社交网络信息传播 内容简介

社交网络信息传播是计算机科学、传播学、社会学、管理学等领域 的重要研究问题，在舆情分析和网络营销领域具有广泛的应用。目前，同类著作更多地站在传播学或管理学角度介绍信息传播的模型、原理和应用。而本书主要从计算机科学角度出发，介绍了该领域的经典问题和*新成果，包括传播模型、话题检测、影响力*大化等问题。此外，本书面向实际应用场景，阐述了如何开发舆情分析和网络营销系统。本书可供社交网络分析与数据挖掘研究领域的研究者了解该方向的前沿基础工作，也可供信息传播与网络舆情领域的工程实践人员作为系统构建的参考和指导。

社交网络信息传播 本书特色

社交网络信息传播是计算机科学、传播学、社会学、管理学等领域 的重要研究问题，在舆情分析和网络营销领域具有广泛的应用。目前，同类著作更多地站在传播学或管理学角度介绍信息传播的模型、原理和应用。而本书主要从计算机科学角度出发，介绍了该领域的经典问题和*新成果，包括传播模型、话题检测、影响力*大化等问题。此外，本书面向实际应用场景，阐述了如何开发舆情分析和网络营销系统。本书可供社交网络分析与数据挖掘研究领域的研究者了解该方向的前沿基础工作，也可供信息传播与网络舆情领域的工程实践人员作为系统构建的参考和指导。

社交网络信息传播 目录

目 录上篇 理论研究第1章 传播模型21.1 引言21.2 解释模型41.2.1 问题描述41.2.2 解决方案51.3 预测模型101.3.1 基于图形的方法101.3.2 基于非图形的方法151.4 本章小结19参考文献20第2章 热门话题检测242.1 引言242.2 热点话题（pt）模型252.2.1 热点话题简介262.2.2 热点话题262.2.3 持续性话题272.2.4 模型应用272.3 在线话题模型（olda）302.3.1 概率话题模型和lda模型的应用302.3.2 olda模型原理312.3.3 olda模型的先进性312.4 时间和社会话题评估（tste）332.4.1 twitter下的tste模型简介332.4.2 内容提取342.4.3 用户权威352.4.4 内容衰退理论362.4.5 从新关键词到新话题372.5 话题预测分析372.5.1 趋势预测382.5.2 趋势变化的原因392.6 异常检测算法下的话题发现402.6.1 概率模型简介412.6.2 概率模型方法412.7 本章小结44参考文献45第3章 影响力*大化473.1 引言473.2 影响力*大化基本概念483.2.1 影响力*大化的描述483.2.2 社交网络的马尔科夫模型493.3 影响力*大化基本算法513.3.1 启发式算法513.3.2 贪心算法523.4 新鲜度衰减情况下影响力*大化算法533.4.1 新鲜度衰减函数543.4.2 独立级联模型下的新鲜度衰减543.4.3 贪心算法的优化553.4.4 影响力传播计算算法573.5 社交网络中信息覆盖*大化583.5.1 信息覆盖*大化问题简介583.5.2 信息覆盖*大化问题的特征593.5.3 信息覆盖*大化问题的解决方法603.6 在线影响力*大化613.6.1 在线影响力*大化问题描述613.6.2 节点选择策略623.6.3 更新不确定影响概率图633.7 流式子图的增量算法633.7.1 大规模网络下影响力*大化问题643.7.2 增量算法的特征653.8 线性阈值模型下的可扩展社交网络影响力*大化653.8.1 问题描述653.8.2 ldag算法663.9 本章小结66参考文献66第4章 收益*大化694.1 引言694.2 *佳营销策略模型704.2.1 模型简介704.2.2 正外部性704.2.3 模型结果714.2.4 市场策略734.2.5 对称设置*佳营销策略734.2.6 影响-拓展营销策略754.3 影响-拓展策略的效率764.3.1 营销策略的社交网络模型764.3.2 影响-拓展策略的效率774.4 线性阈值模型下的收益*大化问题774.4.1 用户估值线性传播模型（lt-v）784.4.2 定价策略794.5 固定价格销售策略814.6 商品数量受限时的收益*大化824.6.1 问题陈述824.6.2 prub算法844.6.3 prub if算法874.7 本章小结88参考文献88下篇 工程实践第5章 舆情监测925.1 引言925.2 舆情监测相关技术935.2.1 舆情热点自动监测设计955.2.2 文档关键词提取设计1005.2.3 专题生成技术分析设计1025.2.4 主题生成技术分析设计1035.3 互联网舆情监测分析应用系统1045.3.1 互联网舆情监测分析系统结构1055.3.2 互联网舆情监测分析系统功能1075.4 典型舆情监测系统1085.4.1 信息采集子系统1115.4.2 舆情分析子系统1135.4.3 舆情处理子系统1155.4.4 舆情呈现子系统1185.4.5 统一管理平台1205.4.6 安全保障子系统1225.4.7 主要技术指标1235.5 其他舆情监测系统介绍1245.5.1 人民网舆情系统1245.5.2 拓尔思1245.5.3 鹰击系统1255.5.4 buzzlogic1255.5.5 nielsen1255.5.6 reputation defender1265.5.7 visible technologies1265.5.8 cision1265.6 本章小结127参考文献127第6章 品牌推荐与保护1286.1 引言1286.2 网络口碑营销与网络水军1296.3 品牌推荐与保护关键技术1316.3.1 评论采集技术1326.3.2 自动评论技术1356.3.3 评论情感倾向性分析1396.4 品牌推荐与保护系统1426.4.1 系统架构1426.4.2 系统功能1456.4.3 系统数据存储1516.5 网络水军识别研究现状1526.5.1 网络水军识别简介1526.5.2 网络水军识别的关键技术研究1546.6 本章小结156参考文献157第7章 网站验证码识别1627.1 引言1627.2 验证码识别1637.2.1 验证码的概念1637.2.2 验证码分类1647.2.3 验证码识别框架1657.3 图片预处理1667.3.1 图像灰度化1687.3.2 图像二值化1697.3.3 图像去噪1707.3.4 干扰线去除1717.4 字符分割1737.4.1 字符分割简介1737.4.2 k-means聚类分割1747.4.3 投影分割1757.4.4 改进的连通区检测1767.4.5 滴水分割算法1787.4.6 基于连通区检测和投影算法结合的分割方法1807.5 字符识别1827.5.1 字符特征建模1827.5.2 特征库生成1887.5.3 识别方法1907.6 实验结果及分析1907.6.1 使用轮廓走势特征的识别1917.6.2 分割并使用统计特征的识别1957.6.3 不分割且使用位图特征的识别1997.7 验证码识别理论和技术在国内外的研究现状2037.8 本章小结205参考文献205

社交网络信息传播 作者简介

张熙，计算机学会会员，IEEE会员，2012-至今 北京邮电大学计算机学院讲师；2014年起担任可信分布式计算与服务教育部重点实验室常务副主任