社交大数据分析方法与应用

　　本书主要分成三部分。第一部分包括第一章到第三章，主要介绍社会网络研究的起源和重点，社会网络的基本概念、定义和重要应用。除此之外，还会讨论一些经典案例和研究手段，以及大数据时代为社会网络研究创造的新机遇，希望给读者们一个宏观的认识。第二部分包括第四章到第七章，主要介绍社交大数据领域内的重要研究方向，比如节点中心性、社团结构、个性化推荐以及传播动力学，并介绍实际场景中的应用。第三部分包括第八章到第十章，主要介绍社交大数据的各种研究场景，比如用户画像与行为分析、情感分析以及微博网络，在这些实际场景中，我们可以看到网络科学模型发挥了重要的作用，能够切实解决一些企业面临的问题和挑战。

暂缺《社交大数据分析方法与应用》作者简介

第1 章 引言 / 1

1．1 社会网络简介 / 1

1．2 社会网络的经典研究 / 4

第2 章 社会网络的基本概念 / 15

2．1 网络的图表示 / 15

2．2 网络的描述性指标 / 26

思考题 / 38

第3 章 基本网络模型 / 39

3．1 随机网络 / 39

3．2 小世界网络 / 55

3．3 幂律和无标度现象 / 62

3．4 无标度网络 / 74

3．5 网络模型总结 / 89

思考题 / 90

第4 章 社会网络中的节点中心性 / 91

4．1 度中心性 / 91

4．2 接近度中心性 / 92

4．3 介数中心性 / 94

4．4 特征向量中心性 / 96

4．5 Katz 中心性 / 98

4．6 PageRank 算法 / 100

4．7 HITS 算法 / 102

4．8 k-壳分解 / 104

思考题 / 106

第5 章 社团结构 / 107

5．1 同配混合 / 107

5．2 度相关性 / 114

5．3 社团检测 / 124

思考题 / 135

第6 章 个性化推荐 / 136

6．1 个性化推荐系统的蓬勃发展 / 137

6．2 协同过滤推荐算法 / 148

6．3 基于二部分网络的个性化推荐算法 / 151

6．4 基于内容相似性的算法 / 156

6．5 评价指标 / 159

6．6 小结 / 163

思考题 / 166

第7 章 传播动力学 / 167

7．1 独立级联模型 / 167

7．2 线性阈值模型 / 168

7．3 传染病模型 / 170

7．4 社会网络上的传播模型 / 175

7．5 信息竞争传播模型 / 180

7．6 集群行为与传播机制 / 184

思考题 / 185

第8 章 用户画像与行为分析 / 186

8．1 用户画像 / 186

8．2 用户行为模式分析 / 192

思考题 / 208

第9 章 情感分析 / 209

9．1 文本情感分析 / 209

9．2 情感分类 / 211

9．3 基于用户情感分析的P2P 借贷平台分析 / 214

思考题 / 223

第10 章 微博网络分析 / 224

10．1 网络结构的微观统计指标 / 224

10．2 网络结构的宏观统计指标 / 228

10．3 中观层次的社团结构的识别与分析 / 230

10．4 总结与展望 / 233

第11 章 基于Python 的社交网络分析入门 / 235

11．1 NetworkX 基础 / 236

11．2 网络描述性指标 / 239

11．3 大规模实证网络分析 / 246

11．4 随机网络 / 250

11．5 小世界网络 / 259

11．6 无标度网络 / 270

11．7 节点中心性 / 278

11．8 社团结构 / 288

参考文献 / 292