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社交大数据分析方法与应用书籍详细信息
- ISBN：9787564242244
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2023-10
- 页数：暂无页数
- 价格：32.50
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
本书主要分成三部分。第一部分包括第一章到第三章，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。
书籍目录：
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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书籍真实打分
故事情节：4分
人物塑造：9分
主题深度：5分
文字风格：3分
语言运用：4分
文笔流畅：9分
思想传递：3分
知识深度：6分
知识广度：3分
实用性：6分
章节划分：8分
结构布局：7分
新颖与独特：6分
情感共鸣：9分
引人入胜：5分
现实相关：6分
沉浸感：5分
事实准确性：7分
文化贡献：8分
网站评分
书籍多样性：9分
书籍信息完全性：7分
网站更新速度：7分
使用便利性：8分
书籍清晰度：5分
书籍格式兼容性：5分
是否包含广告：8分
加载速度：6分
安全性：6分
稳定性：8分
搜索功能：4分
下载便捷性：6分
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