社交網(wǎng)絡分析

目 錄
第1章 緒論\t1
1．1 社交網(wǎng)絡\t1
1．1．1 社交網(wǎng)絡的相關定義\t1
1．1．2 社交網(wǎng)絡的發(fā)展\t1
1．2 社交網(wǎng)絡的本質\t4
1．3 社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘的意義\t5
1．4 社交網(wǎng)絡的基本概念\t6
1．4．1 “六度分隔”理論\t6
1．4．2 弱關系、強關系\t7
1．4．3 貝肯數(shù)\t8
1．4．4 頓巴數(shù)\t9
1．5 無處不在的社交網(wǎng)絡\t9
1．5．1 航空領域的應用\t9
1．5．2 交通領域的應用\t10
1．5．3 社交領域的應用\t10
1．5．4 醫(yī)療領域的應用\t10
1．5．5 傳染病領域的應用\t11
1．6 社交網(wǎng)絡分析的主要研究方向\t12
1．6．1 信息傳播\t12
1．6．2 情感分析\t12
1．6．3 熱點事件分析\t12
1．6．4 影響最大化\t13
1．6．5 鏈路預測\t14
1．6．6 社區(qū)發(fā)現(xiàn)\t14
1．7 社交網(wǎng)絡的前沿方向\t15
1．7．1 多層網(wǎng)絡\t15
1．7．2 時序網(wǎng)絡\t16
1．7．3 網(wǎng)絡動力學\t17
1．7．4 圖網(wǎng)絡\t17
1．7．5 自適應網(wǎng)絡\t18
1．8 本章小節(jié)\t18
參考文獻\t19
第2章 社交網(wǎng)絡分析理論基礎\t21
2．1 圖論\t21
2．1．1 哥尼斯堡七橋問題\t21
2．1．2 圖的基本概念\t22
2．1．3 圖的存儲結構\t23
2．1．4 圖的連通性\t24
2．1．5 圖的匹配理論\t26
2．1．6 支配集、點獨立集、點覆蓋集\t28
2．2 網(wǎng)絡的基本特征\t29
2．2．1 節(jié)點\t29
2．2．2 邊\t29
2．2．3 度和度的分布\t30
2．2．4 圖的表示\t31
2．2．5 圖的類型\t33
2．2．6 圖的連通性\t35
2．3 網(wǎng)絡中的統(tǒng)計特性\t36
2．3．1 統(tǒng)計特性\t38
2．3．2 網(wǎng)絡演化模型統(tǒng)計特性\t43
2．4 網(wǎng)絡中的統(tǒng)計物理學\t48
2．4．1 統(tǒng)計物理方法\t48
2．4．2 平均場理論方法\t49
2．4．3 自組織理論\t50
2．4．4 主方程\t51
2．5 本章小結\t54
參考文獻\t54
第3章 社交網(wǎng)絡文本情感分析\t56
3．1 基于中文句法的圖卷積情感分析\t56
3．1．1 基于深度學習的情感分析概述\t58
3．1．2 基于句法依賴樹的情感分析模型\t61
3．1．3 實驗結果與分析\t67
3．2 基于word2vec和雙向LSTM的情感分類\t73
3．2．1 傳統(tǒng)情感分析方法\t74
3．2．2 提出的情感分析方法\t75
3．2．3 實驗和結果分析\t80
3．3 本章小結\t87
參考文獻\t88
第4章 社交網(wǎng)絡鏈路預測分析\t92
4．1 前言\t92
4．2 預備知識\t94
4．2．1 邏輯斯蒂回歸\t94
4．2．2 正則化\t96
4．2．3 LightGBM\t97
4．2．4 層疊泛化\t102
4．3 提出的鏈路預測方法\t104
4．3．1 提出的鏈路預測算法\t104
4．3．2 鏈路預測模型構建\t107
4．4 實驗結果與分析\t109
4．4．1 數(shù)據(jù)集\t109
4．4．2 鏈路預測模型評估\t109
4．4．3 評價指標\t110
4．4．4 基準算法\t111
4．4．5 實驗結果與分析\t112
4．5 本章小結\t122
參考文獻\t122
第5章 社交網(wǎng)絡信息傳播動力學分析\t126
5．1 引言\t126
5．2 傳播動力學分析\t129
5．2．1 個體特征分析\t129
5．2．2 信息傳播運動分析\t132
5．2．3 信息傳播受力分析\t134
5．2．4 信息傳播演化過程\t136
5．3 結果與分析\t139
5．3．1 數(shù)值模擬\t140
5．3．2 仿真分析\t144
5．3．3 實證對比分析\t147
5．4 本章小結\t151
參考文獻\t152
第6章 社交網(wǎng)絡不實信息傳播分析\t155
6．1 社交網(wǎng)絡垃圾信息傳播分析\t155
6．1．1 垃圾信息傳播概述\t155
6．1．2 傳統(tǒng)病毒傳播模型\t156
6．1．3 構建的垃圾信息傳播模型\t157
6．1．4 平衡點的穩(wěn)定性分析\t159
6．1．5 數(shù)值仿真分析\t163
6．1．6 本節(jié)小結\t168
6．2 社交網(wǎng)絡謠言傳播分析\t169
6．2．1 謠言傳播概述\t169
6．2．2 正負面信息干擾下的謠言傳播模型\t170
6．2．3 實驗結果分析\t177
6．2．4 本節(jié)小結\t183
6．3 本章小結\t184
參考文獻\t185
第7章 社交網(wǎng)絡蠕蟲傳播與免疫分析\t187
7．1 前言\t187
7．2 蠕蟲傳播建模分析\t188
7．2．1 建模參數(shù)和假設\t188
7．2．2 主機狀態(tài)轉換分析\t189
7．3 蠕蟲傳播數(shù)學建模\t191
7．4 蠕蟲免疫模型\t193
7．4．1 P2P蠕蟲免疫倉室\t193
7．4．2 蠕蟲免疫數(shù)學建模\t194
7．5 無蠕蟲病毒的平衡條件\t195
7．5．1 流行病理論\t195
7．5．2 蠕蟲不會泛濫的條件\t196
7．6 仿真分析\t198
7．6．1 蠕蟲不會泛濫的充分條件的實驗證明\t198
7．6．2 P2P參數(shù)對蠕蟲傳播的影響\t203
7．6．3 蠕蟲傳播控制\t204
7．6．4 蠕蟲免疫模型仿真\t205
7．7 本章小結\t208
參考文獻\t208
第8章 社交網(wǎng)絡動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法分析\t210
8．1 前言\t210
8．2 相關工作\t212
8．3 提出的動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法\t214
8．3．1 相關定義\t214
8．3．2 系統(tǒng)進化的移植分區(qū)模型\t216
8．4 實驗分析\t220
8．4．1 人工網(wǎng)絡\t221
8．4．2 真實網(wǎng)絡\t224
8．5 本章小結\t229
參考文獻\t229