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第1章 绪言1

1.1 社会计算定义1

1.2 社会计算研究内容5

1.2.1 数据集成5

1.2.2 社区发现6

1.2.3 群体智慧6

1.2.4 知识发现与决策支持6

1.3 本章小结7

思考题7

第2章 社会化媒体及其知识表示8

2.1 社会化媒体定义8

2.2 社会化媒体分类9

2.2.1 博客10

2.2.2 社交网络10

2.2.3 微博11

2.2.4 分享平台11

2.2.5 论坛12

2.2.6 知识协作13

2.2.7 即时通信13

2.2.8 垂直社区14

2.2.9 搜索引擎14

2.3 主流社会化媒体16

2.3.1 维基百科16

2.3.2 新浪微博17

2.4 社会化媒体大数据18

2.5 社会化媒体大数据获取方法18

2.5.1 维基百科数据获取方法18

2.5.2 新浪微博数据获取方法19

2.6 现有社会网络分析软件21

2.6.1 UCINET软件21

2.6.2 NetDraw软件22

2.6.3 Pajek软件22

2.6.4 NetMiner软件22

2.6.5 StOCNET软件23

2.7 本章小结23

思考题23

第3章 基于网络结构的社区发现24

3.1 非重叠社区发现24

3.1.1 传统算法24

3.1.2 分裂算法26

3.1.3 基于模块度的方法26

3.1.4 动力学算法27

3.1.5 局部社区发现算法27

3.1.6 几种经典社区算法28

3.2 重叠社区发现31

3.2.1 重叠社区发现31

3.2.2 重叠社区发现算法分类32

3.3 本章小结40

思考题40

第4章 基于内容的社区聚类方法41

4.1 主题模型42

4.1.1 主题模型简介42

4.1.2 主题模型内容43

4.2 LDA模型45

4.2.1 LDA模型简介46

4.2.2 LDA模型内容46

4.2.3 LDA模型统计推断48

4.3 LDA模型的变形48

4.3.1 AT模型48

4.3.2 ART模型49

4.3.3 CART模型51

4.4 主题模型在社区发现中的应用51

4.4.1 简介51

4.4.2 网络结构挖掘51

4.5 本章小结52

思考题53

第5章 社会网络信息传播分析54

5.1 社会网络中的信息传播54

5.2 社会网络中的信息传播模型56

5.2.1 病毒传播模型56

5.2.2 影响力传播模型58

5.3 社会网络中的信息传播的应用63

5.3.1 影响最大化63

5.3.2 病毒营销63

5.3.3 谣言的防控65

5.4 本章小结65

思考题65

第6章 社会化媒体计算应用67

6.1 基于社会化媒体文本挖掘的情感分析67

6.1.1 情感分析研究概述67

6.1.2 情感分析文本预处理68

6.1.3 微博情感倾向分类模型72

6.1.4 情感分类评价指标78

6.2 基于流形学习的社会化媒体金融复合数据的预测79

6.2.1 金融预测研究概述79

6.2.2 原始数据获取及量化处理80

6.2.3 基于指标与维度的数据优化86

6.2.4 金融预测模型及评价指标92

6.3 个性化服务96

6.3.1 国内社交网站推荐系统的发展现状96

6.3.2 推荐的相关技术99

6.3.3 一个例子：动态信息推荐100

6.4 本章小结103

思考题103

第7章 社会化媒体跨平台挖掘104

7.1 基于用户名的用户识别105

7.1.1 记忆力受限因素106

7.1.2 知识受限因素106

7.2 基于网络结构的用户识别107

7.2.1 种子结点识别107

7.2.2 迭代识别108

7.3 本章小结109

思考题110

第8章 群体智慧111

8.1 蚁群算法112

8.2 粒子群算法115

8.3 人工鱼群算法119

8.4 人工免疫算法122

8.5 人本计算123

8.6 补充材料：寻找潜艇“天蝎号”125

8.7 本章小结125

思考题125

参考文献127