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发表于2024-11-22
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唯一一本中文讲社区发现的书,必读。
评分适合入门
评分渣。太快餐了,写的一坨屎
评分结点重要性 中心性分析 联系强度 影响建模 影响最大化 社区发现 分类与推荐 隐私安全
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Lei Tang(唐磊) 2010年于亚利桑那州立大学获博士学位,现为雅虎实验室研究员。他的研究方向包括:社会计算、数据挖掘和社会媒体挖掘,尤其是混杂网络的关系学习、群体进化、特征抽取和影响建模以及社会媒体中的集体行为建模与预测。他是ACM和IEEE会员。
Huan Liu(刘欢) 南加州大学获博士学位,现为亚利桑那州立大学计算机科学与工程教授。他的研究方向包括:数据/网络挖掘、机器学习、社会计算、人工智能等。他是社会计算、行为建模和预测(SBP)国际会议/专题研讨会(http://sbp.asu.edu/)的发起者,同时是AAAI、ACM、ASEE和IEEE的会员。
在刚过去的十年我们见证了共享Web和社会媒体的诞生,它们用各种富有创意的方式将人们联系在一起。目前,成千上万的用户忙着在线玩、加标签、工作以及开展社交活动,合作、通信和智能正采取着前所未有的新形式。社会媒体的出现促进了商业模式的改变,影响了人们观点和情感的沟通,为大规模地研究人际交互和集体行为提供了无数机会。
本书从数据挖掘角度介绍社会媒体的性质,评述社会媒体计算的代表性成果,并描述社会媒体带来的挑战。书中介绍了基本概念,使用浅显易懂的例子展示最新的和有效的评价方法。特别是讨论了基于图的社区发现技术并对处理社会媒体中动态的、混杂的网络进行了重要延伸。另外还展示了发现的社区模式怎样用于社会媒体挖掘。本书中的概念、算法和方法能够帮助人们更好地利用社会媒体,并为建立社会化智能系统提供支持。本书是研究社会媒体中社区发现与挖掘技术的入门级读物,适合以数据为中心的社会媒体学科的学生、研究者和实践者阅读。
本书网站http://dmml.asu.edu/cdm/提供了讲课幻灯片、书中所有的图、主要的参考文献、书中使用的一些小型数据集,以及一些代表性算法的源代码。
2012-11-20 15:44:16 来自: 黠之大者 (香港) 什么是社会计算? 这个问题不好回答。社会如何计算?如果社会都能完成计算任务,花草虫鱼为为什么不行? 相比而言,计算社会学的问题要少很多。因为一开始我们就没有希望社会系统具有计算的能力,相反,我们挖掘社会系统...
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