社会网络数据分析陈哲、郭世泽、郑康锋武汉大学出版社【现货实拍 可开发票 下单速发 正版图书】 2025 chm pdf kindle rb azw3 下载 115盘

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内容简介:
本书是一本有关社会网络数据分析的译著,系统并全面地给出了社会网络数据分析领域的研究成果。全书共分十六章,内容包含了一组有关在线社会网络数据分析的研究报告,主要内容是对在线社会网络研究的不同方面进行全面综述,因此本书内容也开创了系统梳理在线社会网络研究成果的先河。
书籍目录:
1 社会网络数据分析概述
1.1 引言
1.2 在线社会网络:研究方向
1.3 社会网络的研究内容
1.4 总结与展望
2 社会网络的统计特性
2.1 预备知识
2.2 静态属性
2.3 动态属性
2.4 结论
3 社会网络中的随机游走及其应用:研究综述
3.1 引言
3.2 图上随机游走:背景
3.2.1 基于随机游走的相似性测度
3.2.2 其他基于图的相似性测度
3.2.3 半监督学习的图论方法
3.2.4 用基于随机游走的方法聚类
3.3 相关研究:算法
3.3.1 命中时间和往返时间的算法
3.3.2 计算个性化PageRank和Simrank的算法
3.3.3 计算调和函数的算法
3.4 相关研究:应用
3.4.1 在机器视觉中的应用
3.4.2 文本分析
3.4.3 协同过滤
3.4.4 处理Web垃圾
3.5 相关研究:评估和数据集
3.5.1 评估:连接预测
3.5.2 公开数据源
3.6 结论及未来研究工作
4 社会网络中的社团发现:应用、方法与趋势
4.1 引言
4.2 特定上下文环境中的社团
4.3 核心方法
4.3.1 质量函数
4.3.2 Kernighan-Lin(KL)算法
4.3.3 合并/分解算法
4.3.4 谱算法
4.3.5 多层图划分
4.3.6 马尔科夫聚类
4.3.7 其他方法
4.4 新出现的领域和问题
4.4.1 动态网络中的社团发现
4.4.2 异构网络中的社团发现
4.4.3 有向网络中的社团发现
4.4.4 在社团发现中结合内容信息和关系信息
4.5 交叉性问题及结论
5 社会网络中的顶点分类
5.1 引言
5.2 问题描述
5.2.1 将数据表示为图
5.2.2 顶点分类问题
5.3 使用局部分类器的方法
5.3.1 迭代分类方法
5.4 基于随机游走的方法
5.4.1 标识传播
5.4.2 图正则化
5.4.3 吸附
5.5 大规模社会网络中的顶点分类
5.5.1 基本方法
5.5.2 二阶方法
5.5.3 Map-Reduce中的实现
5.6 相关方法
5.6.1 使用图模型推理
5.6.2 参数标注
5.6.3 谱划分
5.6.4 图聚类
5.7 顶点分类的相关问题
……
6 社会网络中的演化:研究综述
7 社会影响力分析模型和算法综述
8 社会网络中的专家发现算法与系统综述
9 社会网络中的连接预测综述
10 社会网络中的隐私问题综述
11 社会网络的可观化
12 社交媒体数据挖掘
13 社会网络文本挖掘
14 传感器与社会网络的融合
15 社交媒体中的多媒体信息网络
16 社会标注和应用综述
作者介绍:
郭世泽,男,44岁,教授,研究员。北京邮电大学计算机科学与技术学院兼职博士生导师,专业为计算机应用技术(网络安全)。工作单位为中国人民解放军总参谋部第五十四研究所。为2013年院士增选有效候选人。
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书籍摘录:
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原文赏析:
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其它内容:
书籍介绍
由美国艾格华所著,陈哲、郭世泽和郑康锋共同翻译的《社会网络数据分析》一书是一本有关社会网络数据分析的译著,系统并全面地给出了社会网络数据分析领域的研究成果。全书共分十六章,内容包含了一组有关在线社会网络数据分析的研究报告,主要内容是对在线社会网络研究的不同方面进行全面综述,因此本书内容也开创了系统梳理在线社会网络研究成果的先河。
网站评分
书籍多样性:9分
书籍信息完全性:8分
网站更新速度:8分
使用便利性:7分
书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:7分
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:6分
主题深度:4分
文字风格:4分
语言运用:6分
文笔流畅:5分
思想传递:7分
知识深度:3分
知识广度:7分
实用性:7分
章节划分:6分
结构布局:4分
新颖与独特:6分
情感共鸣:9分
引人入胜:4分
现实相关:7分
沉浸感:7分
事实准确性:7分
文化贡献:6分