图书介绍
社会计算 社区发现和社会媒体挖掘PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- （美）唐磊等著 著
- 出版社： 北京：机械工业出版社
- ISBN：9787111402879
- 出版时间：2013
- 标注页数：132页
- 文件大小：13MB
- 文件页数：145页
- 主题词：数据收集－计算机算法
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图书目录
第1章 社会媒体与社会计算1
1.1社会媒体1
1.2概念与定义3
1.2.1网络与表示3
1.2.2大规模网络的属性5
1.3挑战7
1.4社会计算的任务9
1.4.1网络建模9
1.4.2中心性分析与影响建模10
1.4.3社区发现10
1.4.4分类与推荐12
1.4.5隐私、垃圾信息与安全13
1.5总结13
第2章 结点、联系和影响15
2.1结点的重要性15
2.2联系的强度21
2.2.1从网络拓扑中学习21
2.2.2从用户特点和交互中学习23
2.2.3从用户行为序列中学习24
2.3影响建模25
2.3.1线性阈值模型26
2.3.2独立级联模型27
2.3.3影响最大化29
2.3.4影响和相关的区别32
第3章 社区发现与评价36
3.1以结点为中心的社区发现36
3.1.1完全的相互关系36
3.1.2可达性39
3.2以群组为中心的社区发现40
3.3以网络为中心的社区发现41
3.3.1顶点相似性41
3.3.2隐含空间模型43
3.3.3块模型近似46
3.3.4谱聚类48
3.3.5模块度最大化50
3.3.6一个统一的过程52
3.4以层次为中心的社区发现54
3.4.1分裂式层次聚类54
3.4.2聚合式层次聚类56
3.5社区评价57
第4章 混杂网络中的社区发现62
4.1混杂网络62
4.2多维网络65
4.2.1网络集成66
4.2.2效用集成68
4.2.3特征集成71
4.2.4划分集成74
4.3多模网络78
4.3.1双模网络的联合聚类78
4.3.2多模网络81
第5章 社会媒体挖掘84
5.1社会媒体中的演化模式84
5.1.1研究社区演化的朴素方法86
5.1.2平滑演化网络中的社区演化88
5.1.3处理网络演化的基于片段的聚类算法93
5.2网络数据的分类94
5.2.1集体分类96
5.2.2基于社区的学习99
5.2.3总结104
附录A数据收集105
附录B介数计算108
附录C k均值聚类112
参考文献115
索引126