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內容簡介

本書集成了近年來社會媒體、社會網絡分析以及數據挖掘的前沿成果，為學生、從業者、研究人員和項目經理提供了一個方便的平臺，以便理解社會媒體挖掘的基礎知識和潛能。本書介紹了社會媒體數據的問題，並闡述了網絡分析和數據挖掘的基本概念、新問題以及有效的算法。

作者簡介

Reza Zafarani

雪城大學助理教授，曾為亞利桑那州立大學計算機科學與工程專業助理研究員。研究方向為社會媒體挖掘、機器學習、社會網絡分析和社會計算。研究重點是大規模用戶行為分析，以及跨社會媒體網站的信息整合和建模。

Mohammad Ali Abbasi

亞利桑那州立大學計算機科學與工程專業助理研究員。研究方向為文本分析、信息檢索、數據挖掘、機器學習和社會計算。研究重點是用戶歸檔、用戶可信度評估、推薦系統、社會網絡分析，以及社會媒體在現實世界的應用。

Huan Liu（劉歡）

亞利桑那州立大學計算機科學與工程專業教授，在教學和科研領域都取得了公認的優異成績。研究方向為數據挖掘、機器學習、社會計算、人工智能，以及真實數據密集型應用的問題。

目錄

第1章　引言　　1
1.1　什麽是社會媒體挖掘　　1
1.2　挖掘領域的新挑戰　　2
1.3　本書概覽和讀者指南　　3
1.4　小結　　5
1.5　參考文獻及註釋　　5
1.6　習題　　6
第一部分 基礎知識
第2章　圖的基本要素　　10
2.1　圖的基礎知識　　11
2.1.1　結點　　11
2.1.2　邊　　11
2.1.3　度和度的分布　　12
2.2　圖的表示　　14
2.2.1　鄰接矩陣　　14
2.2.2　鄰接表　　15
2.2.3　邊列表　　15
2.3　圖的類型　　16
2.4　圖的連通性　　17
2.5　特殊圖　　21
2.5.1　樹和森林　　21
2.5.2　特殊子圖　　21
2.5.3　完全圖　　23
2.5.4　平面圖　　23
2.5.5　二分圖　　23
2.5.6　正則圖　　24
2.5.7　橋　　25
2.6　圖算法　　25
2.6.1　圖/樹的遍歷　　25
2.6.2　最短路徑算法　　27
2.6.3　最小生成樹　　29
2.6.4　網絡流算法　　31
2.6.5　二分圖最大匹配　　34
2.6.6　橋檢測　　35
2.7　小結　　36
2.8　參考文獻及註釋　　37
2.9　習題　　37
第3章　網絡度量　　40
3.1　中心性　　40
3.1.1　度中心性　　40
3.1.2　特征向量中心性　　42
3.1.3 Katz中心性　　44
3.1.4 PageRank 46
3.1.5　中間中心性　　47
3.1.6　接近中心性　　48
3.1.7　群體中心性　　50
3.2　傳遞性與相互性　　51
3.2.1　傳遞性　　51
3.2.2　相互性　　53
3.3　平衡和地位　　55
3.4　相似度　　57
3.4.1　結構等價性　　57
3.4.2　規則等價性　　59
3.5　小結　　61
3.6　參考文獻及註釋　　61
3.7　習題　　62
第4章　網絡模型　　64
4.1　真實世界網絡的屬性　　64
4.1.1　度分布　　65
4.1.2　聚類系數　　66
4.1.3　平均路徑長度　　67
4.2　隨機圖模型　　67
4.2.1　隨機圖的演變　　69
4.2.2　隨機圖的屬性　　71
4.2.3　基於隨機圖的真實世界網絡建模　　73
4.3　小世界模型　　73
4.3.1　小世界模型的屬性　　75
4.3.2　基於小世界模型對真實世界網絡建模　　77
4.4　優先鏈接模型　　77
4.4.1　優先鏈接模型的屬性　　78
4.4.2　基於優先鏈接模型對真實世界網絡進行建模　　80
4.5　小結　　80
4.6　參考文獻及註釋　　81
4.7　習題　　81
第5章　數據挖掘的基本要素　　83
5.1　數據　　84
5.2　數據預處理　　87
5.3　數據挖掘算法　　89
5.4　監督學習　　89
5.4.1　決策樹　　90
5.4.2　樸素貝葉斯分類器　　92
5.4.3　最近鄰分類器　　93
5.4.4　利用社交信息輔助分類　　94
5.4.5　回歸　　96
5.4.6　監督學習評估　　99
5.5　無監督學習　　99
5.5.1　聚類算法　　100
5.5.2　無監督學習的評估　　102
5.6　小結　　104
5.7　參考文獻及註釋　　105
5.8　習題　　106

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