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社交大数据分析方法与应用 版权信息
- ISBN：9787564242244
- 条形码：9787564242244 ; 978-7-5642-4224-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
社交大数据分析方法与应用 内容简介
本书主要分成三部分。**部分包括**章到第三章，主要介绍社会网络研究的起源和重点，社会网络的基本概念、定义和重要应用。除此之外，还会讨论一些经典案例和研究手段，以及大数据时代为社会网络研究创造的新机遇，希望给读者们一个宏观的认识。第二部分包括第四章到第七章，主要介绍社交大数据领域内的重要研究方向，比如节点中心性、社团结构、个性化推荐以及传播动力学，并介绍实际场景中的应用。第三部分包括第八章到第十章，主要介绍社交大数据的各种研究场景，比如用户画像与行为分析、情感分析以及微博网络，在这些实际场景中，我们可以看到网络科学模型发挥了重要的作用，能够切实解决一些企业面临的问题和挑战。
社交大数据分析方法与应用 目录
第1 章 引言 / 1 1.1 社会网络简介 / 1 1.2 社会网络的经典研究 / 4 第2 章 社会网络的基本概念 / 15 2.1 网络的图表示 / 15 2.2 网络的描述性指标 / 26 思考题 / 38 第3 章 基本网络模型 / 39 3.1 随机网络 / 39 3.2 小世界网络 / 55 3.3 幂律和无标度现象 / 62 3.4 无标度网络 / 74 3.5 网络模型总结 / 89 思考题 / 90 第4 章 社会网络中的节点中心性 / 91 4.1 度中心性 / 91 4.2 接近度中心性 / 92 4.3 介数中心性 / 94 4.4 特征向量中心性 / 96 4.5 Katz 中心性 / 98 4.6 PageRank 算法 / 100 4.7 HITS 算法 / 102 4.8 k-壳分解 / 104 思考题 / 106 第5 章 社团结构 / 107 5.1 同配混合 / 107 5.2 度相关性 / 114 5.3 社团检测 / 124 思考题 / 135 第6 章 个性化推荐 / 136 6.1 个性化推荐系统的蓬勃发展 / 137 6.2 协同过滤推荐算法 / 148 6.3 基于二部分网络的个性化推荐算法 / 151 6.4 基于内容相似性的算法 / 156 6.5 评价指标 / 159 6.6 小结 / 163 思考题 / 166 第7 章 传播动力学 / 167 7.1 独立级联模型 / 167 7.2 线性阈值模型 / 168 7.3 传染病模型 / 170 7.4 社会网络上的传播模型 / 175 7.5 信息竞争传播模型 / 180 7.6 集群行为与传播机制 / 184 思考题 / 185 第8 章 用户画像与行为分析 / 186 8.1 用户画像 / 186 8.2 用户行为模式分析 / 192 思考题 / 208 第9 章 情感分析 / 209 9.1 文本情感分析 / 209 9.2 情感分类 / 211 9.3 基于用户情感分析的P2P 借贷平台分析 / 214 思考题 / 223 第10 章 微博网络分析 / 224 10.1 网络结构的微观统计指标 / 224 10.2 网络结构的宏观统计指标 / 228 10.3 中观层次的社团结构的识别与分析 / 230 10.4 总结与展望 / 233 第11 章 基于Python 的社交网络分析入门 / 235 11.1 NetworkX 基础 / 236 11.2 网络描述性指标 / 239 11.3 大规模实证网络分析 / 246 11.4 随机网络 / 250 11.5 小世界网络 / 259 11.6 无标度网络 / 270 11.7 节点中心性 / 278 11.8 社团结构 / 288 参考文献 / 292
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社交大数据分析方法与应用 作者简介
刘建国，上海财经大学讲席教授，博士生导师，金融科技研究院副院长。中央网信办特约研究员，牛津大学赛德商学院研究员。大连理工大学管理科学与工程工学博士学位，瑞士弗里堡大学理论物理哲学博士学位。2016年获中国系统工程学会“青年科技奖”，上海市东方学者特聘教授，上海市曙光学者。主持国家项目6项。发表SCI/SSCI论文120余篇，SCI被引次数3300余次。主要研究方向：社交大数据，计算社会科学，商务智能。 潘斌，上海财经大学管理科学与工程专业博士研究生。主要研究方向：计算社会科学，网络科学，社会网络。
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