现象的剖析与应对》认为，《城市生活无着的流浪乞讨人员救助管理办法》是一项针对城市流动人口而设立的社会救助制度。尽快建立针对流动人口遇到特殊困难情况下的紧急社会救助制度，是目前最迫切也最为可行的政策选择和制度建设。目前，我国应立足经济社会发展的实际情况，借鉴吸收发达国家“积极福利”思想和经验，进一步改进和完善救助管理制度，完善农村社会保障制度，逐步解决流动人口社会保障问题。
作者简介
孙志祥，1973年9月生，中国人民大学社会学系毕业，社会学博士。曾任北京市民政发展研究中心副主任、北京市救助管理事务中心副主任等职务，现任中共北京市委社会工作委员会、北京市社会建设工作办公室社区建设处处长，北京市社会学会常务理事。长期从事社区建设、社会福利、社会救助、社会组织、社会管理等方面的政策理论研究和实际工作，发表及出版论著30多篇（部）。
图书目录
第1章绪论：研究对象、目的、意义及方法
1.1 研究对象：流动人口中的弱势群体（流浪乞讨人员）
1.1.1 弱势群体的界定和规模
1.1.2 流动人口中弱势群体的成因和构成
1.2 本书的目的、意义及方法
1.2.1 “流浪、乞讨人员研究问题”的提出及研究的意义
1.2.2 国内外相关研究评析及本书的目标
1.2.3 若干关键概念的界定
1.2.4 研究内容及拟解决的关键问题
1.2.5 研究方案及可行性分析
1.2.6 本书的特色与创新之处
第2章我国城市流动人口中的弱势群体（流浪乞讨人员）的历史
2.1 流浪、乞讨现象的产生根源和主要特征
2.2 我国历史上对于流浪乞讨问题的主要政策
2.3 新中国成立后的流浪乞讨现象
第3章转型时期我国流浪乞讨人员基本状况——以北京为例
3.1 流浪乞讨人员的性别构成
3.2 流浪乞讨人员的年龄构成及健康状况
3.3 流浪乞讨人员的城乡构成
3.4 流浪乞讨人员的文化构成
3.5 流浪乞讨人员的职业构成
第4章转型时期城市流浪乞讨现象形成的原因
4.1 关于流浪乞讨现象形成的理论述评
4.1.1 贫困论
4.1.2 社会结构论
4.1.3 文化传统论
4.1.4 利益驱动论
4.1.5 社会转型论
4.1.6 板块结构论
4.1.7 综合因素论
4.2 流浪乞讨问题研究的社会问题和社会转型视角
4.2.1 研究视角
4.2.2 基本理论假设
4.2.3 研究思路
4.3 流浪乞讨现象形成的基本因素分析
4.3.1 宏观因素分析
4.3.2 微观因素分析
4.4 社会转型与流浪乞讨
4.4.1 社会转型与经济转轨
4.4.2 城乡二元结构的影响
4.4.3 户籍制度的松动
4.4.4 价值观的多元化和对物质的一味追求
4.4.5 流浪乞讨人员管理制度的转变（导火线）
4.5 流浪乞讨现象成因的具体分析
4.5.1 转型时期流浪乞讨人员的新特点
4.5.2 根据转型期流浪乞讨人员的特点及分类分析其具体成因
4.6 总结与讨论
4.6.1 基本结论
4.6.2 简要的讨论
第5章城市流浪乞讨人员的生存状态
5.1 为什么选择到北京这样的大城市流浪乞讨
……
第6章城市流浪乞讨人员救助管理制度的运行分析
第7章救助管理制度、理念的历史转变与现实选择
第8章完善城市流浪乞讨人员救助管理制度的政策设计 

图书信息
  书 名: 文本挖掘
作　者：费尔德曼
出版社： 人民邮电出版社
出版时间： 2009年08月
ISBN: 9787115205353
开本： 16开
定价: 69元
内容简介
《文本挖掘(英文版)》是一部文本挖掘领域名著，作者为世界知名的权威学者。书中涵盖了核心文本挖掘操作、文本挖掘预处理技术、分类、聚类、信息提取、信息提取的概率模型、预处理应用、可视化方法、链接分析、文本挖掘应用等内容，很好地结合了文本挖掘的理论和实践。《文本挖掘(英文版)》非常适合文本挖掘、信息检索领域的研究人员和实践者阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业研究生的数据挖掘和知识发现等课程的教材。
作者简介
Ronen FeIdmarl，机器学习、数据挖掘和非结构化数据管理的先驱人物。以色列Bar一liarl大学数学与计算机科学系高级讲师、数据挖掘实验室主任，Clearforest公司（主要为企业和政府机构开发下一代文本挖掘应用）合作创始人、董事长，现在还是纽约大学Stern商学院的副教授。
James Sanger风险投资家，商业数据解决方案、因特网应用和IT安全产品领域公认的行业专家。他于1982年与人合伙创立了ABS Vetllures公司。此前，他是DB Capital纽约公司的常务董事他本科毕业于宾夕法尼亚大学，研究生就读于牛津大学和利物浦大学他是IEEE和美国人工智能协会（AAAI）会员。
媒体推荐
“……我购买了这本书。这本书绝对是非常值得拥有的参考书。”
——L.Venkata Subramaniam，IBM印度研究实验室
“一本由该领域最重要专家鳊写的文本挖掘导论。这本书写得非常好。完美地结合了文本挖掘的理论和实践，既适合研究人员又适合实践者……极力推荐那些没有任何计算语言学背景而想钻研文本挖掘领域的人阅读本书。”
——Rada Mihalcea，北得克萨斯大学
文本挖掘已经成为令人兴奋的新兴研究领域。本书由世界知名的权威学者编写，除了讲解核心文本挖掘和链路检测算法及技术之外，还介绍了高级预处理技术。并考虑了知识表示方面的因素以及可视化方法。此外。书中还探讨了有关技术在实践中的应用，很好地兼顾了文本挖掘的理论和实践 
目录
I. Introduction to Text Mining 1
I.1 Defining Text Mining 1
I.2 General Architecture of Text Mining Systems 13
II. Core Text Mining Operations 19
II.1 Core Text Mining Operations 19
II.2 Using Background Knowledge for Text Mining 41
II.3 Text Mining Query Languages 51
III. Text Mining Preprocessing Techniques 57
III.1 Task-Oriented Approaches 58
III.2 Further Reading 62
IV. Categorization 64
IV.1 Applications of Text Categorization 65
IV.2 Definition of the Problem 66
IV.3 Document Representation 68
IV.4 Knowledge Engineering Approach to TC 70
IV.5 Machine Learning Approach to TC 70
IV.6 Using Unlabeled Data to Improve Classification 78
IV.7 Evaluation of Text Classifiers 79
IV.8 Citations and Notes 80
V. Clustering 82
V.1 Clustering Tasks in Text Analysis 82
V.2 The General Clustering Problem 84
V.3 Clustering Algorithms 85
V.4 Clustering of Textual Data 88
V.5 Citations and Notes 92
VI. Information Extraction 94
VI.1 Introduction to Information Extraction 94
VI.2 Historical Evolution of IE: The Message Understanding Conferences and Tipster 96
VI.3 IE Examples 101
VI.4 Architecture of IE Systems 104
VI.5 Anaphora Resolution 109
VI.6 Inductive Algorithms for IE 119
VI.7 Structural IE 122
VI.8 Further Reading 129
VII. Probabilistic Models for Information Extraction 131
VII.1 Hidden Markov Models 131
VII.2 Stochastic Context-Free Grammars 137
VII.3 Maximal Entropy Modeling 138
VII.4 Maximal Entropy Markov Models 140
VII.5 Conditional Random Fields 142
VII.6 Further Reading 145
VIII. Preprocessing Applications Using Probabilistic and Hybrid Approaches 146
VIII.1 Applications of HMM to Textual Analysis 146
VIII.2 Using MEMM for Information Extraction 152
VIII.3 Applications of CRFs to Textual Analysis 153
VIII.4 TEG: Using SCFG Rules for Hybrid Statistical–Knowledge-Based IE 155
VIII.5 Bootstrapping 166
VIII.6 Further Reading 175
IX. Presentation-Layer Considerations for Browsing and Query Refinement 177
IX.1 Browsing 177
IX.2 Accessing Constraints and Simple Specification Filters at the Presentation Layer 185
IX.3 Accessing the Underlying Query Language 186
IX.4 Citations and Notes 187
X. Visualization Approaches 189
X.1 Introduction 189
X.2 Architectural Considerations 192
X.3 Common Visualization Approaches for Text Mining 194
X.4 Visualization Techniques in Link Analysis 225
X.5 Real-World Example: The Document Explorer System 235
XI. Link Analysis 244
XI.1 Preliminaries 244
XI.2 Automatic Layout of Networks 246
XI.3 Paths and Cycles in Graphs 250
XI.4 Centrality 251
XI.5 Partitioning of Networks 259
XI.6 Pattern Matching in Networks 272
XI.7 Software Packages for Link Analysis 273
XI.8 Citations and Notes 274
XII. Text Mining Applications 275
XII.1 General Considerations 276
XII.2 Corporate Finance: Mining Industry Literature for Business Intelligence 281
XII.3 A “Horizontal” Text Mining Application: Patent Analysis Solution Leveraging a Commercial Text Analytics Platform 297
XII.4 Life Sciences Research: Mining Biological Pathway Information with GeneWays 309
Appendix A: DIAL: A Dedicated Information Extraction Language forText Mining 317
A.1 What Is the DIAL Language? 317
A.2 Information Extraction in the DIAL Environment 318
A.3 Text Tokenization 320
A.4 Concept and Rule Structure 320
A.5 Pattern Matching 322
A.6 Pattern Elements 323
A.7 Rule Constraints 327
A.8 Concept Guards 328
A.9 Complete DIAL Examples 329
Bibliography 337
Index 391