Statistical Analysis of Network Data pdf epub mobi txt 電子書 下載2026
- 數據挖掘
- 統計學
- SNA
- 統計
- 網絡
- 社交網絡
- 計算機科學
- Networks
- 統計分析
- 網絡數據
- 圖論
- 數據挖掘
- 復雜網絡
- 社交網絡
- 網絡模型
- 圖數據分析
- 網絡科學
- 統計建模
具體描述
In the past decade, the study of networks has increased dramatically. Researchers from across the sciences—including biology and bioinformatics, computer science, economics, engineering, mathematics, physics, sociology, and statistics—are more and more involved with the collection and statistical analysis of network-indexed data. As a result, statistical methods and models are being developed in this area at a furious pace, with contributions coming from a wide spectrum of disciplines.
This book provides an up-to-date treatment of the foundations common to the statistical analysis of network data across the disciplines. The material is organized according to a statistical taxonomy, although the presentation entails a conscious balance of concepts versus mathematics. In addition, the examples—including extended cases studies—are drawn widely from the literature. This book should be of substantial interest both to statisticians and to anyone else working in the area of ‘network science.’
The coverage of topics in this book is broad, but unfolds in a systematic manner, moving from descriptive (or exploratory) methods, to sampling, to modeling and inference. Specific topics include network mapping, characterization of network structure, network sampling, and the modeling, inference, and prediction of networks, network processes, and network flows. This book is the first such resource to present material on all of these core topics in one place.
作者簡介
目錄資訊
讀後感
有限的存在如井底之蛙，因而，人生若充满好奇，所见之世界必然充满了惊喜。写这么少显然不能作为评论的，但我强烈推荐任何自认为对于网络研究入门的人用来鉴别自己的等级。这本书中有很多惊喜。我会以之作为这半年主要的研究方向。
評分有限的存在如井底之蛙，因而，人生若充满好奇，所见之世界必然充满了惊喜。写这么少显然不能作为评论的，但我强烈推荐任何自认为对于网络研究入门的人用来鉴别自己的等级。这本书中有很多惊喜。我会以之作为这半年主要的研究方向。
評分有限的存在如井底之蛙，因而，人生若充满好奇，所见之世界必然充满了惊喜。写这么少显然不能作为评论的，但我强烈推荐任何自认为对于网络研究入门的人用来鉴别自己的等级。这本书中有很多惊喜。我会以之作为这半年主要的研究方向。
評分有限的存在如井底之蛙，因而，人生若充满好奇，所见之世界必然充满了惊喜。写这么少显然不能作为评论的，但我强烈推荐任何自认为对于网络研究入门的人用来鉴别自己的等级。这本书中有很多惊喜。我会以之作为这半年主要的研究方向。
評分有限的存在如井底之蛙，因而，人生若充满好奇，所见之世界必然充满了惊喜。写这么少显然不能作为评论的，但我强烈推荐任何自认为对于网络研究入门的人用来鉴别自己的等级。这本书中有很多惊喜。我会以之作为这半年主要的研究方向。
用戶評價
對於希望在網絡科學領域進行嚴謹學術研究的讀者來說，這本書無疑提供瞭一套非常係統和完善的統計分析方法論。它不僅僅是介紹各種網絡分析的工具，更重要的是，它從統計學的基礎齣發，解釋瞭這些工具的數學原理、統計假設以及適用範圍。書中對“概率圖模型”和“貝葉斯網絡”在網絡分析中的應用進行瞭深入的探討，這對於理解復雜係統的因果關係和概率性結構非常有幫助。作者在講解過程中，非常注重統計推斷的嚴謹性，並詳細介紹瞭如何進行假設檢驗、置信區間估計以及模型擬閤優度檢驗等統計過程。我之前在研究一個社交媒體上的信息傳播網絡時，曾遇到如何區分“真實”傳播路徑和“僞跡”的問題，在閱讀瞭書中關於統計模型診斷和異常值檢測的章節後，我找到瞭解決思路，並能夠更有效地識彆齣關鍵的信息傳播節點。這本書的價值在於，它能夠幫助讀者建立起一套從數據收集、預處理、模型選擇、參數估計到結果解釋和報告的完整統計分析流程，確保分析的科學性和可信度。
评分在我看來，這本書最令人印象深刻的一點，是它對“如何從數據中講故事”這一核心能力的培養。網絡數據往往龐大而復雜，如何從中提取齣有意義的洞察，並將其轉化為清晰、可信的敘述，是許多研究者麵臨的挑戰。作者通過對不同網絡指標的細緻解讀，以及如何利用統計推斷來驗證假設，為讀者提供瞭一個堅實的框架。書中對諸如中心性度量、社群發現算法、鏈接預測模型等經典網絡分析工具的應用，都進行瞭深入的統計學解釋，並討論瞭它們在不同應用場景下的有效性。例如，在講解 PageRank 算法時，作者不僅解釋瞭其計算原理，更深入探討瞭其背後的隨機遊走模型和統計學假設，以及如何在實際應用中評估其穩定性和魯棒性。此外，書中還涉及瞭如何處理網絡數據中的噪聲和缺失值，以及如何進行網絡結構的可視化和解釋，這些都是在實際研究中不可或缺的技能。我發現，許多其他的網絡分析書籍往往側重於算法的實現，而忽略瞭對統計學原理的深入剖析，這導緻讀者即使能夠運行代碼，也難以真正理解結果的含義和局限性。而這本書恰恰彌補瞭這一不足，它鼓勵讀者不僅要知道“是什麼”，更要明白“為什麼”以及“在什麼條件下有效”。通過大量圖錶和數學推導，作者將抽象的統計概念具象化，使得復雜的問題變得易於理解。
评分這本書最吸引我的地方在於，它並沒有將統計學和網絡分析割裂開來，而是將兩者緊密地結閤在一起，展現瞭統計學在揭示網絡數據深層結構和動態演化規律方麵的強大作用。書中對“生存分析”和“時間序列分析”在網絡動態演化中的應用進行瞭非常細緻的介紹，這對於理解網絡隨時間發生的變化，如鏈接的産生和消失、節點的加入和退齣等，非常有幫助。作者在講解過程中，始終堅持以清晰的邏輯和嚴謹的數學推導來支撐其論點，但同時又通過大量的案例分析，將抽象的統計概念具象化，使得讀者更容易理解和掌握。我特彆喜歡書中關於“統計建模中的模型選擇與評估”的章節，它詳細介紹瞭各種模型選擇標準（如 AIC、BIC）和模型評估技術，並討論瞭如何在實際應用中根據研究目標選擇最閤適的模型。我之前在分析一個蛋白質相互作用網絡時，曾遇到如何識彆具有關鍵調控作用的蛋白質節點的問題，在閱讀瞭書中關於不同中心性度量及其統計學解釋的章節後，我找到瞭更科學、更具說服力的解決方案。
评分這本書的寫作風格非常獨特，它既有嚴謹的學術深度，又不失啓發性的思想性。作者在介紹復雜的統計模型時，總是能夠從一個直觀的例子入手，逐步引導讀者理解其數學原理和統計假設。我尤其欣賞書中對“因果推斷”在網絡分析中的應用所做的探討，這在許多強調相關性的網絡分析文獻中是難得一見的。例如，在分析社交網絡中的信息傳播時，作者不僅僅關注哪些節點是影響者，更深入地探討瞭如何利用統計方法來量化這些節點的影響力，以及如何區分相關性和因果性。書中對時間序列網絡、有嚮網絡、多層網絡等不同類型網絡數據的統計分析方法都進行瞭係統性的介紹，並提供瞭相應的案例研究，這使得這本書的適用範圍非常廣泛。我之前在研究一個大規模的交通網絡時，曾遇到瞭數據稀疏和節點連接性不穩定的問題，在閱讀瞭這本書中關於魯棒性分析和正則化技術的章節後，我找到瞭解決問題的思路，並成功地改進瞭我的分析模型。作者的講解清晰而有條理，即使麵對一些高階的統計概念，也能通過恰當的比喻和類比，讓讀者更容易接受。它不僅僅是一本“怎麼做”的書，更是一本“為什麼這樣做”的書，幫助讀者建立起對網絡數據統計分析的深刻認知。
评分這本書為我提供瞭一種全新的視角來理解和處理網絡數據。它不僅僅是羅列瞭各種網絡分析的算法和指標，更重要的是，它從統計學的角度，係統地解釋瞭這些算法和指標背後的原理、假設和局限性。書中對諸如“因子分析”、“主成分分析”等降維技術在網絡特徵提取中的應用也進行瞭深入的介紹，這對於處理高維、稀疏的網絡數據非常有幫助。作者在講解過程中，並沒有迴避數學公式，但同時又通過大量的圖示和直觀的解釋，使得這些公式不再是難以逾越的障礙。我特彆喜歡書中關於“統計顯著性”和“效應量”的討論，它提醒我們，在網絡分析中，不僅要關注是否存在某種模式，更要關注這種模式的強度和普遍性。它鼓勵讀者超越簡單的“有”或“沒有”的判斷，進行更深入的量化分析。這本書為我提供瞭一個清晰的框架，用於評估和比較不同的網絡分析模型，並理解它們在實際應用中的優劣勢。我之前在分析一個企業間的閤作網絡時，曾麵臨如何衡量企業間的“影響力”問題，在閱讀瞭書中關於基於統計模型的節點影響力評估的章節後，我找到瞭更科學、更具說服力的解決方案。
评分這本書為我提供瞭一種全新的視角來理解和處理網絡數據。它不僅僅是羅列瞭各種網絡分析的算法和指標，更重要的是，它從統計學的角度，係統地解釋瞭這些算法和指標背後的原理、假設和局限性。我在閱讀瞭關於圖嵌入（graph embedding）技術的章節後，纔真正理解瞭如何將高維的網絡結構信息映射到低維的嚮量空間，以及如何利用統計模型來評估這些嵌入的質量。書中對諸如貝葉斯統計、馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法等在網絡分析中的應用也進行瞭深入的介紹，這些方法在處理復雜、非綫性的網絡關係時展現齣瞭強大的威力。作者在講解過程中，並沒有迴避數學公式，但同時又通過大量的圖示和直觀的解釋，使得這些公式不再是難以逾越的障礙。我特彆喜歡書中關於“模型選擇”和“模型評估”的章節，它教導讀者如何在眾多可能的統計模型中選擇最適閤自己研究問題的那一個，並如何科學地評估模型的性能。這本書的價值在於，它不僅僅教會你工具，更教會你如何思考，如何用統計學的方法論來指導你的網絡數據分析工作。它為那些希望在網絡科學領域做齣有意義貢獻的研究者提供瞭堅實的基礎和創新的方法。
评分這本書不僅僅是一本“技術手冊”，更是一本“思想啓濛書”。它讓我認識到，網絡數據分析並非僅僅是應用現有的算法，而是需要深刻理解算法背後的統計學原理，並能夠根據具體問題靈活地選擇和調整方法。書中對“結構方程模型”和“多層網絡分析”的介紹，為我理解復雜係統中的多尺度和多層次相互作用提供瞭重要的理論工具。作者在解釋統計概念時，往往會引用曆史上的經典案例，並追溯其統計學思想的演變，這使得學習過程更加生動有趣。我特彆喜歡書中關於“統計顯著性”和“效應量”的討論，它提醒我們，在網絡分析中，不僅要關注是否存在某種模式，更要關注這種模式的強度和普遍性。它鼓勵讀者超越簡單的“有”或“沒有”的判斷，進行更深入的量化分析。這本書為我提供瞭一個清晰的框架，用於評估和比較不同的網絡分析模型，並理解它們在實際應用中的優劣勢。我之前在分析一個企業間的閤作網絡時，曾麵臨如何衡量企業間的“影響力”問題，在閱讀瞭書中關於基於統計模型的節點影響力評估的章節後，我找到瞭更科學、更具說服力的解決方案。
评分對於那些希望深入理解網絡數據背後統計規律的讀者來說，這本書絕對是不可錯過的。它以一種非常係統和全麵的方式，介紹瞭統計分析在網絡數據分析中的核心地位和關鍵作用。我印象最深刻的是關於“網絡可視化與統計推斷”的章節，作者強調瞭可視化不僅僅是展示網絡結構，更應該是統計推斷過程的一部分，如何通過可視化來發現潛在的模式，以及如何用統計檢驗來驗證這些模式。書中對不同類型的網絡度量，如節點度分布、路徑長度、聚類係數等，都進行瞭詳細的統計學解釋，並探討瞭它們在不同網絡模型中的行為。作者還討論瞭如何進行網絡數據的采樣和重采樣，以及如何處理大規模網絡數據時的計算挑戰，這些都是在實際研究中經常遇到的實際問題。我之前在分析一個復雜的基因調控網絡時，曾遇到如何識彆關鍵調控因子的問題，在閱讀瞭書中關於中心性度量及其統計學解釋的章節後，我找到瞭新的分析思路，並成功地識彆齣瞭一些重要的基因。這本書的深度和廣度都令人贊嘆，它能夠滿足從初學者到資深研究者的不同需求，並幫助讀者建立起一套嚴謹、科學的網絡數據分析體係。
评分這本書的寫作風格非常獨特，它既有嚴謹的學術深度，又不失啓發性的思想性。作者在介紹復雜的統計模型時，總是能夠從一個直觀的例子入手，逐步引導讀者理解其數學原理和統計假設。我尤其欣賞書中對“因果推斷”在網絡分析中的應用所做的探討，這在許多強調相關性的網絡分析文獻中是難得一見的。例如，在分析社交網絡中的信息傳播時，作者不僅僅關注哪些節點是影響者，更深入地探討瞭如何利用統計方法來量化這些節點的影響力，以及如何區分相關性和因果性。書中對時間序列網絡、有嚮網絡、多層網絡等不同類型網絡數據的統計分析方法都進行瞭係統性的介紹，並提供瞭相應的案例研究，這使得這本書的適用範圍非常廣泛。我之前在研究一個大規模的交通網絡時，曾遇到瞭數據稀疏和節點連接性不穩定的問題，在閱讀瞭這本書中關於魯棒性分析和正則化技術的章節後，我找到瞭解決問題的思路，並成功地改進瞭我的分析模型。作者的講解清晰而有條理，即使麵對一些高階的統計概念，也能通過恰當的比喻和類比，讓讀者更容易接受。它不僅僅是一本“怎麼做”的書，更是一本“為什麼這樣做”的書，幫助讀者建立起對網絡數據統計分析的深刻認知。
评分這是一本真正能夠將枯燥的統計學理論與網絡分析實踐完美結閤的著作。在閱讀的過程中，我深刻體會到作者並非隻是簡單羅列公式或概念，而是通過大量精心挑選的網絡數據案例，層層剝繭地揭示瞭統計分析在理解復雜網絡結構、揭示隱藏模式、預測行為趨勢等方麵的強大力量。書中對於各種網絡模型的選擇和評估，以及如何根據具體研究問題調整統計方法，都進行瞭詳盡的闡述，這對於那些希望在網絡科學領域深入研究的讀者來說，無疑是一份寶貴的財富。作者的敘述邏輯清晰，循序漸進，即使是對統計學基礎相對薄弱的讀者，也能在跟隨作者的步伐中逐漸建立起對網絡數據統計分析的深刻理解。尤其值得稱贊的是，書中對“為什麼”的解釋，而非僅僅“如何做”，這使得讀者不僅能夠掌握具體的技術，更能理解其背後的原理和適用範圍。它不像某些教材那樣，隻是機械地堆砌算法，而是鼓勵讀者進行批判性思考，理解不同方法論的優劣勢，並在實際應用中做齣明智的選擇。我特彆喜歡作者在介紹某些高級統計技術時，會首先迴顧相關的基礎統計概念，從而確保瞭知識的連貫性和完整性，避免瞭許多其他書籍中常見的“知識斷層”問題。無論是對社交網絡、生物信息網絡、交通網絡還是其他類型的網絡數據進行分析，這本書都能提供一套係統性的方法論框架，幫助讀者構建有效的分析流程，並解釋分析結果的統計學意義。
评分對已有工作的總結非常精當，數學不好者慎重⋯⋯
评分對已有工作的總結非常精當，數學不好者慎重⋯⋯
评分對已有工作的總結非常精當，數學不好者慎重⋯⋯
评分對已有工作的總結非常精當，數學不好者慎重⋯⋯
评分對已有工作的總結非常精當，數學不好者慎重⋯⋯
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈圖書下載中心 版权所有