- 机械工业出版社
- 9787893864933
- 1-1
- 546058
- 2024-12
- 计算机类
- 本科
内容简介
本书分网络动力学篇和社交媒体挖掘与社群智能篇，首先介绍了典型的网络动力学模型，如逾渗理论、ER随机模型、小世界模型和无标度网络模型等，并重点介绍了传染病的建模方法。同时以自然语言理解为基础介绍社交媒体挖掘方法，包括自然语言模型、话题模型等，进而介绍了用户画像、智能推荐、假消息检测和虚拟社交机器人等计算社会学前沿技术。在兼顾广度和深度的前提下，本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念，突出阐述了计算社会学领域近年来的最新研究成果和关键技术突破。
目录
第1章级联行为
1.1网络中的级联现象
1.2级联与聚簇
1.3网络级联模型
1.4逾渗理论与晶格模型
1.5社会逾渗模型
本章小结
习题
参考文献
第2章随机网络
2.1随机网络模型
2.2随机网络模拟实验
小结
习题
参考文献
第3章小世界现象
3.1小世界现象：六度分隔
3.2小世界网络模型
3.3小世界模型仿真
小结
习题
参考文献
第4章无标度网络
4.1幂律
4.2马太效应与长尾效应
4.3无标度网络
小结
习题
参考文献
第5章流行病学
5.1仓室传染病模型
5.2复杂网络传染病模型
小结
习题
参考文献
第6章自然语言处理
6.1自然语言处理概述
6.2语言模型
6.3文本表示
6.4预训练动态词向量
6.5统计学习模型
6.6自然语言处理典型
任务
小结
习题
参考文献
第7章文本主题模型
7.1潜在语义分析
7.2概率潜在语义分析
7.3潜在狄利克雷分配
7.4文本主题模型的扩展
小结
习题
参考文献
第8章情感分析
8.1情感分析的基本概念
8.2词语级情感分析
8.3句子/文档级的情感分析
8.4方面级情感分析
8.5情感分析发展趋势
小结
习题
参考文献
第9章用户画像
9.1用户画像方法
9.2基于文本数据的用户画像
9.3多模态数据融合画像
小结
习题
参考文献
第10章智能推荐
10.1推荐系统概述
10.2协同过滤
10.3基于内容的推荐
10.4基于深度学习的推荐
10.5基于情境感知的推荐
10.6基于图神经网络的推荐
10.7评估
10.8未来的发展方向
小结
习题
参考文献
第11章假消息传播
11.1假消息的定义
11.2假消息的认知机理
11.3多模态假消息检测方法
11.4群智融合假消息检测
11.5可解释假消息检测
小结
习题
参考文献
第12章虚拟机器人
12.1虚拟机器人概述
12.2虚拟形象塑造
12.3知识增强对话生成
12.4个性化对话生成
12.5多模态知识问答
12.6应用案例AI-Mate
习题
参考文献
1.1网络中的级联现象
1.2级联与聚簇
1.3网络级联模型
1.4逾渗理论与晶格模型
1.5社会逾渗模型
本章小结
习题
参考文献
第2章随机网络
2.1随机网络模型
2.2随机网络模拟实验
小结
习题
参考文献
第3章小世界现象
3.1小世界现象：六度分隔
3.2小世界网络模型
3.3小世界模型仿真
小结
习题
参考文献
第4章无标度网络
4.1幂律
4.2马太效应与长尾效应
4.3无标度网络
小结
习题
参考文献
第5章流行病学
5.1仓室传染病模型
5.2复杂网络传染病模型
小结
习题
参考文献
第6章自然语言处理
6.1自然语言处理概述
6.2语言模型
6.3文本表示
6.4预训练动态词向量
6.5统计学习模型
6.6自然语言处理典型
任务
小结
习题
参考文献
第7章文本主题模型
7.1潜在语义分析
7.2概率潜在语义分析
7.3潜在狄利克雷分配
7.4文本主题模型的扩展
小结
习题
参考文献
第8章情感分析
8.1情感分析的基本概念
8.2词语级情感分析
8.3句子/文档级的情感分析
8.4方面级情感分析
8.5情感分析发展趋势
小结
习题
参考文献
第9章用户画像
9.1用户画像方法
9.2基于文本数据的用户画像
9.3多模态数据融合画像
小结
习题
参考文献
第10章智能推荐
10.1推荐系统概述
10.2协同过滤
10.3基于内容的推荐
10.4基于深度学习的推荐
10.5基于情境感知的推荐
10.6基于图神经网络的推荐
10.7评估
10.8未来的发展方向
小结
习题
参考文献
第11章假消息传播
11.1假消息的定义
11.2假消息的认知机理
11.3多模态假消息检测方法
11.4群智融合假消息检测
11.5可解释假消息检测
小结
习题
参考文献
第12章虚拟机器人
12.1虚拟机器人概述
12.2虚拟形象塑造
12.3知识增强对话生成
12.4个性化对话生成
12.5多模态知识问答
12.6应用案例AI-Mate
习题
参考文献
