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在線社交網絡信息傳播建模與輿情演化分析 版權信息
- ISBN：9787030646231
- 條形碼：9787030646231 ; 978-7-03-064623-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
在線社交網絡信息傳播建模與輿情演化分析 內容簡介
本書主要圍繞在線社交網絡的信息傳播與輿情演化展開。主要從突發(fā)公共事件、熱擴散運動、神經網絡、負反饋系統(tǒng)、競爭性信息傳播等角度深入剖析在線社交網絡信息傳播規(guī)律、傳播模型與輿情演化。總結了作者團隊研究成果和實際的研究經驗, 同時對在線社交網絡的研究現(xiàn)狀和未來發(fā)展動態(tài)進行了很好的總結和梳理。
在線社交網絡信息傳播建模與輿情演化分析 目錄
第1章 在線社交網絡
1．1 在線社交網絡概述
1．1．1 在線社交網絡的定義
1．1．2 在線社交網絡的服務平臺
1．1．3 在線社交網絡的發(fā)展歷程
1．2 在線社交網絡的特點
1．3 在線社交網絡的表示與特性
1．3．1 在線社交網絡的表示
1．3．2 在線社交網絡的特性
1．4 在線社交網絡網站的功能
1．5 在線社交網絡的主要研究方向
1．6 在線社交網絡結構模型
1．7 在線社交網絡分析工具
1．7．1 NetLogo
1．7．2 Gephi
1．7．3 Pajek
1．7．4 Python
1．7．5 MATLAB
1．7．6 Tableau
本章小結
參考文獻
第2章 在線社交網絡大數(shù)據(jù)分析
2．1 大數(shù)據(jù)概述
2．1．1 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理
2．1．2 大數(shù)據(jù)分析方法
2．2 數(shù)據(jù)挖掘
2．2．1 數(shù)據(jù)挖掘的定義
2．2．2 數(shù)據(jù)挖掘分析方法
2．3 在線社交網絡大數(shù)據(jù)挖掘
2．3．1 Web數(shù)據(jù)挖掘
2．3．2 文本挖掘
2．3．3 多媒體挖掘
2．4 在線社交網絡大數(shù)據(jù)應用
2．4．1 聚類的算法與應用
2．4．2 分類的算法與應用
2．4．3 預測的模型與應用
本章小結
參考文獻
第3章 在線社交網絡用戶影響力分析
3．1 微博意見領袖影響力模型構建與分析
3．1．1 意見領袖影響力分析研究
3．1．2 意見領袖影響力模型構建與分析
3．1．3 仿真結果與分析
3．2 在線社交網絡用戶影響力*大化算法
3．2．1 貪心算法
3．2．2 Degree算法
3．2．3 DegreeDiscount算法
3．2．4 PageRank算法
3．2．5 基于結構洞的貪心算法——SG算法
……
第4章 在線社交網絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究
第5章 在線社交網絡信息傳播建模分析
第6章 微博輿情信息傳播建模與演化分析
第7章 在線社交網絡突發(fā)公共事件信息傳播與輿情演化分析
第8章 融合社交網絡用戶自身屬性的信息傳播建模與輿情演化分析
第9章 基于熱擴散運動的在線社交網絡信息傳播與輿情演化分析
第10章 基于人工神經網絡的信息傳播建模與輿情演化分析
1．1 在線社交網絡概述
1．1．1 在線社交網絡的定義
1．1．2 在線社交網絡的服務平臺
1．1．3 在線社交網絡的發(fā)展歷程
1．2 在線社交網絡的特點
1．3 在線社交網絡的表示與特性
1．3．1 在線社交網絡的表示
1．3．2 在線社交網絡的特性
1．4 在線社交網絡網站的功能
1．5 在線社交網絡的主要研究方向
1．6 在線社交網絡結構模型
1．7 在線社交網絡分析工具
1．7．1 NetLogo
1．7．2 Gephi
1．7．3 Pajek
1．7．4 Python
1．7．5 MATLAB
1．7．6 Tableau
本章小結
參考文獻
第2章 在線社交網絡大數(shù)據(jù)分析
2．1 大數(shù)據(jù)概述
2．1．1 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理
2．1．2 大數(shù)據(jù)分析方法
2．2 數(shù)據(jù)挖掘
2．2．1 數(shù)據(jù)挖掘的定義
2．2．2 數(shù)據(jù)挖掘分析方法
2．3 在線社交網絡大數(shù)據(jù)挖掘
2．3．1 Web數(shù)據(jù)挖掘
2．3．2 文本挖掘
2．3．3 多媒體挖掘
2．4 在線社交網絡大數(shù)據(jù)應用
2．4．1 聚類的算法與應用
2．4．2 分類的算法與應用
2．4．3 預測的模型與應用
本章小結
參考文獻
第3章 在線社交網絡用戶影響力分析
3．1 微博意見領袖影響力模型構建與分析
3．1．1 意見領袖影響力分析研究
3．1．2 意見領袖影響力模型構建與分析
3．1．3 仿真結果與分析
3．2 在線社交網絡用戶影響力*大化算法
3．2．1 貪心算法
3．2．2 Degree算法
3．2．3 DegreeDiscount算法
3．2．4 PageRank算法
3．2．5 基于結構洞的貪心算法——SG算法
……
第4章 在線社交網絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究
第5章 在線社交網絡信息傳播建模分析
第6章 微博輿情信息傳播建模與演化分析
第7章 在線社交網絡突發(fā)公共事件信息傳播與輿情演化分析
第8章 融合社交網絡用戶自身屬性的信息傳播建模與輿情演化分析
第9章 基于熱擴散運動的在線社交網絡信息傳播與輿情演化分析
第10章 基于人工神經網絡的信息傳播建模與輿情演化分析
展開全部
在線社交網絡信息傳播建模與輿情演化分析 作者簡介
劉小洋，西北工業(yè)大學博士，先后在重慶大學、美國The University of Alabama從事博士后研究工作。現(xiàn)任重慶理工大學計算機科學與工程學院副教授，碩士研究生導師。 主持/主研國家自然科學基金項目、國家社會科學基金項目、教育部青年基金項目、重慶市科技局項目、重慶市博士后特別資助項目、重慶市教委科技項目等50余項。在國內外重要刊物發(fā)表學術論文100余篇，獲國家授權實用新型專利13項、國家授權發(fā)明專利10余項，出版學術專著3部。
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