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計算機理論

計算社會學:基礎理論篇

包郵計算社會學:基礎理論篇

作者：郭斌梁韻基於志文

出版社：機械工業出版社出版時間：2024-03-01

開本： 16開 頁數： 306

本類榜單：計算機/網絡銷量榜

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版權信息
本書特色
內容簡介
目錄
作者簡介

計算社會學:基礎理論篇版權信息

ISBN：9787111746904
條形碼：9787111746904 ; 978-7-111-74690-4
裝幀：平裝-膠訂
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網絡
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計算機理論

計算社會學:基礎理論篇本書特色

本書系統性梳理計算社會學理論和方法的論著，具有極高的教學價值。書中詳細介紹了社會網絡分析的基礎理論、動力學模型和網絡統計分析，并將其應用于涌現和傳染病等實際領域。此外，書中還深入介紹了人工智能算法（如深度學習）在智能推薦、文本分析、假消息檢測和虛擬社交機器人等領域的應用。這本書的特別之處在于融合了計算機科學、社會學、人工智能和復雜網絡等多個學科的專業概念，全面呈現了計算社會學領域*新的研究成果和關鍵技術突破。對于計算社會學的教學而言，這本書是不可或缺的寶貴資料。

計算社會學:基礎理論篇內容簡介

本書是一本系統性梳理計算社會學相關理論和方法的論著。一方面，本書從傳統復雜網絡分析的角度，詳細闡述社會網絡分析的基礎理論和動力學模型——隨機網絡、小世界網絡、無標度網絡和網絡統計分析理論等，并將網絡過程和行為應用于涌現、傳染病等方面。另一方面，融合人工智能在自然語言處理、推薦算法等領域的進展，闡述了人工智能算法尤其是深度學習理論等在智能推薦、文本分析、假消息檢測、虛擬社交機器人等領域的應用。在兼顧廣度和深度的前提下，本書深度融合計算機科學、社會學、人工智能和復雜網絡等多學科的專業概念，突出闡述了計算社會學領域近年來的zui新研究成果和關鍵技術突破。

計算社會學:基礎理論篇目錄

目錄推薦序一
推薦序二
前言
第0章緒論1
01社會學發展歷程1
02計算社會學發展歷程4
021計算社會學的孕育期：
20世紀90年代至
2009年5
022計算社會學的黃金期：
2009年至今7
03計算社會學主要研究
內容9
031社交大數據的獲取與
分析9
032基于大數據的定量化
研究11
033ABM模擬的仿真模型
研究14
04新型社會計算系統的研制與
開發15
習題18
參考文獻18
**篇基礎支撐理論與算法篇
第1章圖論24
11圖的基本概念24
111圖的定義24
112圖的基本術語25
12圖的存儲表示28
121鄰接矩陣存儲法28
122鄰接表存儲法29
123十字鏈表存儲法30
124鄰接多重表存儲法31
13圖的遍歷32
131廣度優先搜索32
132深度優先搜索33
14圖的相關應用33
141*小生成樹33
142AOV網與拓撲排序35
143AOE網與關鍵路徑36
144*短路徑37
小結40
習題40
參考文獻41第2章理論方法概述42
21機器學習概覽42
211機器學習基本概念42
212發展歷程43
213基本流程45
22數據預處理46
221數據清洗46
222數據集成49
223數據歸一化50
23特征抽取與選擇51
231特征抽取51
232特征選擇53
24經驗誤差與測試誤差54
241誤差來源與定義54
242欠擬合與過擬合55
25模型評估與選擇57
251正則化57
252交叉驗證57
253性能度量58
小結61
習題61
參考文獻62第3章線性模型64
31基本形式64
32線性回歸65
33邏輯回歸66
34線性判別分析68
341基本思想68
342算法原理68
小結69
習題70
參考文獻70第4章聚類71
41聚類任務71
411聚類任務描述71
412聚類算法的劃分72
413距離度量73
414評價函數74
42基于劃分的聚類算法77
421K-均值算法77
422K-中心點算法78
43基于層次的聚類算法79
431AGNES算法79
432DIANA算法80
433BIRCH算法81
44基于密度的聚類算法84
小結86
習題86
參考文獻87第5章分類89
51決策樹90
511決策樹模型與學習90
512特征選擇91
513決策樹的生成95
514決策樹的剪枝96
52貝葉斯分類98
521貝葉斯決策論98
522參數估計方法99
523樸素貝葉斯99
524EM算法102
53支持向量機103
531間隔與支持向量103
532對偶問題105
533核函數107
534軟間隔109
54集成學習111
541個體與集成111
542Boosting算法112
543Bagging算法113
544結合策略115
小結117
習題117
參考文獻118第6章神經網絡119
61神經元模型119
611神經元模型的結構120
612激活函數122
613常見激活函數122
62感知機126
621感知機的概念及模型
結構126
622感知機的效果127
623多層感知機的概念及
模型結構128
63誤差反向傳播算法130
631誤差反向傳播算法的
概念130
632信息前向傳播131
633誤差反向傳播132
64其他常見的神經網絡
模型135
641玻爾茲曼機135
642深度信念網絡138
643脈沖神經網絡140
小結143
習題143
參考文獻144第7章深度學習網絡146
71深度學習網絡概述146
72卷積神經網絡147
721網絡結構148
722經典模型150
73循環神經網絡153
731網絡結構153
732長短期記憶網絡155
74圖神經網絡157
741網絡結構158
742圖神經網絡模型159
75網絡訓練優化163
751梯度爆炸與梯度
消失164
752梯度下降優化策略164
753過擬合消減優化
策略167
小結169
習題169
參考文獻170第8章高級神經網絡框架174
81自編碼器174
811預備知識174
812自編碼器架構175
813經典自編碼器模型175
814變分自編碼器179
82編-解碼器框架182
821編-解碼器基本
框架182
822經典編-解碼結構
模型182
83注意力機制185
831標準注意力機制185
832注意力形式186
833Transformer模型187
84生成對抗網絡189
841GAN的基本原理189
842經典GAN模型192
843生成對抗網絡的
應用195
小結196
習題197
參考文獻197
第二篇社會網絡分析篇
第9章網絡結構與聯系202
91三元閉包202
911三元閉包定義202
912聚集系數203
92強聯系與弱聯系205
921人際關系的強度205
922捷徑與橋207
923強聯系與弱聯系的現實
意義210
93網絡社區劃分215
931分裂法圖劃分216
932其他圖劃分方法
擴展220
小結225
習題225
參考文獻226第10章同質性228
101同質現象228
1011什么是同質現象228
1012同質現象的多樣化
表現229
102同質性的測量231
1021相對比率和期望
比率231
1022EI同質性指數232
1023Blau異質性指數232
103同質現象的成因233
104同質現象的影響237
1041人群隔離237
1042感知偏差240
1043同伴效應243
小結246
習

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計算社會學:基礎理論篇作者簡介

作者簡介：郭斌，1980年生，工學博士，西北工業大學計算機學院教授/博導，計算機系統與微電子系主任，智能感知與計算工信部重點實驗室副主任。2009年3月博士畢業于日本慶應大學，2009-2011年在法國國立電信學院進行博士后研究。入選“新世紀優秀人才”（2012）和第三批國家“萬人計劃”青年拔尖人才（2017），擔任軍委科技委國防科技創新特區專家組專家。主要從事普適計算、群智感知計算和大數據智能等方面研究。在國內外重要期刊和會議如IEEE TMC, IEEE THMS, ACM TKDD, ACM Computing Surveys, IEEE Comm. Surveys and Tutorials, UbiComp, INFOCOM, IJCAI等上面發表學術論文150余篇，6篇論文入選ESI熱點或高被引論文。曾獲得自然科學二等獎1項，獲IEEE UIC’17、ISI’19等國際會議最佳論文獎。擔任《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》,《IEEE Communications Magazine》,《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》,《IEEE Internet of Things》、《ACM IMWUT》、《Personal and Ubiquitous Computing》、《Frontiers of Computer Science》等國際權威期刊的編委或客座編輯，以及IEEE UIC’15, IEEE CPSCom’17、GPC’20等多個重要國際會議程序主席等職務。IEEE高級會員，CCF杰出會員。個人主頁：http://www.guob.org/

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