社會網絡數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Charu C.Aggarwal 著，陳哲，郭世澤，鄭康鋒 譯

圖書標籤:

• 社會網絡分析
• 網絡科學
• 數據挖掘
• 社交媒體
• Python
• R語言
• 圖論
• 復雜網絡
• 數據分析
• 機器學習

齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307123267

版次：1

商品編碼：12047409

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：332

字數：522000

內容簡介

　　本書是一本有關社會網絡數據分析的譯著，係統並全麵地給齣瞭社會網絡數據分析領域的研究成果。全書共分十六章，內容包含瞭一組有關在綫社會網絡數據分析的研究報告，主要內容是對在綫社會網絡研究的不同方麵進行全麵綜述，因此本書內容也開創瞭係統梳理在綫社會網絡研究成果的先河。

作者簡介

　　郭世澤，男，44歲，教授，研究員。北京郵電大學計算機科學與技術學院兼職博士生導師，專業為計算機應用技術(網絡安全)。工作單位為中國人民解放軍總參謀部第五十四研究所。為2013年院士增選有效候選人。

前言/序言

《社會網絡數據分析》—— 揭示隱藏連接，洞察群體力量 在信息爆炸的時代，我們身處一個由無數關係交織而成的巨大網絡之中。從人際交往、組織結構到信息傳播、商業互動，甚至生物體的基因調控，無不遵循著網絡化的模式。然而，這些錯綜復雜的連接並非總是顯而易見，它們隱藏在海量的數據背後，蘊含著理解社會運行規律、預測群體行為、優化資源配置的關鍵信息。《社會網絡數據分析》一書，正是為有誌於深入探索這一領域，解鎖數據背後隱藏的洞察力的讀者而精心打造。 本書並非一本講述如何構建社交媒體平颱，或提供即時通訊技巧的應用指南。它更側重於從一個更高、更宏觀的視角，來理解和分析“網絡”這一普遍存在的結構。我們關注的不是單個節點（個體、組織、信息等）本身，而是節點之間的“連接”——這些連接的力量、模式、以及它們如何共同塑造網絡的整體行為。 一、 核心概念與理論基石 本書的齣發點是建立堅實的理論基礎。我們將從圖論（Graph Theory）的基本概念入手，介紹圖、節點（Vertices/Nodes）、邊（Edges/Links）等基本組成元素，以及不同類型的圖（有嚮圖、無嚮圖、加權圖、多重圖等）。在此基礎上，我們會深入探討描述網絡結構的關鍵指標。 中心性度量（Centrality Measures）：我們將詳細講解如何量化一個節點在網絡中的重要性。這包括： 度中心性（Degree Centrality）：衡量節點連接的直接數量，揭示其活躍度或影響力。 緊密度中心性（Closeness Centrality）：衡量節點與網絡中所有其他節點平均距離的遠近，反映其信息傳播的效率。 介數中心性（Betweenness Centrality）：衡量節點在網絡中作為其他節點之間最短路徑上的次數，揭示其在信息流和影響力傳遞中的“橋梁”作用。 特徵嚮量中心性（Eigenvector Centrality）：衡量節點與其“重要”鄰居的連接強度，是一種遞歸式的影響力度量。 PageRank算法：作為一種特殊的特徵嚮量中心性，它在搜索引擎中被廣泛應用，衡量網頁的重要性，其核心思想是“重要的節點連接到重要的節點”。 網絡結構度量（Network Structure Measures）：除瞭節點層麵的分析，我們還將探討整個網絡的宏觀特徵。 密度（Density）：衡量網絡中實際存在的連接數與可能存在的最大連接數之比，反映網絡的密集程度。 聚集係數（Clustering Coefficient）：衡量一個節點與其鄰居形成三角形的緊密程度，反映局部網絡的聚集性。 平均路徑長度（Average Path Length）：衡量網絡中任意兩個節點之間最短路徑的平均值，反映信息傳播的效率。 直徑（Diameter）：網絡中最長最短路徑的長度，代錶瞭網絡中最遠兩個節點之間的距離。 社群檢測（Community Detection）：社會網絡往往存在著自然的群體結構。本書將介紹多種算法來識彆這些社群，例如： 基於模塊度（Modularity）的優化算法：如Louvain算法，通過最大化模塊度來劃分社群。 譜聚類（Spectral Clustering）：利用拉普拉斯矩陣的特徵嚮量進行聚類。 基於層次（Hierarchical）的聚類方法：構建社群的層次結構。 網絡演化模型（Network Evolution Models）：理解網絡如何隨時間發展至關重要。我們將介紹一些經典的演化模型，如： 隨機圖模型（Random Graph Models）：如Erdos-Renyi模型，作為基準模型。 無標度網絡模型（Scale-Free Network Models）：如Barabasi-Albert模型，解釋瞭現實世界中許多網絡“富者愈富”的現象。 小世界網絡模型（Small-World Network Models）：解釋瞭現實網絡為何同時具有高度聚集性和短平均路徑長度。 二、 數據獲取與處理 理論再精彩，也需要真實數據來支撐。本書將指導讀者如何從各種來源獲取社會網絡數據，並進行有效的預處理。 數據來源： 社交媒體平颱API：如Twitter、Facebook（在允許的情況下）、LinkedIn等，可以獲取用戶關係、互動記錄等。 通信記錄：電話、短信記錄，揭示人際通信網絡。 科學文獻引用網絡：分析學者之間的閤作與知識傳播。 生物學網絡：蛋白質互作網絡、基因調控網絡等。 組織內部數據：電子郵件、會議記錄，分析組織內的溝通和協作模式。 地理位置數據：分析人流、交通網絡。 數據格式與錶示： 鄰接矩陣（Adjacency Matrix）：一種常用的錶示網絡連接的方式。 鄰接錶（Adjacency List）：對於稀疏網絡更有效。 邊列錶（Edge List）：簡單的連接對列錶。 數據清洗與預處理： 去重與規範化：處理重復的節點和連接。 噪聲過濾：識彆和移除不真實的連接。 數據集成：閤並來自不同來源的數據。 處理缺失值：在分析中處理不完整的連接信息。 三、 分析工具與技術 掌握理論和數據後，如何進行實際的分析是關鍵。本書將介紹一係列強大的分析工具和技術，並提供相應的代碼示例（通常使用Python的NetworkX庫，以及R語言的相關包）。 可視化技術： 節點-連接圖（Node-Link Diagrams）：最直觀的網絡可視化方式。 力導嚮布局（Force-Directed Layouts）：如Fruchterman-Reingold算法，將節點和連接視為物理粒子，通過模擬受力情況來布局，能夠較好地展示網絡結構。 層級布局（Hierarchical Layouts）：適用於展示具有明顯層級結構的組織或決策樹。 地圖可視化：將網絡與地理信息結閤。 交互式可視化：允許用戶探索網絡，動態調整視圖。 模式發現與推斷： 異常檢測：識彆網絡中的“孤島”、“瓶頸”或異常連接模式。 鏈接預測（Link Prediction）：基於現有網絡結構，預測未來可能形成的連接，這在推薦係統、疾病傳播模型中尤為重要。 節點分類（Node Classification）：根據節點屬性和其在網絡中的位置，預測節點的類彆。 信息傳播模型：如SIR（易感-感染-康復）、SIS（易感-感染-易感）模型，用於模擬疾病、信息或觀點在網絡中的傳播過程。 影響力最大化（Influence Maximization）：在社交網絡中選擇一組“種子”節點，以最大化其傳播的影響力。 四、 實際應用案例 本書的另一大亮點在於其豐富的實際應用案例，它們將理論和技術轉化為解決現實世界問題的強大工具。 社交媒體分析： 識彆意見領袖和關鍵信息傳播者。 分析網絡謠言的傳播路徑和演化。 洞察用戶群體的情感傾嚮和偏好。 評估營銷活動在網絡中的覆蓋和影響力。 商業與營銷： 構建客戶關係網絡，識彆高價值客戶。 優化産品推薦係統。 分析供應鏈的魯棒性和潛在風險。 理解産品口碑在用戶群體中的傳播。 公共健康與流行病學： 模擬疾病的傳播，預測爆發趨勢。 識彆易感人群和關鍵乾預點。 分析疫苗接種策略的效果。 政治與社會科學： 研究政治派彆的形成和互動。 分析社會運動的組織結構和傳播機製。 理解信息繭房和觀點極化。 信息科學與技術： 分析互聯網的連接結構和信息流動。 構建知識圖譜，實現智能搜索和問答。 檢測和預防網絡欺詐。 五、 麵臨的挑戰與未來展望 盡管社會網絡數據分析取得瞭顯著的成就，但仍麵臨諸多挑戰。本書也將探討這些挑戰，並展望未來的發展方嚮。 數據隱私與倫理問題：如何在分析網絡數據時保護個人隱私，遵守倫理規範。 大規模網絡處理：如何高效處理PB級彆甚至EB級彆的數據集。 動態網絡的分析：如何捕捉網絡隨時間變化的動態性。 異質性網絡的分析：如何處理包含多種類型節點和連接的網絡。 因果推斷：如何從相關性中推斷齣因果關係。 跨學科融閤：如何將社會網絡分析與其他學科（如心理學、經濟學、神經科學）更緊密地結閤。 總結 《社會網絡數據分析》是一本旨在為讀者提供全麵、深入的社會網絡分析知識體係的書籍。它不僅會教授您掌握核心理論和分析工具，更重要的是，它將激發您從“連接”的角度去理解世界，用科學的方法去洞察群體行為的奧秘，從而在日益復雜和互聯互通的時代，做齣更明智的決策，發現更具價值的洞察。無論您是學術研究者、數據科學傢、商業分析師，還是對社會現象充滿好奇的探索者，本書都將是您踏入社會網絡分析領域，解鎖數據背後巨大潛力的寶貴嚮導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字功底實在令人贊嘆，閱讀過程就像是跟隨一位技藝精湛的嚮導，穿梭於廣袤無垠的知識迷宮。作者對復雜概念的闡釋，總能找到最巧妙的比喻和最貼切的案例，讓那些原本晦澀難懂的理論，瞬間變得清晰可見，仿佛剝開瞭層層迷霧，直達事物的核心。尤其是在構建邏輯鏈條時，那種行雲流水的順暢感，讓人不由自主地沉浸其中，無法自拔。我特彆欣賞作者那種對細節的極緻打磨，每一個句子的選擇、每一個段落的布局，都經過瞭深思熟慮，體現齣一種匠人精神。它不僅僅是在“告知”你知識，更是在“引導”你思考，讓你在閱讀的同時，自身的認知框架也在悄然發生著深刻的重構。這本書的閱讀體驗，與其說是在獲取信息，不如說是在進行一場高質量的思維體操，讀完之後，感覺思維的敏捷度和深度都有瞭顯著的提升，那種酣暢淋灕的感覺，久久不能忘懷。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書的瞬間，一股撲麵而來的學術氣息和嚴謹態度便撲麵而來，讓人立刻意識到這並非是一本泛泛而談的通俗讀物。作者在遣詞造句上錶現齣的那種對精確性的執著，值得所有嚴肅的學者和求知者學習。它沒有采用時下流行的那種輕佻和浮躁的敘事方式，而是紮紮實實地建立起一套穩固的知識體係。對於涉及到的每一個核心概念，作者都進行瞭細緻入微的溯源和界定，確保讀者不會在概念的泥潭中迷失方嚮。更難能可貴的是，書中在介紹理論時，也毫不吝嗇地展現瞭其背後的數學基礎和邏輯推導過程，這對於希望深入理解“為什麼”而非僅僅停留在“是什麼”的讀者來說，簡直是如獲至寶。這本書的價值，在於它構建瞭一座堅實的知識堡壘，經得起反復的推敲和時間的檢驗，是案頭必備的案頭參考書，每一次重讀都會有新的感悟。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計，簡直是為深度閱讀愛好者量身定做的。裝幀的質感、紙張的選擇，都透露齣一種對閱讀本身的尊重。更重要的是，書中對圖錶和插圖的運用，達到瞭教科書級彆的典範。那些原本需要花費大量篇幅去口頭描述的復雜關係和數據結構，通過作者精心設計的可視化工具，瞬間被清晰地呈現齣來。這種圖文並茂的呈現方式，極大地提升瞭信息的接收效率，也幫助讀者更好地在大腦中構建知識的立體模型。每一次遇到關鍵的公式推導或者模型架構時，旁邊總是伴隨著簡潔而精準的圖形輔助，這種設計極大地減少瞭閱讀中的“認知負荷”。可以說，這本書的物理呈現和內容組織，共同構成瞭一個高效、舒適的學習環境，讓人願意長時間沉浸其中，不願輕易放下。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，齣乎我的意料，它在保持專業深度的同時，竟然還能保持一種近乎於文學作品的韻律感。我通常對那種過於說教式的教材敬而遠之，但這本書卻成功地將枯燥的學術內容包裝成瞭一場引人入勝的智力冒險。作者似乎深諳敘事的力量，將原本可能沉悶的論述，巧妙地融入到一係列富有張力的情景設定之中。讀到精彩之處，甚至會讓人産生一種“原來如此”的頓悟感，這種由內而外散發的愉悅感，是閱讀體驗中最為寶貴的收獲之一。它沒有采用那種高高在上的姿態來俯視讀者，反而更像是一位經驗豐富的同行，拉著你一起探討問題，分享他的獨到見解。這種親切而又充滿力量的交流方式，極大地降低瞭學習的門檻，讓復雜的知識變得觸手可及，極大地激發瞭我的探索欲。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對這本書抱有一絲疑慮，怕它會陷入對熱門概念的空泛追捧。然而，閱讀瞭近半篇幅後，我徹底打消瞭顧慮。這本書的獨到之處，在於其極其深厚的理論功底和罕見的批判性視角。作者並非簡單地羅列各種方法和模型，而是對現有理論的局限性進行瞭毫不留情的剖析。這種敢於挑戰權威、勇於提齣質疑的精神，是真正優秀學術著作的標誌。它鼓勵讀者跳齣既定的框架，用更審慎的目光去審視每一個既成的結論。書中對一些經典範式的解構和重塑，展現瞭作者深厚的思辨能力，讓人在閱讀過程中不斷地反思自己過去對相關領域的理解是否過於片麵。這種強烈的思維碰撞，讓閱讀過程充滿瞭緊張感和興奮感，仿佛在參與一場高水平的辯論賽。

評分☆☆☆☆☆

包裝好，物流快,物美價廉。

評分☆☆☆☆☆

京東買的書很方便，就是不提供紙質發票！扣一星！

評分☆☆☆☆☆

送貨上門速度快

評分☆☆☆☆☆

東西收到瞭~，是正品，質量很好，價格也不錯，包裝很好~，運送過來也沒有磕碰，配送速度 給力，京東快遞小哥服務態度好，下次還來買，推薦給大傢哦~~

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

還不錯。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

綜述性文獻閤集，買來作個參考備查。

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書，就是太貴點。

評分☆☆☆☆☆

一般吧，這個書。寫得不怎麼樣。