在线社交网络挖掘典型问题研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贺超波，汤庸 著

图书标签:

• 社交网络分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 网络科学
• 社交媒体
• 用户行为
• 社区发现
• 信息传播
• 推荐系统
• 图数据库

出版社： 中山大学出版社

ISBN：9787306061461

版次：1

商品编码：12186523

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：纯质纸

页数：114

字数：200000

内容简介

　　在线社交网络挖掘是目前数据挖掘领域的热门研究方向之一，相关问题的研究对于指导社会、经济以及安全等领域的决策具有重要作用。本书在对在线社交网络挖掘进行概述的基础上，对其中包含的用户分类、社区发现以及社会化推荐等三个典型问题进行了深入研究，分别提出了一种基于随机游走模型的用户分类方法、集成链接和属性信息的社区发现方法、融合社交网络信息的协同过滤推荐方法以及基于Hadoop的社会化推荐系统。本书对每一种方法的研究背景、关键理论以及实验分析等内容进行了详细介绍，并总结归纳了相关工作的研究价值。

作者简介

　　贺超波，博士，副教授，硕士生导师，中国计算机学会高级会员，广东省计算机学会协同计算专业委员会委员，主要从事数据库、数据挖掘、社会计算与教育信息化等方面的教学与科研工作。

　　汤庸，博士，教授，博士生导师，中国计算机学会协同计算专业委员会副主任，广东省计算机学会常务副理事长，主要从事数据库、社会网络计算与大数据应用等方面的教学与科研工作。

洞悉人心的数字肌理：社会连接、信息流动与社群演化 我们生活在一个前所未有的互联时代。从社交媒体平台上的文字、图片、视频分享，到线上论坛的深度讨论，再到即时通讯工具的日常沟通，无数的数字足迹编织成一张庞大而复杂的网络，其中蕴含着人类互动、信息传播和社群形成的深刻规律。本书《洞悉人心的数字肌理：社会连接、信息流动与社群演化》（以下简称“本书”）并非聚焦于某个特定在线社交网络平台的具体技术挖掘，而是致力于从更宏观、更基础的视角，深入探索这些数字肌理背后所驱动的社会现象与内在逻辑。 我们不再止步于描述“谁在和谁连接”，而是追问“为何他们会连接”、“连接如何影响他们的行为”、“信息如何在网络中传播并塑造观点”，以及“社群是如何形成、发展、瓦解又重生的”。本书将带领读者穿越纷繁复杂的数字表象，抵达隐藏在数据背后的社会性核心。 第一章：社会网络的基石——连接的本质与度量 本章将回溯社会网络的理论根源，探讨人类社会连接的普遍性与必然性。我们将从经典的社会学理论出发，阐释个体如何通过各种形式的连接融入群体，形成社会结构。随后，我们将聚焦于数字时代，分析在线社交网络中连接的独特性质，例如连接的即时性、可量化性、跨地域性以及匿名性等。 我们会详细介绍衡量社会网络结构的关键指标，如节点（个体或实体）、边（连接）、度（节点的连接数）、中心性（包括度中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性等）以及聚类系数等。这些指标不仅是量化分析的工具，更是理解网络结构、识别关键节点、洞察信息传播路径的钥匙。我们将通过丰富的案例，说明这些指标如何在分析用户影响力、社群活跃度、关键信息节点等方面发挥作用。本书将重点强调，这些度量方式不仅仅是数学公式，更是对现实社会连接模式的抽象与提炼，理解它们是深入分析一切社会现象的前提。 第二章：信息如潮——传播的机制与模式 信息是连接的载体，也是驱动社会网络发展的核心动力。本章将深入剖析信息在在线社交网络中的传播机制与传播模式。我们将借鉴传染病模型、信息扩散理论等，解释信息如何从源头扩散开来，以及哪些因素会加速或减缓信息的传播速度。 本书将详细探讨“意见领袖”、“信息茧房”、“回声室效应”、“病毒式传播”等概念。我们将分析不同类型的信息（如新闻、谣言、情感表达、商品推荐等）在网络中呈现出的不同传播路径和特点。此外，我们还将关注信息的“内容”本身，以及其如何影响传播的广度和深度，例如情感色彩、话题敏感度、信息的新颖性等。 本章的重点在于理解信息传播中的“力量”——那些能够驱动大规模互动的节点和内容。我们将审视信息传播的“效率”与“失真”，以及它们对个体认知和社会舆论可能产生的深刻影响。通过对信息传播模式的细致解析，读者将能够更好地理解社交网络如何塑造公众认知，如何影响决策，甚至如何推动或阻碍社会变革。 第三章：社群的涌现与演化——群体动力与集体行为 在线社交网络并非孤立个体的简单集合，而是孕育和孕育着各种形式的社群。本章将探讨社群如何在数字空间中涌现、形成、发展、壮大，甚至走向衰落。我们将从个体动机、群体互动、共同兴趣和目标等多个维度，解析社群形成的内在逻辑。 我们将介绍社群的定义、类型，以及在线社群与传统社群在构成要素和运作方式上的异同。本书将深入分析社群内部的权力结构、规范形成、身份认同以及归属感等重要议题。同时，我们也将探讨社群的“生命周期”，从萌芽、发展、成熟到可能的分化、解体。 本章的另一核心在于研究社群的“集体行为”。我们将分析群体极化、集体认同的形成、在线抗议、协同创造等现象，并探讨社群在其中所扮演的角色。理解社群的动力学，有助于我们把握群体决策的内在机制，预测群体行为的走向，以及分析社群对个体行为的影响力。我们将通过大量真实案例，展示社群在信息传播、观点塑造、文化演进等方面发挥的不可忽视的作用。 第四章：个体行为的数字镜像——动机、影响与决策 在纷繁复杂的在线社交网络中，个体的行为是如何被驱动的？本章将深入探究影响个体在线行为的深层动机，以及网络环境如何塑造和改变个体的决策过程。我们将结合心理学、行为经济学等理论，分析用户在社交网络中的“注意力经济”、“社交货币”、“奖励机制”以及“损失厌恶”等心理驱动因素。 本书将详细阐述社交网络中“社会影响”的多种形式，例如模仿、说服、从众以及权威效应等。我们将考察个体如何受到网络中信息、意见和行为的影响，以及这些影响如何渗透到他们的在线选择和线下行为中。此外，我们还将研究在线社交网络如何成为观察和分析个体决策的“数字实验室”，以及如何从中识别出潜在的行为模式和风险。 本章的重点在于理解“为什么”个体会在数字世界中做出特定的行为。我们将探讨这些行为的“可预测性”与“可干预性”，以及如何通过理解个体动机来设计更有效的在线互动和信息服务。通过对个体行为背后机制的深入挖掘，我们将能够更清晰地理解数字时代个体所面临的挑战与机遇。 第五章：网络中的公平与失衡——权力、偏见与挑战 任何复杂的社会结构都伴随着权力分布与潜在的失衡。本章将聚焦于在线社交网络中的权力结构、信息鸿沟、算法偏见以及由此产生的各类挑战。我们将审视那些拥有更大影响力的节点和社群，分析其权力来源及其对信息传播和社会舆论的影响。 本书将深入探讨“数字鸿沟”在信息获取、参与度等方面的体现，以及算法在信息推送、内容过滤等方面可能带来的“个性化”与“隔离化”的双重效应。我们将分析“算法偏见”如何可能固化甚至加剧现实世界的社会不平等，例如在招聘、信贷审批等领域的潜在歧视。 本章的另一个重要议题是探讨在线社交网络中的“信任”与“虚假信息”。我们将分析用户如何建立和维系在线信任，以及谣言、虚假新闻等如何利用社会连接的特点进行传播，并对社会稳定和个体认知造成危害。我们将审视这些挑战可能带来的负面后果，并探讨潜在的应对策略，例如提升用户的媒介素养、加强平台责任、改进算法设计等。 结语：重塑数字世界的连接智慧 在本书的最后，我们将对前文所探讨的社会网络连接、信息流动、社群演化、个体行为及潜在挑战进行系统性的梳理与总结。我们并非旨在提供一套万能的“挖掘”秘籍，而是希望通过对这些底层逻辑的深刻理解，赋能读者以一种更加批判性、更加具有洞察力的视角来审视和参与数字世界的互动。 我们相信，理解数字肌理的本质，是认识现代社会运行规律的关键。从个体行为的细微之处，到群体互动的宏观趋势，再到信息传播的无远弗届，本书所探讨的洞见将有助于我们更好地理解人与人之间的关系，信息与社会之间的互动，以及社群与个体之间的相互塑造。 本书的目标是，让读者在跳出具体技术操作层面后，能够站在更高的维度，去理解在线社交网络作为一种新型社会形态的内在特征与发展规律。这不仅对于研究者、开发者而言是宝贵的知识财富，对于每一位生活在数字时代的个体，也都具有重要的现实意义。唯有深刻洞悉这些数字肌理，我们方能更好地驾驭信息、构建健康的社群、并最终重塑一个更加理性、包容和连接的数字世界。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间研究了这本书的目录结构，它展现出一种非常严谨和逻辑化的组织方式。开篇部分似乎聚焦于基础概念的奠定，通过对复杂网络结构的数学建模和定义，为后续的算法推导打下了坚实的基础。我注意到它对不同类型网络（如无标度网络、小世界网络）的介绍非常细致，并且引用了大量的经典文献作为支撑，这表明作者在知识体系的构建上是下足了功夫的。随后，内容迅速过渡到了核心的挖掘技术，例如社区发现、中心性度量以及信息传播预测等，每个章节似乎都围绕一个核心的应用场景展开，配有详细的算法步骤和复杂度分析。这种层层递进的结构，意味着读者需要有足够的耐心去消化前置知识，才能真正理解后半部分那些涉及到高级机器学习和图论的应用。它不像某些畅销书那样追求快速见效，而更像是一部详尽的参考手册，旨在构建一个完整的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书过程中，我发现作者在阐述一些核心算法时，常常会采用“问题提出—现有局限—本文改进/新方法”的论述模式，这种叙事逻辑非常清晰有力。例如，在讨论如何有效识别网络中的关键节点时，书中不仅回顾了传统的度中心性、介数中心性等指标的优缺点，还深入剖析了在动态和异构网络中，这些传统指标失效的具体情境。更让我印象深刻的是，作者似乎非常注重算法的实证效果展示。虽然我无法直接看到书中的具体数据图表，但文字描述中多次提及了针对特定数据集（如引文网络、社交媒体数据）的应用案例和性能对比，这极大地增强了理论说服力。对于我这种偏爱“知其所以然”的学习者来说，这种理论与实践紧密结合的写作风格，远比单纯的数学公式堆砌要来得有效得多。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是在解释“为什么这样做会更好”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人赞叹，它似乎努力在“理论的深度”和“应用的广度”之间找到一个平衡点。我特别留意了其中关于“信息扩散模型”的章节，它不仅仅停留在经典的SI或SIS模型上，而是深入探讨了在存在信息源偏好、用户过滤行为等复杂因素影响下的多智能体动态博弈过程。这种对现实世界复杂性的捕捉，是很多停留在基础理论介绍的书籍所欠缺的。同时，从章节间的过渡来看，作者似乎有意构建了一个从基础网络结构到高级应用（如舆情预测、推荐系统中的关系挖掘）的完整知识链条。这意味着，读者如果能完整地吸收这本书的内容，将不仅掌握一系列分析工具，更能对大规模在线社交网络运行的内在规律形成一套深刻的、结构化的理解。这本书的价值，可能在于它提供的不是一套现成的“答案”，而是分析任何新型网络问题时所需要的思维框架和工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺吸引人的，封面采用了深邃的蓝色调，配上一些抽象的数据流图形，给人一种科技感和专业性并存的印象。从书脊上看，字体清晰有力，装订得也很结实，拿在手里感觉分量十足，一看就知道内容不会是那种轻飘飘的科普读物。我尤其喜欢封面上那个仿佛在不断演化、连接的网络节点图案，非常直观地传达了“网络”和“挖掘”的主题。内页的纸张质量也不错，印刷清晰，字里行间留白适中，阅读起来眼睛不会太累。不过，对于初次接触这个领域的读者来说，这本书的封面可能略显晦涩，它更像是面向已经有一定技术背景的专业人士的“硬核”书籍，而不是面向大众读者的“入门指南”。总的来说，外在的质感是合格的，甚至可以说在同类专业书籍中是偏上的水平，让人对内文的深度抱有很高的期待。这本实体书的触感，确实比那些轻薄的电子书更能带来一种沉浸式的学习氛围。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格上来说，这本书的文字用词非常精准、严谨，几乎没有出现任何口语化或模棱两可的表达。每一个技术术语的引入都伴随着清晰的界定，保证了跨领域读者理解的一致性。然而，也正因为这种高度的学术化，使得阅读过程具有相当的挑战性。对于非计算机科学或复杂系统背景的读者，某些章节中对矩阵运算、概率模型以及拓扑性质的描述，可能会形成较高的认知负荷。它要求读者必须保持高度的专注力，任何一个细节的遗漏都可能导致后续内容的理解出现偏差。我感觉作者在写作时，主要的目标读者群体是研究生或资深研究人员，他们已经习惯了这种高度浓缩、信息密集的学术表达方式。这本书无疑是一部硬核的知识载体，而不是一本轻松的睡前读物，它更适合在安静的、排除干扰的环境中，配合笔记本和计算工具进行系统性学习。