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社交網絡信息傳播 版權信息
- ISBN：9787121297830
- 條形碼：9787121297830 ; 978-7-121-29783-0
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
社交網絡信息傳播 本書特色
社交網絡信息傳播是計算機科學、傳播學、社會學、管理學等領域 的重要研究問題，在輿情分析和網絡營銷領域具有廣泛的應用。目前，同類著作更多地站在傳播學或管理學角度介紹信息傳播的模型、原理和應用。而本書主要從計算機科學角度出發，介紹了該領域的經典問題和*新成果，包括傳播模型、話題檢測、影響力*大化等問題。此外，本書面向實際應用場景，闡述了如何開發輿情分析和網絡營銷系統。本書可供社交網絡分析與數據挖掘研究領域的研究者了解該方向的前沿基礎工作，也可供信息傳播與網絡輿情領域的工程實踐人員作為系統構建的參考和指導。
社交網絡信息傳播 內容簡介
社交網絡信息傳播是計算機科學、傳播學、社會學、管理學等領域 的重要研究問題，在輿情分析和網絡營銷領域具有廣泛的應用。目前，同類著作更多地站在傳播學或管理學角度介紹信息傳播的模型、原理和應用。而本書主要從計算機科學角度出發，介紹了該領域的經典問題和*新成果，包括傳播模型、話題檢測、影響力*大化等問題。此外，本書面向實際應用場景，闡述了如何開發輿情分析和網絡營銷系統。本書可供社交網絡分析與數據挖掘研究領域的研究者了解該方向的前沿基礎工作，也可供信息傳播與網絡輿情領域的工程實踐人員作為系統構建的參考和指導。
社交網絡信息傳播 目錄
目 錄上篇 理論研究第1章 傳播模型 21.1 引言 21.2 解釋模型 41.2.1 問題描述 41.2.2 解決方案 51.3 預測模型 101.3.1 基于圖形的方法 101.3.2 基于非圖形的方法 151.4 本章小結 19參考文獻 20第2章 熱門話題檢測 242.1 引言 242.2 熱點話題（pt）模型 252.2.1 熱點話題簡介 262.2.2 熱點話題 262.2.3 持續性話題 272.2.4 模型應用 272.3 在線話題模型（olda） 302.3.1 概率話題模型和lda模型的應用 302.3.2 olda模型原理 312.3.3 olda模型的先進性 312.4 時間和社會話題評估（tste） 332.4.1 twitter下的tste模型簡介 332.4.2 內容提取 342.4.3 用戶權威 352.4.4 內容衰退理論 362.4.5 從新關鍵詞到新話題 372.5 話題預測分析 372.5.1 趨勢預測 382.5.2 趨勢變化的原因 392.6 異常檢測算法下的話題發現 402.6.1 概率模型簡介 412.6.2 概率模型方法 412.7 本章小結 44參考文獻 45第3章 影響力*大化 473.1 引言 473.2 影響力*大化基本概念 483.2.1 影響力*大化的描述 483.2.2 社交網絡的馬爾科夫模型 493.3 影響力*大化基本算法 513.3.1 啟發式算法 513.3.2 貪心算法 523.4 新鮮度衰減情況下影響力*大化算法 533.4.1 新鮮度衰減函數 543.4.2 獨立級聯模型下的新鮮度衰減 543.4.3 貪心算法的優化 553.4.4 影響力傳播計算算法 573.5 社交網絡中信息覆蓋*大化 583.5.1 信息覆蓋*大化問題簡介 583.5.2 信息覆蓋*大化問題的特征 593.5.3 信息覆蓋*大化問題的解決方法 603.6 在線影響力*大化 613.6.1 在線影響力*大化問題描述 613.6.2 節點選擇策略 623.6.3 更新不確定影響概率圖 633.7 流式子圖的增量算法 633.7.1 大規模網絡下影響力*大化問題 643.7.2 增量算法的特征 653.8 線性閾值模型下的可擴展社交網絡影響力*大化 653.8.1 問題描述 653.8.2 ldag算法 663.9 本章小結 66參考文獻 66第4章 收益*大化 694.1 引言 694.2 *佳營銷策略模型 704.2.1 模型簡介 704.2.2 正外部性 704.2.3 模型結果 714.2.4 市場策略 734.2.5 對稱設置*佳營銷策略 734.2.6 影響-拓展營銷策略 754.3 影響-拓展策略的效率 764.3.1 營銷策略的社交網絡模型 764.3.2 影響-拓展策略的效率 774.4 線性閾值模型下的收益*大化問題 774.4.1 用戶估值線性傳播模型（lt-v） 784.4.2 定價策略 794.5 固定價格銷售策略 814.6 商品數量受限時的收益*大化 824.6.1 問題陳述 824.6.2 prub算法 844.6.3 prub if算法 874.7 本章小結 88參考文獻 88下篇 工程實踐第5章 輿情監測 925.1 引言 925.2 輿情監測相關技術 935.2.1 輿情熱點自動監測設計 955.2.2 文檔關鍵詞提取設計 1005.2.3 專題生成技術分析設計 1025.2.4 主題生成技術分析設計 1035.3 互聯網輿情監測分析應用系統 1045.3.1 互聯網輿情監測分析系統結構 1055.3.2 互聯網輿情監測分析系統功能 1075.4 典型輿情監測系統 1085.4.1 信息采集子系統 1115.4.2 輿情分析子系統 1135.4.3 輿情處理子系統 1155.4.4 輿情呈現子系統 1185.4.5 統一管理平臺 1205.4.6 安全保障子系統 1225.4.7 主要技術指標 1235.5 其他輿情監測系統介紹 1245.5.1 人民網輿情系統 1245.5.2 拓爾思 1245.5.3 鷹擊系統 1255.5.4 buzzlogic 1255.5.5 nielsen 1255.5.6 reputation defender 1265.5.7 visible technologies 1265.5.8 cision 1265.6 本章小結 127參考文獻 127第6章 品牌推薦與保護 1286.1 引言 1286.2 網絡口碑營銷與網絡水軍 1296.3 品牌推薦與保護關鍵技術 1316.3.1 評論采集技術 1326.3.2 自動評論技術 1356.3.3 評論情感傾向性分析 1396.4 品牌推薦與保護系統 1426.4.1 系統架構 1426.4.2 系統功能 1456.4.3 系統數據存儲 1516.5 網絡水軍識別研究現狀 1526.5.1 網絡水軍識別簡介 1526.5.2 網絡水軍識別的關鍵技術研究 1546.6 本章小結 156參考文獻 157第7章 網站驗證碼識別 1627.1 引言 1627.2 驗證碼識別 1637.2.1 驗證碼的概念 1637.2.2 驗證碼分類 1647.2.3 驗證碼識別框架 1657.3 圖片預處理 1667.3.1 圖像灰度化 1687.3.2 圖像二值化 1697.3.3 圖像去噪 1707.3.4 干擾線去除 1717.4 字符分割 1737.4.1 字符分割簡介 1737.4.2 k-means聚類分割 1747.4.3 投影分割 1757.4.4 改進的連通區檢測 1767.4.5 滴水分割算法 1787.4.6 基于連通區檢測和投影算法結合的分割方法 1807.5 字符識別 1827.5.1 字符特征建模 1827.5.2 特征庫生成 1887.5.3 識別方法 1907.6 實驗結果及分析 1907.6.1 使用輪廓走勢特征的識別 1917.6.2 分割并使用統計特征的識別 1957.6.3 不分割且使用位圖特征的識別 1997.7 驗證碼識別理論和技術在國內外的研究現狀 2037.8 本章小結 205參考文獻 205
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社交網絡信息傳播 作者簡介
張熙，計算機學會會員，IEEE會員，2012-至今 北京郵電大學計算機學院講師；2014年起擔任可信分布式計算與服務教育部重點實驗室常務副主任
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