社会计算:社区发现和社会媒体挖掘 PDF 清晰完整版

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给大家带来的一篇关于社会计算相关的电子书资源,介绍了关于社会计算、社区发现、社会媒体挖掘方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小7.65MB,Lei Tang Huan Liu编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.7分

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社会计算:社区发现和社会媒体挖掘
  • 出版社:机械工业出版社
  • 作者:Lei、Tang、Huan、Liu
  • 大小:7.65MB
  • 类别:社会计算
  • 热度:131
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  • 社会计算:社区发现和社会媒体挖掘

    作者: (美)唐磊 等著,文益民,闭应洲 译

    出版时间:2013

    《社会计算:社区发现和社会媒体挖掘》从数据挖掘角度介绍社会媒体的性质,评述社会媒体计算的代表性工作,并描述社会媒体带来的挑战。书中介绍了基本概念,使用浅显易懂的例子展示了最新的算法和有效的评价方法,阐述了混杂社会网络中的社区发现技术和社会媒体挖掘技术。本书简明易懂,是研究社会媒体中的社区发现与挖掘技术的入门级读物,适合从事社会媒体数据挖掘研究与应用的学生、研究者和实践者阅读。

    目录

    • 出版者的话
    • 中文版序
    • 译者序
    • 译者简介
    • 致谢
    • 第1章 社会媒体与社会计算
    • 1.1社会媒体
    • 1.2概念与定义
    • 1.2.1网络与表示
    • 1.2.2大规模网络的属性
    • 1.3挑战
    • 1.4社会计算的任务
    • 1.4.1网络建模
    • 1.4.2中心性分析与影响建模
    • 1.4.3社区发现
    • 1.4.4分类与推荐
    • 1.4.5隐私、垃圾信息与安全
    • 1.5总结
    • 第2章 结点、联系和影响
    • 2.1结点的重要性
    • 2.2联系的强度
    • 2.2.1从网络拓扑中学习
    • 2.2.2从用户特点和交互中学习
    • 2.2.3从用户行为序列中学习
    • 2.3影响建模
    • 2.3.1线性阈值模型
    • 2.3.2独立级联模型
    • 2.3.3影响最大化
    • 2.3.4影响和相关的区别
    • 第3章 社区发现与评价
    • 3.1以结点为中心的社区发现
    • 3.1.1完全的相互关系
    • 3.1.2可达性
    • 3.2以群组为中心的社区发现
    • 3.3以网络为中心的社区发现
    • 3.3.1顶点相似性
    • 3.3.2隐含空间模型
    • 3.3.3块模型近似
    • 3.3.4谱聚类
    • 3.3.5模块度最大化
    • 3.3.6一个统一的过程
    • 3.4以层次为中心的社区发现
    • 3.4.1分裂式层次聚类
    • 3.4.2聚合式层次聚类
    • 3.5社区评价
    • 第4章 混杂网络中的社区发现
    • 4.1混杂网络
    • 4.2多维网络
    • 4.2.1网络集成
    • 4.2.2效用集成
    • 4.2.3特征集成
    • 4.2.4划分集成
    • 4.3多模网络
    • 4.3.1双模网络的联合聚类
    • 4.3.2多模网络
    • 第5章 社会媒体挖掘
    • 5.1社会媒体中的演化模式
    • 5.1.1研究社区演化的朴素方法
    • 5.1.2平滑演化网络中的社区演化
    • 5.1.3处理网络演化的基于片段的聚类算法
    • 5.2网络数据的分类
    • 5.2.1集体分类
    • 5.2.2基于社区的学习
    • 5.2.3总结
    • 附录A 数据收集
    • 附录B 介数计算
    • 附录C k均值聚类
    • 参考文献
    • 索引
    展开阅读

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