面向社會化媒體大數據的社會計算

定　價：￥25.00

作　者：	梁循，楊小平，周小平等著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	社會科學社會學社會學理論與方法

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ISBN：	9787302374565	出版時間：	2014-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	129	字數：

內容簡介

《面向社會化媒體大數據的社會計算》綜合了大量國內外的最新資料和作者的研究成果，介紹了社會計算的定義和研究內容，以社會化媒體大數據為例討論了數據獲取和知識表示，從社會化媒體的網絡結構和內容的角度研究了社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法和興趣社區(qū)劃分方法，討論了社會化媒體網絡信息的傳播問題、跨平臺挖掘以及群體智慧的一些相關研究成果。
　　《面向社會化媒體大數據的社會計算》全書圍繞著三個層次展開敘述：數據層（第1～2章）研究社會化媒體以及社會化媒體的數據獲取和知識表示；模型層（第3～5章）重點分析了社區(qū)發(fā)現(xiàn)和社會建模與分析，社區(qū)發(fā)現(xiàn)是進行社區(qū)建模和分析的基礎；應用層（第6～8章）研究社會媒體文本挖掘的情感分析、金融決策分析、跨平臺的知識發(fā)現(xiàn)、群體智慧方面的應用。全書提供了大量的研究算法和應用實例，每章后均附有思考題。
　　《面向社會化媒體大數據的社會計算》的讀者可以是對社會計算感興趣的專業(yè)人士，或是對社會化媒體挖掘感興趣的商業(yè)界人士，也可作為計算機應用方向的教材或參考書。

作者簡介

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圖書目錄

第1章緒言
1.1 社會計算定義
1.2 社會計算研究內容
1.2.1 數據集成
1.2.2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)
1.2.3 群體智慧
1.2.4 知識發(fā)現(xiàn)與決策支持
1.3 本章小結
思考題

第2章社會化媒體及其知識表示
2.1 社會化媒體定義
2.2 社會化媒體分類
2.2.1 博客
2.2.2 社交網絡
2.2.3 微博
2.2.4 分享平臺
2.2.5 論壇
2.2.6 知識協(xié)作
2.2.7 即時通信
2.2.8 垂直社區(qū)
2.2.9 搜索引擎
2.3 主流社會化媒體
2.3.1 維基百科
2.3.2 新浪微博
2.4 社會化媒體大數據
2.5 社會化媒體大數據獲取方法
2.5.1 維基百科數據獲取方法
2.5.2 新浪微博數據獲取方法
2.6 現(xiàn)有社會網絡分析軟件
2.6.1 UCINET軟件
2.6.2 NetDraw軟件
2.6.3 Pajek軟件
2.6.4 NetMiner軟件
2.6.5 StOCNET軟件
2.7 本章小結
思考題

第3章基于網絡結構的社區(qū)發(fā)現(xiàn)
3.1 非重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)
3.1.1 傳統(tǒng)算法
3.1.2 分裂算法
3.1.3 基于模塊度的方法
3.1.4 動力學算法
3.1.5 局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
3.1.6 幾種經典社區(qū)算法
3.2 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)
3.2.1 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)
3.2.2 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法分類
3.3 本章小結
思考題

第4章基于內容的社區(qū)聚類方法
4.1 主題模型
4.1.1 主題模型簡介
4.1.2 主題模型內容
4.2 LDA模型
4.2.1 LDA模型簡介
4.2.2 LDA模型內容
4.2.3 LDA模型統(tǒng)計推斷
……
第5章社會網絡信息傳播分析
第6章社會化媒體計算應用
第7章社會化媒體跨平臺挖掘
第8章群體智慧