社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息傳播與用戶行為分析

定　價(jià)：￥69.00

作　者：	劉小洋著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121393907	出版時(shí)間：	2020-08-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	196	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)從微觀競(jìng)爭(zhēng)性信息、宏觀競(jìng)爭(zhēng)性信息、社交網(wǎng)絡(luò)群體社區(qū)行為、用戶興趣、異常用戶識(shí)別、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)用戶挖掘、用戶鏈路與熱點(diǎn)話題預(yù)測(cè)等角度入手，結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)案例，深入剖析了社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息的傳播規(guī)律與用戶行為，并根據(jù)作者團(tuán)隊(duì)的研究成果和實(shí)際研究經(jīng)驗(yàn)，歸納、總結(jié)了社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息傳播與用戶行為分析的研究現(xiàn)狀和未來(lái)發(fā)展動(dòng)態(tài)。本書(shū)涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、社會(huì)學(xué)、新聞傳播學(xué)、管理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，既可供從事社交網(wǎng)絡(luò)的科研人員和高校相關(guān)專業(yè)的研究生閱讀，又可供從事社交網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)力學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的教學(xué)與科研人員參考。

作者簡(jiǎn)介

　　劉小洋，博士、博士后；副教授，碩士生導(dǎo)師。美國(guó)IEEE 、ACM成員，CCF會(huì)員。任《IEEE Transactions on Cybernetics》《IEEE/ACM Transactions on Networking》《Computer Networks》《International Journal of Systems Science》《IEEE Transactions on Industrial Informatics》《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》《中文信息學(xué)報(bào)》《計(jì)算機(jī)科學(xué)》等國(guó)內(nèi)外期刊審稿專家；《重慶理工大學(xué)》（自然科學(xué)版）青年編委。

圖書(shū)目錄

目錄
第1章社交網(wǎng)絡(luò)概述\t1
1．1 社交網(wǎng)絡(luò)分析\t1
1．2 社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息傳播分析\t4
1．2．1 經(jīng)典信息擴(kuò)散模型\t4
1．2．2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)傳播模型\t6
1．2．3 社會(huì)博弈模型\t8
1．2．4 基于傳染病的模型\t9
1．2．5 基于物理系統(tǒng)的模型\t11
1．3 社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析\t12
1．3．1 社交網(wǎng)絡(luò)群體行為分析\t12
1．3．2 社交網(wǎng)絡(luò)用戶興趣行為分析\t13
1．3．3 社交網(wǎng)絡(luò)異常用戶分析\t13
1．3．4 社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響力行為分析\t14
1．3．5 社交網(wǎng)絡(luò)用戶鏈路預(yù)測(cè)行為分析\t14
1．4 社交網(wǎng)絡(luò)分析理論基礎(chǔ)\t15
1．4．1 六度分隔理論\t15
1．4．2 鄧巴數(shù)字\t15
1．4．3 強(qiáng)關(guān)系與弱關(guān)系\t16
1．4．4 三度影響力\t16
1．4．5 度中心性\t16
1．5 本章小結(jié)\t17
參考文獻(xiàn)\t17
第2章社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息正向傳播與逆向反饋機(jī)制研究\t19
2．1 概述\t19
2．2 社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息正向傳播與逆向反饋\t19
2．2．1 節(jié)點(diǎn)級(jí)競(jìng)爭(zhēng)傳播與反饋\t20
2．2．2 系統(tǒng)級(jí)競(jìng)爭(zhēng)傳播與反饋\t24
2．3 社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)信息傳播生命周期\t26
2．3．1 三階段傳播行為\t27
2．3．2 轟傳時(shí)間點(diǎn)\t27
2．3．3 傳播生存周期\t28
2．4 本章小結(jié)\t29
參考文獻(xiàn)\t29
第3章社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息擴(kuò)散微觀概率模型研究\t31
3．1 概述\t31
3．2 社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息擴(kuò)散微觀概率模型構(gòu)建\t31
3．2．1 競(jìng)爭(zhēng)性信息擴(kuò)散過(guò)程分析\t31
3．2．2 競(jìng)爭(zhēng)性信息擴(kuò)散微觀概率模型構(gòu)建\t33
3．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t37
3．3．1 數(shù)值模擬\t37
3．3．2 實(shí)證對(duì)比與結(jié)果分析\t40
3．4 本章小結(jié)\t46
參考文獻(xiàn)\t47
第4章社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息傳播宏觀演化模型研究\t48
4．1 概述\t48
4．2 社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息傳播宏觀演化模型構(gòu)建\t48
4．2．1 競(jìng)爭(zhēng)傳播演化過(guò)程分析\t48
4．2．2 競(jìng)爭(zhēng)性信息傳播宏觀演化模型構(gòu)建\t51
4．3 社交網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)性信息傳播宏觀模型分析\t52
4．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t58
4．4．1 敏感性分析\t58
4．4．2 仿真分析\t60
4．4．3 實(shí)證對(duì)比與結(jié)果分析\t82
4．5 本章小結(jié)\t86
參考文獻(xiàn)\t86
第5章社交網(wǎng)絡(luò)群體用戶行為分析\t88
5．1 概述\t88
5．2 相關(guān)研究工作\t89
5．3 社交網(wǎng)絡(luò)群體結(jié)構(gòu)分析\t90
5．4 所提社交網(wǎng)絡(luò)群體發(fā)現(xiàn)方法\t93
5．4．1 局部距離拉普拉斯模型\t93
5．4．2 節(jié)點(diǎn)秩優(yōu)化函數(shù)\t95
5．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t96
5．5．1 評(píng)估指標(biāo)\t96
5．5．2 人工網(wǎng)絡(luò)性能比較\t97
5．5．3 真實(shí)網(wǎng)絡(luò)性能比較\t99
5．6 本章小結(jié)\t106
參考文獻(xiàn)\t106
第6章社交網(wǎng)絡(luò)用戶興趣行為分析\t108
6．1 社交網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)系圖譜\t108
6．1．1 種子用戶\t109
6．1．2 微博用戶\t110
6．2 社交網(wǎng)絡(luò)用戶區(qū)域分析\t111
6．3 社交網(wǎng)絡(luò)用戶性別和年齡分析\t112
6．4 社交網(wǎng)絡(luò)用戶興趣行為建模分析\t113
6．4．1 社交網(wǎng)絡(luò)用戶特征提取\t113
6．4．2 社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為興趣模型與結(jié)果分析\t114
6．5 本章小結(jié)\t118
參考文獻(xiàn)\t118
第7章社交網(wǎng)絡(luò)異常用戶行為分析\t120
7．1 基于加權(quán)隨機(jī)森林的社交網(wǎng)絡(luò)異常用戶模型\t120
7．2 基于粒子群優(yōu)化的隨機(jī)森林異常檢測(cè)分類\t123
7．3 社交網(wǎng)絡(luò)異常用戶分類結(jié)果與對(duì)比分析\t127
7．4 本章小結(jié)\t129
參考文獻(xiàn)\t129
第8章社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響力行為分析\t131
8．1 相關(guān)工作\t132
8．2 傳統(tǒng)影響力最大化問(wèn)題的傳播方法\t133
8．2．1 獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型\t133
8．2．2 線性閾值模型\t134
8．2．3 權(quán)重級(jí)聯(lián)模型\t135
8．2．4 貪心算法\t135
8．2．5 單次折扣算法\t135
8．2．6 PMIA算法\t136
8．3 構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響力最大的方法\t136
8．3．1 NAV函數(shù)和DMAP優(yōu)化函數(shù)\t136
8．3．2 基于候選種子集的優(yōu)化策略\t137
8．3．3 用戶影響力最大化DLIM算法\t140
8．4 基于微博社交網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵用戶分析\t141
8．4．1 社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響力計(jì)算方法\t141
8．4．2 計(jì)算用戶的自身質(zhì)量\t141
8．4．3 用戶行為特征權(quán)值影響力\t142
8．4．4 微博關(guān)鍵用戶挖掘過(guò)程及結(jié)果分析\t142
8．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t143
8．5．1 參數(shù)設(shè)置與說(shuō)明\t143
8．5．2 社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響力分析\t144
8．5．3 微博關(guān)鍵用戶傳播影響范圍對(duì)比分析\t147
8．6 本章小結(jié)\t151
參考文獻(xiàn)\t151
第9章社交網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)行為分析\t153
9．1 社交網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)分析\t153
9．2 算法的時(shí)間與空間復(fù)雜度分析\t155
9．3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)\t156
9．3．1 數(shù)據(jù)集\t156
9．3．2 評(píng)估指標(biāo)\t157
9．3．3 對(duì)比方法\t157
9．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析\t157
9．4．1 LPCD算法與基于局部信息的鏈路預(yù)測(cè)算法對(duì)比分析\t157
9．4．2 LPCD算法與基于路徑的鏈路預(yù)測(cè)算法比較分析\t159
9．5 GN社區(qū)劃分算法對(duì)鏈路預(yù)測(cè)算法的影響分析\t160
9．5．1 GN算法對(duì)基于局部信息的鏈路預(yù)測(cè)算法的影響\t160
9．5．2 GN算法對(duì)基于路徑的鏈路預(yù)測(cè)算法的影響\t161
9．6 各類算法消耗的時(shí)間比較\t162
9．7 本章小結(jié)\t163
參考文獻(xiàn)\t163
第10章社交網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)預(yù)測(cè)用戶行為分析\t165
10．1 社交網(wǎng)絡(luò)熱度預(yù)測(cè)分析\t165
10．1．1 熱度預(yù)測(cè)概述\t165
10．1．2 傳統(tǒng)熱度預(yù)測(cè)模型\t166
10．1．3 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)\t166
10．1．4 優(yōu)化的ARWMA模型\t167
10．1．5 今日頭條新聞?lì)A(yù)測(cè)結(jié)果與分析\t169
10．2 社交網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)話題預(yù)測(cè)分析\t175
10．2．1 話題流行度預(yù)測(cè)模型\t175
10．2．2 優(yōu)化的隨機(jī)森林算法（IMRF）\t179
10．2．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析\t179
10．3 本章小結(jié)\t185
參考文獻(xiàn)\t185