社交网络分析 普通图书/童书 刘小洋 电子工业 9787410642
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作者刘小洋
出版社电子工业
ISBN9787121410642
出版时间2021-05
装帧平装
开本16开
定价79元
货号31144639
上书时间2023-10-25
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作者简介
刘小洋，博士、博士后；副教授，硕士生导师。美国IEEE、ACM成员，CCF会员。任《IEEETransactionsonCybernetics》《IEEE/ACMTransactionsonNetworking》《ComputerNetworks》《InternationalJournalofSystemsScience》《IEEETransactionsonIndustrialInformatics》《计算机学报》《中文信息学报》《计算机科学》等国内外期刊审稿专家；《重庆理工大学》(自然科学版)青年编委。
目录
目 录
第1章 绪论1
1.1 社交网络1
1.1.1 社交网络的相关定义1
1.1.2 社交网络的发展1
1.2 社交网络的本质4
1.3 社交网络数据挖掘的意义5
1.4 社交网络的基本概念6
1.4.1 “六度分隔”理论6
1.4.2 弱关系、强关系7
1.4.3 贝肯数8
1.4.4 顿巴数9
1.5 无处不在的社交网络9
1.5.1 航空领域的应用9
1.5.2 交通领域的应用10
1.5.3 社交领域的应用10
1.5.4 医疗领域的应用10
1.5.5 传染病领域的应用11
1.6 社交网络分析的主要研究方向12
1.6.1 信息传播12
1.6.2 情感分析12
1.6.3 热点事件分析12
1.6.4 影响最大化13
1.6.5 链路预测14
1.6.6 社区发现14
1.7 社交网络的前沿方向15
1.7.1 多层网络15
1.7.2 时序网络16
1.7.3 网络动力学17
1.7.4 图网络17
1.7.5 自适应网络18
1.8 本章小节18
参考文献19
第2章 社交网络分析理论基础21
2.1 图论21
2.1.1 哥尼斯堡七桥问题21
2.1.2 图的基本概念22
2.1.3 图的存储结构23
2.1.4 图的连通性24
2.1.5 图的匹配理论26
2.1.6 支配集、点独立集、点覆盖集28
2.2 网络的基本特征29
2.2.1 节点29
2.2.2 边29
2.2.3 度和度的分布30
2.2.4 图的表示31
2.2.5 图的类型33
2.2.6 图的连通性35
2.3 网络中的统计特性36
2.3.1 统计特性38
2.3.2 网络演化模型统计特性43
2.4 网络中的统计物理学48
2.4.1 统计物理方法48
2.4.2 平均场理论方法49
2.4.3 自组织理论50
2.4.4 主方程51
2.5 本章小结54
参考文献54
第3章 社交网络文本情感分析56
3.1 基于中文句法的图卷积情感分析56
3.1.1 基于深度学习的情感分析概述58
3.1.2 基于句法依赖树的情感分析模型61
3.1.3 实验结果与分析67
3.2 基于word2vec和双向LSTM的情感分类73
3.2.1 传统情感分析方法74
3.2.2 提出的情感分析方法75
3.2.3 实验和结果分析80
3.3 本章小结87
参考文献88
第4章 社交网络链路预测分析92
4.1 前言92
4.2 预备知识94
4.2.1 逻辑斯蒂回归94
4.2.2 正则化96
4.2.3 LightGBM97
4.2.4 层叠泛化102
4.3 提出的链路预测方法104
4.3.1 提出的链路预测算法104
4.3.2 链路预测模型构建107
4.4 实验结果与分析109
4.4.1 数据集109
4.4.2 链路预测模型评估109
4.4.3 评价指标110
4.4.4 基准算法111
4.4.5 实验结果与分析112
4.5 本章小结122
参考文献122
第5章 社交网络信息传播动力学分析126
5.1 引言126
5.2 传播动力学分析129
5.2.1 个体特征分析129
5.2.2 信息传播运动分析132
5.2.3 信息传播受力分析134
5.2.4 信息传播演化过程136
5.3 结果与分析139
5.3.1 数值模拟140
5.3.2 仿真分析144
5.3.3 实证对比分析147
5.4 本章小结151
参考文献152
第6章 社交网络不实信息传播分析155
6.1 社交网络垃圾信息传播分析155
6.1.1 垃圾信息传播概述155
6.1.2 传统病毒传播模型156
6.1.3 构建的垃圾信息传播模型157
6.1.4 平衡点的稳定性分析159
6.1.5 数值仿真分析163
6.1.6 本节小结168
6.2 社交网络谣言传播分析169
6.2.1 谣言传播概述169
6.2.2 正负面信息干扰下的谣言传播模型170
6.2.3 实验结果分析177
6.2.4 本节小结183
6.3 本章小结184
参考文献185
第7章 社交网络蠕虫传播与免疫分析187
7.1 前言187
7.2 蠕虫传播建模分析188
7.2.1 建模参数和假设188
7.2.2 主机状态转换分析189
7.3 蠕虫传播数学建模191
7.4 蠕虫免疫模型193
7.4.1 P2P蠕虫免疫仓室193
7.4.2 蠕虫免疫数学建模194
7.5 无蠕虫病毒的平衡条件195
7.5.1 流行病理论195
7.5.2 蠕虫不会泛滥的条件196
7.6 仿真分析198
7.6.1 蠕虫不会泛滥的充分条件的实验证明198
7.6.2 P2P参数对蠕虫传播的影响203
7.6.3 蠕虫传播控制204
7.6.4 蠕虫免疫模型仿真205
7.7 本章小结208
参考文献208
第8章 社交网络动态社区发现方法分析210
8.1 前言210
8.2 相关工作212
8.3 提出的动态社区发现方法214
8.3.1 相关定义214
8.3.2 系统进化的移植分区模型216
8.4 实验分析220
8.4.1 人工网络221
8.4.2 真实网络224
8.5 本章小结229
参考文献229
内容摘要
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。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。
主编推荐
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。
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