社交网络分析理论与应用

　　本书是社交网络分析的入门教材。本书内容全面，结构合理，编入了近些年来社交网络分析领域的大部分研究成果和主要内容。主要内容包括基础知识篇（第一至三章）、结构特性与演化机理篇（第四至八章）、社交网络群体行为形成与互动规律篇（第九至十二章）、社交网络信息传播与演化机理篇（ 第十三至十六章）、应用实证篇（第十七章）等，为便于消化和理解书中的内容，章末附有思考题，书未列出了主要参考文献。本书结构清晰、理论与实力并重， 注重用实践阐释理论，可以为社会学、情报学、数据科学、网络科学、生物科学、科技管理学等学科的本科生、研究生、教师以及研究人员与科技管理人员提供参考，适直作为相关专业本科生和研究生的教材。

　　杨良斌 博士，教授，国际关系学院网络空间安全学院副院长，国际关系学院学术委员会委员。长期讲授“社交网络分析”课程，该课程获评2022年北京高校优质本科课程。研究领域包括社交网络分析、开源情报技术、知识图谱、数据安全等。发表学术论文40 余篇，主持和参与10余项省部级和国家级科研项目。

第一篇基础知识篇
第一章社交网络分析概论
1.1社交网络分析概论
1.2社交网络分析的基本概念
1.3在线社交网络
1.4社交网络分析的意义
第二章社交网络研究历史、现状与趋势
2.1社交网络研究的历史
2.2社交网络研究现状
2.3社交网络前沿研究
第三章社交网络数据的收集与表达
3.1社交网络数据的概念与类型
3.2社交网络数据的收集方法
3.3社交网络的图与矩阵
 
第二篇结构特性与演化机理篇
第四章社交网络的中心性分析
4.1点度中心性
4.2中介中心性
4.3接近中心度
4.4特征向量中心性及其他
4.5总结
第五章社交网络的静态特征
5.1基本几何特征
5.2无向网络的静态特征
5.3有向网络的静态特征
5.4总结
第六章社交网络的网络模型
6.1星型网络
6.2规则网络
6.3随机网络
6.4小世界网络
6.5无标度网络
6.6总结
第七章虚拟社区及其发现技术
7.1虚拟社区的概念
7.2虚拟社区的特质
7.3虚拟社区基本功能
7.4社区发现算法评价指标
7.5社区静态发现算法
7.6社区动态发现算法
第八章虚拟社区演化分析
8.1虚拟社区的涌现
8.2虚拟社区的演化
8.3演化虚拟社区的发现
 
第三篇社交网络群体行为形成与互动规律篇
第九章用户行为分析
9.1用户采纳与忠诚
9.2用户个体使用行为
9.3用户群体互动行为
9.4实例
第十章社交网络情感分析
10.1文本情感分析技术
10.2社交网络情感分析技术
10.3社交网络情感分析的应用
10.4实例——面向多源社交网络舆情的情感分析算法研究
第十一章个体影响力分析
11.1用户之间的影响强度
11.2基于网络拓扑结构的个体影响力计算
11.3基于用户行为的个体影响力计算
11.4基于交互信息的个体影响力计算
11.5影响力评估方法
11.6实例
第十二章群体聚集及影响机制分析
12.1主要理论研究
12.2基于博弈论和委托—代理的从众行为模型
12.3基于信息瀑的群体一致性模型
12.4基于元胞自动机的群决策模型
12.5实例
 
第四篇社交网络信息传播与演化机理篇
第十三章在线社交网络信息检索
13.1社交网络内容搜索