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155千字 字数
2021-05-01 发行日期
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主编推荐语

随着社交服务的快速发展，社交网络进入社会经济、生活、工作的各个方面，催生了各种针对社交网络的理论计算方法和分析技术。

内容简介

本书主要围绕社交网络分析展开，主要内容包括社交网络基本概念与术语、社交网络分析理论基础、社交网络文本情感分析、社交网络链路预测、社交网络信息传播动力学分析、社交网络不实信息传播分析、社交网络蠕虫传播与免疫分析、社交网络动态社区发现方法分析。

全书可读性强，内容丰富，涉及计算机科学、数学、新闻与传播学、社会学、管理学等多个学科领域。

本书适合作为高等学校相关专业的教材，也可供相关领域的研究人员参考。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 社交网络
  • 1.1.1 社交网络的相关定义
  • 1.1.2 社交网络的发展
  • 1.2 社交网络的本质
  • 1.3 社交网络数据挖掘的意义
  • 1.4 社交网络的基本概念
  • 1.4.1 “六度分隔”理论
  • 1.4.2 弱关系、强关系
  • 1.4.3 贝肯数
  • 1.4.4 顿巴数
  • 1.5 无处不在的社交网络
  • 1.5.1 航空领域的应用
  • 1.5.2 交通领域的应用
  • 1.5.3 社交领域的应用
  • 1.5.4 医疗领域的应用
  • 1.5.5 传染病领域的应用
  • 1.6 社交网络分析的主要研究方向
  • 1.6.1 信息传播
  • 1.6.2 情感分析
  • 1.6.3 热点事件分析
  • 1.6.4 影响最大化
  • 1.6.5 链路预测
  • 1.6.6 社区发现
  • 1.7 社交网络的前沿方向
  • 1.7.1 多层网络
  • 1.7.2 时序网络
  • 1.7.3 网络动力学
  • 1.7.4 图网络
  • 1.7.5 自适应网络
  • 1.8 本章小节
  • 参考文献
  • 第2章 社交网络分析理论基础
  • 2.1 图论
  • 2.1.1 哥尼斯堡七桥问题
  • 2.1.2 图的基本概念
  • 2.1.3 图的存储结构
  • 2.1.4 图的连通性
  • 2.1.5 图的匹配理论
  • 2.1.6 支配集、点独立集、点覆盖集
  • 2.2 网络的基本特征
  • 2.2.1 节点
  • 2.2.2 边
  • 2.2.3 度和度的分布
  • 2.2.4 图的表示
  • 2.2.5 图的类型
  • 2.2.6 图的连通性
  • 2.3 网络中的统计特性
  • 2.3.1 统计特性
  • 2.3.2 网络演化模型统计特性
  • 2.4 网络中的统计物理学
  • 2.4.1 统计物理方法
  • 2.4.2 平均场理论方法
  • 2.4.3 自组织理论
  • 2.4.4 主方程
  • 2.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第3章 社交网络文本情感分析
  • 3.1 基于中文句法的图卷积情感分析
  • 3.1.1 基于深度学习的情感分析概述
  • 3.1.2 基于句法依赖树的情感分析模型
  • 3.1.3 实验结果与分析
  • 3.2 基于word2vec和双向LSTM的情感分类
  • 3.2.1 传统情感分析方法
  • 3.2.2 提出的情感分析方法
  • 3.2.3 实验和结果分析
  • 3.3 本章小结
  • 参考文献
  • 第4章 社交网络链路预测分析
  • 4.1 前言
  • 4.2 预备知识
  • 4.2.1 逻辑斯蒂回归
  • 4.2.2 正则化
  • 4.2.3 LightGBM
  • 4.2.4 层叠泛化
  • 4.3 提出的链路预测方法
  • 4.3.1 提出的链路预测算法
  • 4.3.2 链路预测模型构建
  • 4.4 实验结果与分析
  • 4.4.1 数据集
  • 4.4.2 链路预测模型评估
  • 4.4.3 评价指标
  • 4.4.4 基准算法
  • 4.4.5 实验结果与分析
  • 4.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第5章 社交网络信息传播动力学分析
  • 5.1 引言
  • 5.2 传播动力学分析
  • 5.2.1 个体特征分析
  • 5.2.2 信息传播运动分析
  • 5.2.3 信息传播受力分析
  • 5.2.4 信息传播演化过程
  • 5.3 结果与分析
  • 5.3.1 数值模拟
  • 5.3.2 仿真分析
  • 5.3.3 实证对比分析
  • 5.4 本章小结
  • 参考文献
  • 第6章 社交网络不实信息传播分析
  • 6.1 社交网络垃圾信息传播分析
  • 6.1.1 垃圾信息传播概述
  • 6.1.2 传统病毒传播模型
  • 6.1.3 构建的垃圾信息传播模型
  • 6.1.4 平衡点的稳定性分析
  • 6.1.5 数值仿真分析
  • 6.1.6 本节小结
  • 6.2 社交网络谣言传播分析
  • 6.2.1 谣言传播概述
  • 6.2.2 正负面信息干扰下的谣言传播模型
  • 6.2.3 实验结果分析
  • 6.2.4 本节小结
  • 6.3 本章小结
  • 参考文献
  • 第7章 社交网络蠕虫传播与免疫分析
  • 7.1 前言
  • 7.2 蠕虫传播建模分析
  • 7.2.1 建模参数和假设
  • 7.2.2 主机状态转换分析
  • 7.3 蠕虫传播数学建模
  • 7.4 蠕虫免疫模型
  • 7.4.1 P2P蠕虫免疫仓室
  • 7.4.2 蠕虫免疫数学建模
  • 7.5 无蠕虫病毒的平衡条件
  • 7.5.1 流行病理论
  • 7.5.2 蠕虫不会泛滥的条件
  • 7.6 仿真分析
  • 7.6.1 蠕虫不会泛滥的充分条件的实验证明
  • 7.6.2 P2P参数对蠕虫传播的影响
  • 7.6.3 蠕虫传播控制
  • 7.6.4 蠕虫免疫模型仿真
  • 7.7 本章小结
  • 参考文献
  • 第8章 社交网络动态社区发现方法分析
  • 8.1 前言
  • 8.2 相关工作
  • 8.3 提出的动态社区发现方法
  • 8.3.1 相关定义
  • 8.3.2 系统进化的移植分区模型
  • 8.4 实验分析
  • 8.4.1 人工网络
  • 8.4.2 真实网络
  • 8.5 本章小结
  • 参考文献
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评分及书评

4.3
3个评分
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    给这本书评了
    5.0

    本书致力于研究社交网络，分析开放的复杂社交系统，结合统计物理学、社会学、计算机仿真科学和认知神经科学等交叉科学的相关技术与方法，重点关注智能化社会信息的获取、分析与处理、海量社交网络信息的获取和表示、网络信息处理、动态媒体分析与媒体智能、不实信息传播、舆论传播与控制、社交网络演化和优化等。全书分为 8 章，具体如下。

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    出版方

    电子工业出版社

    电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。