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内容简介
本书集成了近年来社会媒体、社会网络分析以及数据挖掘的前沿成果，为学生、从业者、研究人员和项目经理提供了一个方便的平台，以便理解社会媒体挖掘的基础知识和潜能。本书介绍了社会媒体数据的问题，并阐述了网络分析和数据挖掘的基本概念、新问题以及有效的算法。
作者简介
Reza Zafarani
雪城大学助理教授，曾为亚利桑那州立大学计算机科学与工程专业助理研究员。研究方向为社会媒体挖掘、机器学习、社会网络分析和社会计算。研究重点是大规模用户行为分析，以及跨社会媒体网站的信息整合和建模。
Mohammad Ali Abbasi
亚利桑那州立大学计算机科学与工程专业助理研究员。研究方向为文本分析、信息检索、数据挖掘、机器学习和社会计算。研究重点是用户归档、用户可信度评估、推荐系统、社会网络分析，以及社会媒体在现实世界的应用。
Huan Liu（刘欢）
亚利桑那州立大学计算机科学与工程专业教授，在教学和科研领域都取得了公认的优异成绩。研究方向为数据挖掘、机器学习、社会计算、人工智能，以及真实数据密集型应用的问题。
目录
第1章 引言 1
1.1 什么是社会媒体挖掘 1
1.2 挖掘领域的新挑战 2
1.3 本书概览和读者指南 3
1.4 小结 5
1.5 参考文献及注释 5
1.6 习题 6
第一部分 基础知识
第2章 图的基本要素 10
2.1 图的基础知识 11
2.1.1 结点 11
2.1.2 边 11
2.1.3 度和度的分布 12
2.2 图的表示 14
2.2.1 邻接矩阵 14
2.2.2 邻接表 15
2.2.3 边列表 15
2.3 图的类型 16
2.4 图的连通性 17
2.5 特殊图 21
2.5.1 树和森林 21
2.5.2 特殊子图 21
2.5.3 完全图 23
2.5.4 平面图 23
2.5.5 二分图 23
2.5.6 正则图 24
2.5.7 桥 25
2.6 图算法 25
2.6.1 图/树的遍历 25
2.6.2 最短路径算法 27
2.6.3 最小生成树 29
2.6.4 网络流算法 31
2.6.5 二分图最大匹配 34
2.6.6 桥检测 35
2.7 小结 36
2.8 参考文献及注释 37
2.9 习题 37
第3章 网络度量 40
3.1 中心性 40
3.1.1 度中心性 40
3.1.2 特征向量中心性 42
3.1.3 Katz中心性 44
3.1.4 PageRank 46
3.1.5 中间中心性 47
3.1.6 接近中心性 48
3.1.7 群体中心性 50
3.2 传递性与相互性 51
3.2.1 传递性 51
3.2.2 相互性 53
3.3 平衡和地位 55
3.4 相似度 57
3.4.1 结构等价性 57
3.4.2 规则等价性 59
3.5 小结 61
3.6 参考文献及注释 61
3.7 习题 62
第4章 网络模型 64
4.1 真实世界网络的属性 64
4.1.1 度分布 65
4.1.2 聚类系数 66
4.1.3 平均路径长度 67
4.2 随机图模型 67
4.2.1 随机图的演变 69
4.2.2 随机图的属性 71
4.2.3 基于随机图的真实世界网络建模 73
4.3 小世界模型 73
4.3.1 小世界模型的属性 75
4.3.2 基于小世界模型对真实世界网络建模 77
4.4 优先链接模型 77
4.4.1 优先链接模型的属性 78
4.4.2 基于优先链接模型对真实世界网络进行建模 80
4.5 小结 80
4.6 参考文献及注释 81
4.7 习题 81
第5章 数据挖掘的基本要素 83
5.1 数据 84
5.2 数据预处理 87
5.3 数据挖掘算法 89
5.4 监督学习 89
5.4.1 决策树 90
5.4.2 朴素贝叶斯分类器 92
5.4.3 最近邻分类器 93
5.4.4 利用社交信息辅助分类 94
5.4.5 回归 96
5.4.6 监督学习评估 99
5.5 无监督学习 99
5.5.1 聚类算法 100
5.5.2 无监督学习的评估 102
5.6 小结 104
5.7 参考文献及注释 105
5.8 习题 106
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhiyong399/p/9396305.html
