社交网络群体行为分析/在线社交网络分析与信息传播丛书 夸克云 txt pdf umd tct 百度云 kindle 下载

在线社交网络群体行为分析是实现发现群体、认知群体以及引导群体等应用的基础。本书系统、深入地阐述在线社交网络群体行为分析中的基础理论、关键技术和方法，主要内容包括在线社交网络群体聚集机理与群体发现方法，群体情感与群体影响力的计算模型与分析方法，以及群体行为演化机理与检测引导方法等。本书 次比较全面地揭示在线社交网络群体聚集的复杂交互关系和互动规律，为开展社交网络群体行为认知与分析应用提供重要的理论和技术支撑。

前言

第1章 引言

1.1 社交网络群体

1.1.1 社交网络群体的定义

1.1.2 社交网络群体与社区的区别与联系

1.1.3 社交网络群体研究的意义

1.2 社交网络群体行为

1.2.1 社交网络群体行为的定义及其表现形式

1.2.2 社交网络群体行为的研究内容

1.2.3 社交网络群体行为的研究意义及应用

1.3 本书结构安排

参考文献

第2章 群体形成机制

2.1 群体形成的宏观解释

2.1.1 群体、社区与在线群体概念

2.1.2 基于话题分类的在线群体形成研究

2.2 群体形成的微观解释

2.2.1 群体形成的影响因素

2.2.2 微观视角下群体形成的实证研究

2.2.3 微观视角下群体形成的仿真研究

2.3 群体形成模型

2.3.1 偏好连接模型

2.3.2 三角闭合模型

参考文献

第3章 群体发现技术

3.1 群体特征

3.1.1 群体的结构特征

3.1.2 群体的属性特征

3.1.3 群体的动力学特征

3.2 网络结构优化发现方法

3.2.1 全局优化发现方法

3.2.2 局部优化发现方法

3.3 属性优化发现方法

3.3.1 基于模体渗透的群体发现方法

3.3.2 基于狄利克雷过程的群体发现方法

3.4 多源信息优化发现方法

3.4.1 全空间优化发现方法

3.4.2 子空间优化发现方法

3.4.3 定向群体发现方法

参考文献

第4章 群体情感

4.1 群体情感的影响因素研究

4.1.1 人格特质对群体情感的影响

4.1.2 聚合关系强度对群体情感的影响

4.2 群体情感计算方法

4.2.1 非监督学习方法：群体抱怨强度的度量

4.2.2 有监督学习方法：基于集成学习的群体情感计算

4.3 群体情感演化机理

4.3.1 无领导的群体情感演化模型

4.3.2 有领导的群体情感演化模型

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