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在線社會網絡的用戶行為建模與分析 版權信息
- ISBN：9787030526670
- 條形碼：9787030526670 ; 978-7-03-052667-0
- 裝幀：平裝膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
在線社會網絡的用戶行為建模與分析 內容簡介
網絡已經成為描述復雜系統*重要的工具之一，而我們所熟悉的在線社會系統無非兩大類。一類是社交網絡，旨在交友互動以及分享軼事趣聞。二是如亞馬遜、京東商城這樣的電子商務在線系統。在這樣的在線網絡中，每個人*多能與多少人保持親密的聯系？怎樣的電子商務系統能夠*快優選的推薦給顧客想要的產品？這些都是本書即將要解答的問題。本書講述在線社會系統，背景，建模，實證研究和算法。本書還介紹了線社交網絡和個性化推薦系統兩大領域和超網絡的概念，并建立模型。構建基于知識傳播的科研合作超網絡模型并介紹其應用。根據采集來的數據，分析電子商務網站中用戶的興趣，社交網絡上用戶的行為規律以及結構特征和社會影響對用戶選擇行為的影響。在一個網絡中，識別重要節點，即社交網絡中具有強影響力的人，或者個性化推薦系統中用戶*感興趣的產品。不同的度量方式會得到適用于不同的網絡的結果。本書還介紹了個性化推薦系統的相關知識。
在線社會網絡的用戶行為建模與分析 目錄
前言
第1章 在線社會系統
1.1 在線社會網絡
1.1.1 社交網絡中的基本概念
1.1.2 社交網絡的理論基礎
1.1.3 社交網絡的 外發展狀況
1.1.4 社交網絡的優勢和劣勢
1.2 個性化推薦系統的蓬勃發展
1.2.1 產生背景
1.2.2 個性化推薦系統的應用發展
1.2.3 研究意義
參考文獻
第2章 超網絡模型的構建及其應用
2.1 超網絡相關研究
2.1.1 超網絡的基本概念
2.1.2 超網絡的研究概述
2.1.3 超網絡研究存在的問題
2.2 知識傳播相關研究
2.2.1 知識的基本概念
2.2.2 知識傳播的研究概述
2.2.3 知識傳播研究存在的問題
2.3 科研合作超網絡模型的建立與分析
2.3.1 已有的兩種超網絡演化模型
2.3.2 LWH超網絡模型的建立
2.3.3 LWH超網絡拓撲特性的分析
2.4 科研合作超網絡上的知識傳播研究
2.4.1 知識傳播模型
2.4.2 知識傳播模型的參數設置及評價指標
2.4.3 結果分析
2.5 科研合作超網絡上的知識創造研究
2.5.1 知識創造超網絡模型的建立
2.5.2 數值模擬
2.6 小結
參考文獻
第3章 用戶行為模式分析
3.1 用戶行為在個性化推薦算法中的重要地位
3.2 用戶行為模式分析
3.2.1 基于集聚系數的度量方法
3.2.2 基于信息熵度量用戶興趣的多樣性
3.2.3 在線打分的記憶效應
3.3 微博中基于用戶結構的信息傳播分析
3.3.1 微博網絡的相關機制
3.3.2 突發事件的信息傳播分析
3.4 Facebook中個人中心網絡的統計特性分析
3.4.1 模型的建立
3.4.2 數據描述
3.4.3 實證統計
3.4.4 隨機模型的運用
3.5 社會影響對用戶選擇行為的影響
3.5.1 社會影響與用戶偏好網絡模型建立及其結構特性
展開全部
在線社會網絡的用戶行為建模與分析 作者簡介
郭強，大連理工大學運籌學與控制論專業博士。現任上海理工大學管理學院教授，博士生導師。主要研究方向為復雜網絡、數據挖掘和科學知識圖譜分析。主持國家自然科學基金2項，同時承擔教育部社會科學項目1項、上海市教委科研創新項目1項。發表論文超過50篇，其中SCI檢索論文33篇，第一作者10篇。SCI總引用次數280次，H指數10。 劉建國，先后獲大連理工大學系統工程研究所工學博士和瑞士University of Fribourg理論物理系理學博士。現為上海財經大學教授，博士生導師。上海市曙光學者（2014），上海市東方學者特聘教授（2014），上海市科技啟明星（2011年A類）。目前主要研究方向為網絡科學、商務智能和知識管理。主持國家自然科學面上基金2項，青年基金項目P項。并且以第二單位負責人身份參與國家自然科學基金重大研究計劃重點項目1項。國家自然科學基金通訊評審專家。承擔教育部科研創新重點項目、上海市教委科研創新重點項目各1項。發表論文100余篇，其中SCI檢索70篇，SCI總引用次數1141次，H指數18。
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