具体描述
本书从电子商务网站的基本原理入手，系统地讲述创建电子商务网站的基础理论、基本技术和应用技巧，在综合实例中讲解电子商务网站创建的实际过程。全书共分8章，主要内容包括创建电子商务网站的规划知识，创建网站的技术知识，网站创建后的推广技术，网站的管理、维护与安全知识，以及通过实例模拟网站创建的全过程。全书由基本理论入手，按照电子商务网站创建的全过程，顺序展开介绍，特别适合初学者由浅入深地学习。
为了提高学生兴趣和掌握有效的方法，本书尽量采用图文并茂的形式，深入浅出地介绍电子商务网站的基础知识和基本技巧；并在各章前面设计了“学习目标”，在各章后面附有“本章小结”、“核心概念”、“基本训练”。本书的特色是考虑高职高专学生的学习特点和就业需要，基于“理论够用”的原则，精简知识点，对重要的知识点，力求多配图和例题加以详细介绍，本着实用、易懂、易学、易做的原则进行编写。本教材主要由哈尔滨职业技术学院教师编写，哈尔滨职业技术学院电子商务专业为教育部国家级高职高专教育教学改革试点专业，具有丰富的教学经验。本书知识面宽、操作性强、理论难度适中、自成体系，适合高职高专学生学习使用。
《人工智能在社会科学研究中的应用》 内容简介： 本书深入探讨了人工智能（AI）如何以前所未有的方式重塑社会科学研究的范式，并为研究者提供了在这一新兴领域进行创新实践的实用指南。本书不仅聚焦于AI技术本身，更强调其与社会科学理论、方法论以及伦理考量的深度融合，旨在帮助读者理解AI的潜力和局限，掌握将其应用于复杂社会现象分析的先进技术与策略。 第一部分：人工智能与社会科学研究的交汇 本部分为读者勾勒出人工智能与社会科学研究相结合的宏大图景。我们将从历史视角审视技术进步对社会科学研究方法的影响，追溯统计学、计算方法等早期计算技术如何奠定基础，并引出现代人工智能在分析海量数据、识别复杂模式方面带来的革命性变化。 第一章：技术变迁中的社会科学研究 回顾社会科学研究方法的发展历程，从定性研究到定量研究的演进。 分析大数据时代的到来如何改变研究的可能性与挑战。 介绍机器学习、自然语言处理、深度学习等核心AI技术在社会科学研究中的潜在价值。 探讨AI如何帮助我们理解传统研究方法难以触及的社会现象，例如集体情绪、网络舆论、隐秘的社会网络等。 第二章：人工智能的理论基石与社会科学的互鉴 深入浅出地介绍与社会科学研究紧密相关的AI核心概念，如监督学习、无监督学习、强化学习。 解释这些AI算法如何借鉴认知科学、心理学、经济学等领域的理论，反过来，AI的研究成果也为社会科学理论的革新提供了新的视角。 重点分析AI在模拟人类决策过程、理解群体行为动态方面的应用潜力。 探讨AI模型中的“黑箱”问题，以及如何通过可解释性AI（XAI）的方法来提升模型的可理解性，从而与社会科学的解释性要求相契合。 第二部分：人工智能在社会科学研究中的关键应用 本部分将聚焦于AI技术在社会科学研究的具体应用场景，通过大量的案例分析和方法论探讨，为读者提供清晰的操作思路和实践指导。 第三章：利用自然语言处理（NLP）分析文本数据 详细介绍NLP在社会科学研究中的核心技术：文本预处理、词向量模型、情感分析、主题建模、实体识别等。 情感分析： 如何利用NLP技术分析社交媒体、新闻报道、访谈记录中的用户情感倾向，从而理解公众舆论、消费者反馈、政治情绪等。例如，通过分析大量用户评论，洞察一款新产品的市场接受度，或者评估一项政策在社会上的反响。 主题建模： 如何通过LDA、NMF等算法从大规模文本语料中提取隐藏的主题结构，揭示不同社会群体关注的热点、政策演变的脉络，或者文化议题的变迁。例如，分析历年政府工作报告，识别政策重点的转移；分析文学作品，探究不同时代的社会思潮。 实体识别与关系抽取： 如何识别文本中的人物、组织、地点等实体，并抽取它们之间的关系，用于构建社会网络、分析信息传播路径、追踪历史事件中的关键人物互动。例如，分析历史文献，重建古代社会的权力网络；分析新闻报道，描绘企业之间的合作与竞争关系。 案例研究： 分析社交媒体数据，研究疫情期间公众恐慌情绪的传播模式；分析历史文献，重建特定历史时期社会阶层的互动关系。 第四章：运用机器学习进行预测与分类 探讨机器学习在社会科学预测模型构建中的作用，包括逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。 预测社会行为： 如何利用机器学习模型预测犯罪发生率、学生辍学率、疾病传播风险、消费者购买行为等。例如，基于历史数据构建模型，预测特定区域的犯罪高发时段；分析学生学业表现数据，预测可能面临辍学风险的学生，以便及时干预。 分类社会群体： 如何将个体或群体进行分类，例如，根据用户行为将网民划分为不同群体，识别潜在的“沉默的大多数”或“意见领袖”；根据病历数据，对患者进行疾病风险分层。 案例研究： 利用机器学习模型预测金融市场波动对社会稳定性的影响；分析用户行为数据，预测网络谣言的传播范围。 第五章：利用数据挖掘与模式识别揭示社会规律 介绍关联规则挖掘、聚类分析、异常检测等数据挖掘技术在社会科学研究中的应用。 发现隐藏关联： 如何通过关联规则挖掘技术，发现不同社会现象之间的潜在联系，例如，分析超市购物篮数据，发现哪些商品经常被一起购买，从而理解消费者的购买习惯和偏好；分析犯罪记录，发现犯罪行为与特定社会经济因素之间的关联。 识别群体特征： 如何运用聚类分析将具有相似特征的个体或群体进行分组，从而发现不同社会群体的内部结构和共性。例如，对社会调查数据进行聚类，识别具有相似生活方式或价值观的亚群体；对城市居民进行聚类，分析不同社区的社会经济特点。 检测异常事件： 如何运用异常检测技术识别社会数据中的异常模式，例如，检测金融欺诈、网络攻击、大规模虚假信息传播等。 案例研究： 分析城市公共交通刷卡数据，识别居民出行模式的异常变化；分析社交媒体上的异常活动，检测潜在的网络欺凌事件。 第六章：模拟与仿真在社会科学研究中的新维度 探讨如何利用AI技术构建复杂的社会系统模型，进行模拟和仿真研究。 代理人基元模型（ABM）： 介绍ABM如何通过模拟个体代理的行为及其相互作用，来涌现出宏观层面的社会现象，例如，模拟城市交通流量的形成，模拟传染病的传播，模拟市场价格的波动，模拟社会规范的演化。 情景分析与预测： 如何利用仿真模型对不同政策干预或社会冲击下的未来情景进行预测和评估。例如，模拟不同疫情防控政策对经济和社会生活的影响；模拟气候变化对区域移民流动的影响。 案例研究： 利用ABM模拟城市规划对居民出行行为的影响；模拟不同社会经济政策对贫富差距的影响。 第三部分：人工智能在社会科学研究中的挑战与未来展望 在深入探讨AI应用的同时，本书也审慎地分析了其带来的挑战，并展望了未来的发展方向。 第七章：数据质量、偏见与伦理考量 数据获取与清洗： 讨论在社会科学研究中获取高质量、代表性数据的困难，以及如何利用AI技术进行数据清洗、去噪和填充。 算法偏见： 详细分析AI算法中存在的潜在偏见，如训练数据中的历史歧视、算法设计中的固有缺陷等，以及这些偏见如何在社会科学研究中被放大，导致不公平的结果。例如，招聘算法可能歧视特定性别或种族；信贷评估模型可能加剧贫富差距。 伦理困境： 探讨AI在社会科学研究中引发的伦理问题，包括隐私保护、数据滥用、算法的透明度与可解释性、AI决策的责任归属等。 应对策略： 提出如何通过数据审计、公平性约束、可解释性AI技术、伦理审查框架等方法来缓解AI的偏见和伦理风险。 第八章：人工智能与跨学科合作的新范式 强调AI作为一种通用技术，其在社会科学中的应用离不开与计算机科学、统计学、数学等领域的深度合作。 讨论如何构建跨学科的知识体系和研究团队，共同解决复杂的社会问题。 展望AI与社会科学融合将催生哪些新的研究领域和学科分支，例如，计算社会学、人工智能伦理学、数字人文等。 第九章：人工智能在社会科学研究中的未来趋势 展望AI在社会科学研究中的未来发展方向，如更强大的自然语言理解能力、更精细的因果推断、更具交互性的仿真模型、以及AI在政策制定与社会治理中的广泛应用。 探讨AI如何帮助我们更好地理解和应对全球性挑战，如气候变化、流行病、不平等、社会冲突等。 鼓励读者积极拥抱AI技术，将其作为工具，拓展社会科学研究的边界，为构建更美好的社会贡献力量。 本书力求以严谨的学术态度和清晰的语言，为社会科学研究者提供一份全面而实用的AI应用指南。通过学习本书，读者将能够更好地理解AI的潜力和局限，掌握将其有效应用于自身研究领域的方法，并积极参与到这场由人工智能驱动的社会科学研究变革之中。
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