《社交網路信息檢索與傳播》是科學出版社出版的圖書，作者是黃河燕。
基本介紹
- 中文名：社交網路信息檢索與傳播
- 作者：黃河燕
- 出版社：科學出版社
- ISBN：9787030644770
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
線上社交網路的快速發展帶來了信息產生的社會化、信息傳播網路化和傳播影響深遠化等問題，研究社交網路中的信息檢索與傳播，對於揭示網路信息傳播規律具有重要的理論意義和實用價值。
本書研究社交網路的信息檢索與傳播，主要內容包括短文本觀點檢索、實體文檔檢索以及基於社團成員層次結構的信息檢索；線上社交網路的個性化推薦；社交網路信息傳播模型及分析；影響力最大化計算方法；信息溯源方法。
本書內容豐富，可讀性強，重在討論社交網路信息檢索與傳播的模型與算法，並通過實例進行算法分析與比較。
圖書目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景和意義 1
1.2 研究現狀 2
1.2.1 線上社交網路信息檢索 3
1.2.2 線上社交網路的個性化推薦 4
1.2.3 線上社交網路的信息傳播 5
1.2.4 線上社交網路的社交影響力分析 6
1.3 本書的主要工作 7
參考文獻 8
第2章 社交網路的信息檢索 10
2.1 短文本情感分析與觀點抽取 10
2.1.1 情感關鍵句識別 10
2.1.2 評價對象的抽取 17
2.1.3 情感傾向性分類 24
2.1.4 基於情感分析與觀點挖掘的信息檢索 29
2.2 基於知識庫的實體文檔檢索 30
2.2.1 實體類型相關的判別式混合模型 31
2.2.2 基於時空特性的實體特徵擴展 38
2.2.3 基於知識庫的實體文檔檢索 46
2.3 基於社團成員層次結構的信息檢索及排序 50
2.3.1 社團成員層次結構定義 51
2.3.2 社團成員層次結構檢測 51
2.3.3 實驗結果及分析 57
2.3.4 基於社團成員層次結構的信息檢索 65
2.3.5 信息檢索的排序方法 67
參考文獻 68
第3章 社交網路的個性化推薦 72
3.1 研究背景 72
3.2 研究現狀及面臨的挑戰 73
3.2.1 國內外研究現狀 73
3.2.2 面臨的挑戰 75
3.3 協同過濾算法 75
3.3.1 基於用戶的協同過濾 76
3.3.2 基於物品的協同過濾 76
3.3.3 基於模型的協同過濾 77
3.4 排序學習算法 78
3.4.1 排序學習的相關概念 78
3.4.2 排序學習算法 79
3.5 面向社交媒體數據的信息推薦技術 81
3.5.1 異構信息融合的個性化推薦方法 82
3.5.2 基於遷移學習的個性化推薦(非線性) 87
3.5.3 面向城市路線的個性化推薦技術 94
3.5.4 面向熱門地點的個性化推薦 104
3.5.5 用戶地點類別轉移張量的分解及最佳化 119
參考文獻 120
第4章 社交網路信息傳播 123
4.1 社交網路信息傳播概述 123
4.1.1 信息傳播 123
4.1.2 傳統信息傳播研究 124
4.1.3 社交網路信息傳播分析 126
4.2 基於轉發行為的社交網路信息傳播分析 128
4.2.1 用戶轉發模型 128
4.2.2 轉發數預測 131
4.3 社交網路信息傳播的時序性分析 133
4.3.1 信息傳播中的時序模式分析 133
4.3.2 信息傳播中的累積效應分析 138
4.4 社交網路信息傳播模型 143
4.4.1 網路結構對信息傳播的影響分析 143
4.4.2 個體互動傳播模型 145
4.4.3 基於進化博弈論的信息傳播預測模型 146
參考文獻 148
第5章 影響力最大化計算 150
5.1 基於節點社團影響力和全圖統計屬性的影響力最大化計算方法 150
5.1.1 節點全圖影響力計算 150
5.1.2 節點社團影響力計算 158
5.1.3 影響力最大化計算方法 160
5.2 基於上界的影響力最大化計算方法 162
5.2.1 影響力傳播模型與貪婪算法 163
5.2.2 影響力上界分析 165
5.2.3 基於上界的加速貪婪算法 170
參考文獻 171
第6章 信息溯源 175
6.1 信息溯源問題概述 175
6.1.1 溯源問題的定義 176
6.1.2 現有溯源方法概述 178
6.1.3 線上社交網路上信息溯源的新挑戰 180
6.2 不完整觀測條件下異步信息傳播過程的溯源問題 181
6.2.1 不完整觀測條件及樣本選取 181
6.2.2 異步信息傳播過程及其特點 182
6.3 時間反轉逆向擴散溯源方法 184
6.3.1 問題描述 184
6.3.2 溯源方法 184
6.3.3 可溯源條件 185
6.4 不確定傳播條件下的多源溯源方法 186
6.4.1 問題描述 187
6.4.2 溯源方法 187
6.5 面向網路擴散源追溯的最小差分預解集問題 188
6.5.1 差分預解集定義 189
6.5.2 最小差分預解集問題 190
6.5.3 DRS 的性質 191
6.5.4 編程模型 191
6.5.5 近似算法 192
參考文獻 193
- 彩圖
