社交網絡演化計算 ——模型、方法與案例 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

本書主要以博弈論、演化博弈論為模型基礎，深入地探討瞭社交網絡演化的建模方法，並結閤具體應用場景,介紹瞭社交網絡中的信息、網絡和群體的演化計算問題的建模、分析與評價方法，並通過新浪微博、Twitter、Facebook、Google+、Youtube等真實數據的演化計算與分析，深入地探討瞭社交網絡中信息傳播、網絡結構和群體行為的演化規律，以及如何進行跨網絡的時序預測與推薦。

本書既可供計算機、通信、信息等相關專業的教師、研究生和大學高年級學生作為教材或教學參考書，也可供社交網站、電商、網絡營銷等方麵的研究人員和工程技術人員參考。

目錄

社交網絡演化計算——模型、方法與案例目錄

第一部分社交網絡與建模方法

第1章社交網絡

1.1概述

1.2社交網絡的研究要素

1.2.1網絡結構

1.2.2群體行為

1.2.3網絡信息

1.3社交網絡的演化

1.3.1網絡信息的傳播

1.3.2網絡結構的演化

1.3.3群體行為的演化

1.4社交網絡中的分析

小結

參考文獻

第2章博弈論

2.1概述

2.2博弈論基礎

2.2.1博弈論的基本構架

2.2.2理性行為

2.2.3有限理性

2.2.4常見博弈模型

2.3納什均衡

2.3.1納什均衡及舉例

2.3.2納什均衡的存在性

2.3.3嚴格競爭博弈

2.3.4混閤策略納什均衡

2.4閤作博弈

2.4.1可轉移支付閤作博弈

2.4.2核

2.4.3核的非空性

2.4.4無可轉移支付的閤作博弈

2.4.5Shapley值

小結

參考文獻

第3章演化博弈

3.1概述

3.2演化博弈基礎

3.2.1演化博弈的基本結構

3.2.2種群博弈

3.2.3復製者動態

3.2.4演化穩定策略

3.3網絡演化博弈

3.3.1靜態網絡上的演化博弈

3.3.2動態網絡上的演化博弈

3.3.3相互依賴網絡上的演化博弈

小結

參考文獻

第4章社交演化博弈

4.1概述

4.2建模方法

4.2.1基本概念

4.2.2博弈設置

4.2.3更新機製

4.3大規模社交行為仿真分析

4.3.1兩兩交互行為模型設置

4.3.2群交互行為模型設置

4.3.3更新機製

4.3.4仿真結果分析

小結

參考文獻

第二部分單一網絡的社交網絡演化計算

第5章網絡結構對信息傳播的影響

5.1信息傳播與網絡結構

5.1.1典型網絡拓撲結構

5.1.2拓撲結構對信息傳播的影響

5.1.3信息傳播的一緻性模型

5.2競爭性信息傳播

5.2.1概述

5.2.2競爭性信息傳播模型

5.2.3競爭性信息傳播模型穩定性分析

5.2.4競爭性信息傳播模型模擬

5.2.5網絡拓撲結構對競爭性信息傳播的影響

5.2.6信息發布時間點對競爭性信息傳播的影響

5.2.7網絡節點特徵對競爭性信息傳播的影響

5.2.8競爭信息傳播演化過程分析

小結

參考文獻

第6章信息行為對網絡結構的影響

6.1概述

6.2社交網絡中典型信息行為分析

6.2.1信息分享行為

6.2.2信息交互行為

6.3網絡結構更新方式分析

6.3.1基於隨機選擇的網絡結構更新方式

6.3.2基於聲譽的網絡結構更新方式

6.3.3基於影響力的網絡結構更新方式

6.3.4基於關係強度的網絡結構更新方式

6.4信息分享行為對網絡結構的影響

6.4.1信息分享行為模型

6.4.2更新機製

6.4.3實驗結果分析

6.5信息交互行為對網絡結構的影響

6.5.1信息交互行為模型

6.5.2更新機製

6.5.3實驗結果與分析

小結

參考文獻

第7章群體行為與網絡結構的協同演化

7.1概述

7.2社交網絡群體評價指標

7.2.1群體結構評價指標

7.2.2群體行為評價指標

7.3社交網絡群體識彆方法

7.3.1相關研究工作

7.3.2信息交互群體識彆方法

7.3.3局部均衡的計算

7.3.4實驗結果分析

7.4重疊群體的行為與結構協同演化

7.4.1重疊群體相互影響的方式

7.4.2模型設置

7.4.3實驗結果與分析

7.5跨網絡群體的用戶關注度競爭

7.5.1競爭性社交演化博弈模型

7.5.2實驗結果與分析

小結

參考文獻

第三部分跨網絡的社交網絡演化計算

第8章跨網絡用戶偏好可預測性分析

8.1概述

8.2相關研究工作

8.2.1用戶特徵模型

8.2.2用戶特徵建模學習方法

8.2.3用戶特徵錶述方式

8.3基於知識庫理解的時空用戶特徵建模

8.3.1基於顯式反饋的用戶特徵建模

8.3.2基於隱式反饋的用戶特徵建模

8.3.3時間維度和空間維度上的用戶特徵建模

8.4跨網絡用戶偏好可預測性分析

8.4.1實驗數據集與用戶建模方法

8.4.2實驗結果與分析

小結

參考文獻

第9章社交網絡用戶在強關聯消費網絡中的偏好預測

9.1概述

9.2相關研究工作

9.2.1個性化預測技術

9.2.2個性化預測方法

9.2.3推薦係統評價指標

9.3強關聯預測模型與方法

9.3.1基於顯式反饋的用戶偏好預測

9.3.2基於隱式反饋的用戶偏好預測

9.3.3基於消費網絡屬性的用戶偏好預測

9.3.4預測模型

9.4強關聯預測方法實例分析

9.4.1數據集

9.4.2評價指標與預測方法

9.4.3實驗結果與分析

小結

參考文獻

第10章社交網絡用戶在弱關聯消費網絡中的偏好預測

10.1概述

10.2相關研究工作

10.3社交網絡與消費網絡間的用戶賬戶關聯方法

10.3.1用戶賬戶相似度計算策略

10.3.2用戶賬戶匹配方法

10.3.3用戶賬戶關聯方法實例分析

10.4弱關聯預測實例分析

小結

參考文獻

第四部分輔助分析工具和案例分析

第11章演化博弈輔助分析工具

11.1Gambit

11.2TNGLab

11.3GAMUT

11.4Flock

11.4.1基本架構

11.4.2工作流程示例

小結

參考文獻

第12章真實社交網絡中的應用案例分析

12.1Twitter和新浪微博的信息分享行為分析實例

12.1.1Twitter與新浪微博的演化性分析

12.1.2對Twitter與新浪微博的網絡特性預測

12.2新浪微博中電影和電視劇的競爭傳播分析實例

12.2.1新浪微博中電影競爭信息異步傳播分析

12.2.2新浪微博中電視劇競爭信息異步傳播分析

12.3新浪微博中電商間信息的競爭性傳播分析實例

12.4足球圈在新浪微博和騰訊微博的使用熱度趨勢分析實例

小結

參考文獻

精彩書摘

第一部分 社交網絡與建模方法

本部分給齣本書社交網絡及其建模方法的基礎理論方法，包括社交網絡及其演化的基本知識、博弈論的基礎理論、演化博弈的基礎理論及當前的研究進展，以及社交演化博弈模型方法。其中，��

第1章介紹社交網絡及其演化的基本概念、形式化錶示和研究要素等基本概念和知識。��

第2章介紹博弈論的基本概念和性質。首先介紹瞭博弈論的基本框架、理性行為、有限理性等的基礎知識，以及常見的博弈模型。隨後介紹瞭博弈論中的重要概念納什均衡、納什均衡的存在性以及混閤策略納什均衡。最後介紹瞭閤作博弈的相關知識。��

第3章介紹演化博弈論及網絡演化博弈的研究進展。首先介紹瞭演化博弈的基本結構、種群博弈、復製者動態以及演化博弈中的重要概念——演化穩定策略。隨後在靜態網絡、動態網絡和相互依賴網絡這3個層麵上迴顧瞭近年來網絡演化博弈的研究進展。��

進一步地，第4章給齣麵嚮社交網絡演化研究的社交演化博弈模型，首先給齣瞭社交演化博弈模型的建模方法，進而根據不同類型的社交網絡個體信息交互行為給齣瞭模型設置方法和仿真結果，探討瞭個體信息交互行為與社交網絡演化的相互影響。

第1章 社交網絡

1.1概述

互聯網正逐步演變為無處不在的計算平颱和信息傳播平颱。在綫社交網站、微博、博客、論壇、維基等社交網絡的齣現和迅猛發展，使得人類使用互聯網的方式産生瞭深刻變革——由簡單信息搜索和網頁瀏覽轉嚮網上社會關係的構建與維護，以及基於社會關係的信息創造、交流和共享。

基於互聯網的社交網絡正在成為人類社會關係維係和信息傳播的重要渠道和載體，對國傢安全和社會發展都會産生深遠的影響： ①社會個體通過各種連接關係在社交網絡上構成“關係結構”，包括以各種復雜關係關聯而成的虛擬社區； ②基於社交網絡的關係結構，大量網絡個體圍繞某個事件而聚閤，並相互影響、作用、依賴，從而形成具有共同行為特徵的“網絡群體”； ③基於社交網絡關係結構和網絡群體，各類“網絡信息”得以快速發布並傳播擴散形成社會化媒體，並反饋到現實社會，使得社交網絡與現實社會之間形成互動，對現實世界産生影響。

針對網絡結構、群體和信息之間的互動關係，研究社交網絡中各種關係結構（例如，虛擬社區等）的形成機製，發現社交網絡關係結構的穩定特性；研究網絡群體建模方法，揭示網絡群體演化規律，發現網絡群體的生成機理；研究網絡群體行為規律，分析群體內部的相互作用及群體之間的相互影響，發現社交網絡中的信息傳播模式；研究多種社交網絡之間信息傳播的相互影響以及與傳統媒體之間的互動規律。這些問題的研究涉及計算機科學、社會學、管理學、心理學等多個學科領域，可以揭示社交網絡中的關係結構、網絡群體、網絡信息之間的復雜交互關係和互動規律，為社交網絡分析與網絡信息傳播研究提供重要的理論支撐。

前言/序言

隨著互聯網，尤其是移動互聯網的發展，在綫社交網絡應用也在不斷擴展，不僅起到承載信息傳播和促進溝通交流的作用，也滲透到購物、支付等人們的日常生活中。社交網絡作為對傳統人際關係網絡在互聯網上的一種映射和擴展，滲透到人們網絡生活的方方麵麵，並對人們的社會生活産生深刻的影響。因此，針對社交網絡的研究成為當前國內外的研究熱點。然而，社交網絡的研究，尤其是信息傳播、網絡結構和群體行為的演化研究，涉及計算機科學、社會學、心理學等多個學科領域，而且社交網絡用戶規模龐大、網絡結構復雜、用戶行為多樣，導緻傳統的網絡演化分析方法無法適用，迫切需要麵嚮大規模社交網絡的新型模型與方法。

社交網絡演化計算的一個重要研究方法是從微觀上對社交網絡的用戶進行建模，通過仿真用戶間的行為和關係的變化來研究社交網絡宏觀上的網絡結構與中觀上的網絡群體等的演化規律和內在機理，揭示社交網絡中的關係結構、網絡群體、網絡信息之間的復雜交互關係和互動規律，為社交網絡演化分析提供新的認識和理論支撐，並對網絡信息的閤理利用、網絡用戶信息行為的正確引導，以及信息網絡的有效管理起到重要的指導作用。目前，大多數社交網絡建模和演化分析的研究工作是從統計規律的研究展開，側重於對網絡結構的演化分析，缺乏對社交網絡中人為因素的考慮，導緻對社交網絡演化規律的認識不清，缺乏有效的錶達與計算。另一方麵，網絡演化博弈雖然為研究社交網絡上用戶行為和網絡結構的演化規律提供瞭良好的理論基礎，但是現有的網絡演化博弈的研究往往側重於對網絡演化現象的理解與理論分析，缺乏對現實社交網絡的有效錶達。因此，社交網絡演化計算是一個重要的研究方嚮。

我們在基於博弈模型和演化博弈模型的社交網絡演化計算領域進行瞭一係列深入而係統的研究工作，本書主要以博弈論、演化博弈論為模型基礎，深入探討瞭社交網絡演化的建模方法，並結閤具體應用場景對社交網絡中的信息傳播、網絡結構和群體行為的演化問題進行建模、分析與評價。書中大部分內容都取材於作者近期在國際、國內一流學術期刊和會議上發錶的論文，全麵、係統地展示瞭新的研究成果和進展。

本書內容共12章，從結構上可分為4個部分。

第一部分是對社交網絡與建模方法的基礎理論的介紹，包括第1~4章。第1章從社交網絡及其演化的基本概念入手，給齣形式化錶示和研究要素等基礎知識；第2章介紹與本書相關的博弈論的基本知識，包括博弈論的常見模型，以及納什均衡、閤作博弈等相關知識；第3章進一步給齣演化博弈論及網絡演化博弈的研究進展，內容上涵蓋瞭演化博弈的基本結構、種群博弈、復製者動態以及演化穩定策略；第4章介紹瞭社交演化博弈模型，包括社交演化博弈模型的建模方法、社交網絡個體信息交互行為模型設置方法等。

第二部分是單一網絡的社交網絡演化計算，包括第5~7章。第5章分析網絡結構對信息傳播的影響，包括社交網絡信息傳播的演化計算模型、方法和實施；第6章分析信息行為對網絡結構的影響，包括社交網絡用戶典型信息行為分類，以及用戶關係更新策略所造成的網絡結構演化；第7章給齣社交網絡群體演化的計算方法，從社交網絡群體的評價指標、信息交互群體識彆方法、重疊群體相互影響方式、社交網絡群體事件的演化分析等方麵深入探討瞭社交網絡群體演化的分析方法。

第三部分是跨網絡的社交網絡演化計算，包括第8~10章。第8章介紹跨網絡用戶偏好的可預測性分析，利用知識庫對用戶特徵進行建模，主要包括顯式反饋、隱式反饋和時間維度與空間維度條件下的用戶特徵建模；第9章給齣社交網絡用戶在強關聯消費網絡中的偏好預測，包括強關聯預測模型方法，以及強關聯預測的實用性分析；第10章探討社交網絡用戶在弱關聯消費網絡中的偏好預測，涉及社交網絡與消費網絡間的用戶賬戶相似度的計算策略和匹配方法，以及基於用戶賬戶匹配的用戶偏好預測模型方法。

第四部分是演化計算工具和實踐分析舉例，包括第11章、第12章。第11章列舉目前常用的博弈仿真計算工具，包括Gambit、TNG、GAMUT，以及作者為應對社交演化博弈模型仿真開發的Flock計算工具；第12章給齣4個基於真實微博數據的社交網絡演化計算實例，實際檢驗本書提齣的係列模型和方法在真實社交網絡數據上的應用效果。

作者的研究工作得到瞭國傢自然科學基金項目（No.61173008， No.91646120，No.61572473）、國傢重點基礎研究發展計劃（973）項目（No.2013CB329600, No.2014CB340400)和北京科技新星項目(No.Z121101002512063）等資金的資助。

本書的一些研究問題和思路得益於973項目組的多次研討，在此對項目組的各位老師錶示感謝。北京科技大學研究生陸源參與瞭本書第5章、第11章和第12章的撰寫，中國科學院計算技術研究所研究生劉強參與瞭第8章、第9章和第10章的撰寫，中國科學院計算技術研究所研究生歐陳庚、林謝雄參與瞭第5章的撰寫，在此一並錶示感謝。

由於作者水平所限，加之社交網絡演化計算方法的研究和應用仍處於不斷發展和變化之中，書中錯誤和不足之處在所難免，懇請讀者予以指正。社交網絡演化計算——模型、方法與案例前言

作者〖〗2017年5月

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