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[美] Charu C.Aggarwal 著，陈哲，郭世泽，郑康锋 译

图书标签:

• 社会网络分析
• 网络科学
• 数据挖掘
• 社交媒体
• Python
• R语言
• 图论
• 复杂网络
• 数据分析
• 机器学习

出版社： 武汉大学出版社

ISBN：9787307123267

版次：1

商品编码：12047409

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：332

字数：522000

内容简介

　　本书是一本有关社会网络数据分析的译著，系统并全面地给出了社会网络数据分析领域的研究成果。全书共分十六章，内容包含了一组有关在线社会网络数据分析的研究报告，主要内容是对在线社会网络研究的不同方面进行全面综述，因此本书内容也开创了系统梳理在线社会网络研究成果的先河。

作者简介

　　郭世泽，男，44岁，教授，研究员。北京邮电大学计算机科学与技术学院兼职博士生导师，专业为计算机应用技术(网络安全)。工作单位为中国人民解放军总参谋部第五十四研究所。为2013年院士增选有效候选人。

前言/序言

《社会网络数据分析》—— 揭示隐藏连接，洞察群体力量 在信息爆炸的时代，我们身处一个由无数关系交织而成的巨大网络之中。从人际交往、组织结构到信息传播、商业互动，甚至生物体的基因调控，无不遵循着网络化的模式。然而，这些错综复杂的连接并非总是显而易见，它们隐藏在海量的数据背后，蕴含着理解社会运行规律、预测群体行为、优化资源配置的关键信息。《社会网络数据分析》一书，正是为有志于深入探索这一领域，解锁数据背后隐藏的洞察力的读者而精心打造。 本书并非一本讲述如何构建社交媒体平台，或提供即时通讯技巧的应用指南。它更侧重于从一个更高、更宏观的视角，来理解和分析“网络”这一普遍存在的结构。我们关注的不是单个节点（个体、组织、信息等）本身，而是节点之间的“连接”——这些连接的力量、模式、以及它们如何共同塑造网络的整体行为。 一、 核心概念与理论基石 本书的出发点是建立坚实的理论基础。我们将从图论（Graph Theory）的基本概念入手，介绍图、节点（Vertices/Nodes）、边（Edges/Links）等基本组成元素，以及不同类型的图（有向图、无向图、加权图、多重图等）。在此基础上，我们会深入探讨描述网络结构的关键指标。 中心性度量（Centrality Measures）：我们将详细讲解如何量化一个节点在网络中的重要性。这包括： 度中心性（Degree Centrality）：衡量节点连接的直接数量，揭示其活跃度或影响力。 紧密度中心性（Closeness Centrality）：衡量节点与网络中所有其他节点平均距离的远近，反映其信息传播的效率。 介数中心性（Betweenness Centrality）：衡量节点在网络中作为其他节点之间最短路径上的次数，揭示其在信息流和影响力传递中的“桥梁”作用。 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）：衡量节点与其“重要”邻居的连接强度，是一种递归式的影响力度量。 PageRank算法：作为一种特殊的特征向量中心性，它在搜索引擎中被广泛应用，衡量网页的重要性，其核心思想是“重要的节点连接到重要的节点”。 网络结构度量（Network Structure Measures）：除了节点层面的分析，我们还将探讨整个网络的宏观特征。 密度（Density）：衡量网络中实际存在的连接数与可能存在的最大连接数之比，反映网络的密集程度。 聚集系数（Clustering Coefficient）：衡量一个节点与其邻居形成三角形的紧密程度，反映局部网络的聚集性。 平均路径长度（Average Path Length）：衡量网络中任意两个节点之间最短路径的平均值，反映信息传播的效率。 直径（Diameter）：网络中最长最短路径的长度，代表了网络中最远两个节点之间的距离。 社群检测（Community Detection）：社会网络往往存在着自然的群体结构。本书将介绍多种算法来识别这些社群，例如： 基于模块度（Modularity）的优化算法：如Louvain算法，通过最大化模块度来划分社群。 谱聚类（Spectral Clustering）：利用拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类。 基于层次（Hierarchical）的聚类方法：构建社群的层次结构。 网络演化模型（Network Evolution Models）：理解网络如何随时间发展至关重要。我们将介绍一些经典的演化模型，如： 随机图模型（Random Graph Models）：如Erdos-Renyi模型，作为基准模型。 无标度网络模型（Scale-Free Network Models）：如Barabasi-Albert模型，解释了现实世界中许多网络“富者愈富”的现象。 小世界网络模型（Small-World Network Models）：解释了现实网络为何同时具有高度聚集性和短平均路径长度。 二、 数据获取与处理 理论再精彩，也需要真实数据来支撑。本书将指导读者如何从各种来源获取社会网络数据，并进行有效的预处理。 数据来源： 社交媒体平台API：如Twitter、Facebook（在允许的情况下）、LinkedIn等，可以获取用户关系、互动记录等。 通信记录：电话、短信记录，揭示人际通信网络。 科学文献引用网络：分析学者之间的合作与知识传播。 生物学网络：蛋白质互作网络、基因调控网络等。 组织内部数据：电子邮件、会议记录，分析组织内的沟通和协作模式。 地理位置数据：分析人流、交通网络。 数据格式与表示： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）：一种常用的表示网络连接的方式。 邻接表（Adjacency List）：对于稀疏网络更有效。 边列表（Edge List）：简单的连接对列表。 数据清洗与预处理： 去重与规范化：处理重复的节点和连接。 噪声过滤：识别和移除不真实的连接。 数据集成：合并来自不同来源的数据。 处理缺失值：在分析中处理不完整的连接信息。 三、 分析工具与技术 掌握理论和数据后，如何进行实际的分析是关键。本书将介绍一系列强大的分析工具和技术，并提供相应的代码示例（通常使用Python的NetworkX库，以及R语言的相关包）。 可视化技术： 节点-连接图（Node-Link Diagrams）：最直观的网络可视化方式。 力导向布局（Force-Directed Layouts）：如Fruchterman-Reingold算法，将节点和连接视为物理粒子，通过模拟受力情况来布局，能够较好地展示网络结构。 层级布局（Hierarchical Layouts）：适用于展示具有明显层级结构的组织或决策树。 地图可视化：将网络与地理信息结合。 交互式可视化：允许用户探索网络，动态调整视图。 模式发现与推断： 异常检测：识别网络中的“孤岛”、“瓶颈”或异常连接模式。 链接预测（Link Prediction）：基于现有网络结构，预测未来可能形成的连接，这在推荐系统、疾病传播模型中尤为重要。 节点分类（Node Classification）：根据节点属性和其在网络中的位置，预测节点的类别。 信息传播模型：如SIR（易感-感染-康复）、SIS（易感-感染-易感）模型，用于模拟疾病、信息或观点在网络中的传播过程。 影响力最大化（Influence Maximization）：在社交网络中选择一组“种子”节点，以最大化其传播的影响力。 四、 实际应用案例 本书的另一大亮点在于其丰富的实际应用案例，它们将理论和技术转化为解决现实世界问题的强大工具。 社交媒体分析： 识别意见领袖和关键信息传播者。 分析网络谣言的传播路径和演化。 洞察用户群体的情感倾向和偏好。 评估营销活动在网络中的覆盖和影响力。 商业与营销： 构建客户关系网络，识别高价值客户。 优化产品推荐系统。 分析供应链的鲁棒性和潜在风险。 理解产品口碑在用户群体中的传播。 公共健康与流行病学： 模拟疾病的传播，预测爆发趋势。 识别易感人群和关键干预点。 分析疫苗接种策略的效果。 政治与社会科学： 研究政治派别的形成和互动。 分析社会运动的组织结构和传播机制。 理解信息茧房和观点极化。 信息科学与技术： 分析互联网的连接结构和信息流动。 构建知识图谱，实现智能搜索和问答。 检测和预防网络欺诈。 五、 面临的挑战与未来展望 尽管社会网络数据分析取得了显著的成就，但仍面临诸多挑战。本书也将探讨这些挑战，并展望未来的发展方向。 数据隐私与伦理问题：如何在分析网络数据时保护个人隐私，遵守伦理规范。 大规模网络处理：如何高效处理PB级别甚至EB级别的数据集。 动态网络的分析：如何捕捉网络随时间变化的动态性。 异质性网络的分析：如何处理包含多种类型节点和连接的网络。 因果推断：如何从相关性中推断出因果关系。 跨学科融合：如何将社会网络分析与其他学科（如心理学、经济学、神经科学）更紧密地结合。 总结 《社会网络数据分析》是一本旨在为读者提供全面、深入的社会网络分析知识体系的书籍。它不仅会教授您掌握核心理论和分析工具，更重要的是，它将激发您从“连接”的角度去理解世界，用科学的方法去洞察群体行为的奥秘，从而在日益复杂和互联互通的时代，做出更明智的决策，发现更具价值的洞察。无论您是学术研究者、数据科学家、商业分析师，还是对社会现象充满好奇的探索者，本书都将是您踏入社会网络分析领域，解锁数据背后巨大潜力的宝贵向导。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我对这本书抱有一丝疑虑，怕它会陷入对热门概念的空泛追捧。然而，阅读了近半篇幅后，我彻底打消了顾虑。这本书的独到之处，在于其极其深厚的理论功底和罕见的批判性视角。作者并非简单地罗列各种方法和模型，而是对现有理论的局限性进行了毫不留情的剖析。这种敢于挑战权威、勇于提出质疑的精神，是真正优秀学术著作的标志。它鼓励读者跳出既定的框架，用更审慎的目光去审视每一个既成的结论。书中对一些经典范式的解构和重塑，展现了作者深厚的思辨能力，让人在阅读过程中不断地反思自己过去对相关领域的理解是否过于片面。这种强烈的思维碰撞，让阅读过程充满了紧张感和兴奋感，仿佛在参与一场高水平的辩论赛。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书的瞬间，一股扑面而来的学术气息和严谨态度便扑面而来，让人立刻意识到这并非是一本泛泛而谈的通俗读物。作者在遣词造句上表现出的那种对精确性的执着，值得所有严肃的学者和求知者学习。它没有采用时下流行的那种轻佻和浮躁的叙事方式，而是扎扎实实地建立起一套稳固的知识体系。对于涉及到的每一个核心概念，作者都进行了细致入微的溯源和界定，确保读者不会在概念的泥潭中迷失方向。更难能可贵的是，书中在介绍理论时，也毫不吝啬地展现了其背后的数学基础和逻辑推导过程，这对于希望深入理解“为什么”而非仅仅停留在“是什么”的读者来说，简直是如获至宝。这本书的价值，在于它构建了一座坚实的知识堡垒，经得起反复的推敲和时间的检验，是案头必备的案头参考书，每一次重读都会有新的感悟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，出乎我的意料，它在保持专业深度的同时，竟然还能保持一种近乎于文学作品的韵律感。我通常对那种过于说教式的教材敬而远之，但这本书却成功地将枯燥的学术内容包装成了一场引人入胜的智力冒险。作者似乎深谙叙事的力量，将原本可能沉闷的论述，巧妙地融入到一系列富有张力的情景设定之中。读到精彩之处，甚至会让人产生一种“原来如此”的顿悟感，这种由内而外散发的愉悦感，是阅读体验中最为宝贵的收获之一。它没有采用那种高高在上的姿态来俯视读者，反而更像是一位经验丰富的同行，拉着你一起探讨问题，分享他的独到见解。这种亲切而又充满力量的交流方式，极大地降低了学习的门槛，让复杂的知识变得触手可及，极大地激发了我的探索欲。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字功底实在令人赞叹，阅读过程就像是跟随一位技艺精湛的向导，穿梭于广袤无垠的知识迷宫。作者对复杂概念的阐释，总能找到最巧妙的比喻和最贴切的案例，让那些原本晦涩难懂的理论，瞬间变得清晰可见，仿佛剥开了层层迷雾，直达事物的核心。尤其是在构建逻辑链条时，那种行云流水的顺畅感，让人不由自主地沉浸其中，无法自拔。我特别欣赏作者那种对细节的极致打磨，每一个句子的选择、每一个段落的布局，都经过了深思熟虑，体现出一种匠人精神。它不仅仅是在“告知”你知识，更是在“引导”你思考，让你在阅读的同时，自身的认知框架也在悄然发生着深刻的重构。这本书的阅读体验，与其说是在获取信息，不如说是在进行一场高质量的思维体操，读完之后，感觉思维的敏捷度和深度都有了显著的提升，那种酣畅淋漓的感觉，久久不能忘怀。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计，简直是为深度阅读爱好者量身定做的。装帧的质感、纸张的选择，都透露出一种对阅读本身的尊重。更重要的是，书中对图表和插图的运用，达到了教科书级别的典范。那些原本需要花费大量篇幅去口头描述的复杂关系和数据结构，通过作者精心设计的可视化工具，瞬间被清晰地呈现出来。这种图文并茂的呈现方式，极大地提升了信息的接收效率，也帮助读者更好地在大脑中构建知识的立体模型。每一次遇到关键的公式推导或者模型架构时，旁边总是伴随着简洁而精准的图形辅助，这种设计极大地减少了阅读中的“认知负荷”。可以说，这本书的物理呈现和内容组织，共同构成了一个高效、舒适的学习环境，让人愿意长时间沉浸其中，不愿轻易放下。

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書本很新，感寫您的幫忙，謝謝。

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