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文献来源:
出版时间 :
社交网络舆情分析--演化规律及其干预/网络安全系列图书
0.00     定价 ¥ 34.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787560665405
  • 作      者:
    作者:韩益亮//朱率率|责编:阎彬
  • 出 版 社 :
    西安电子科技大学出版社
  • 出版日期:
    2022-07-01
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内容介绍
本书围绕社交网络中的舆情问题,按照理论基础、分析技术和干预策略三个方面展开讨论。其中,理论基础(第一、二、三章)包括社交网络舆情的发展背景和核心概念,社交网络舆情信息基本描述方法,社交网络舆情信息传播规律等内容;分析技术(第四、五、六、七章)包括基于内容的社交网络舆情分析技术,基于社交网络结构演化的舆情规律分析,基于语义信息的社交网络舆情规律分析,社交网络谣言传播建模分析等内容;干预策略(第八章)主要包括技术干预和策略管理两方面的内容。本书参考社交网络舆情的最新研究进展,力求理论有基础,技术有支撑,策略有依据,以使读者在社交网络舆情分析和管理方面形成从基本概念到技术落实的完整知识结构。 本书可作为网络安全、舆情管控方面科技工作者的参考书,也可供高校网络安全专业教学使用。
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目录
第一章 绪论
1.1 社交网络的基本理论
1.1.1 社交网络的兴起
1.1.2 社交网络的种类与特点
1.1.3 社交网络的研究层次划分
1.1.4 社交网络的基本参量
1.2 社交网络舆情的基本理论
1.2.1 社交网络舆情的兴起
1.2.2 社交网络舆情的特点及其基本规律
1.3 社交网络舆情群体生成理论基础
1.3.1 社交网络群体理论
1.3.2 社交网络的舆论领袖
1.3.3 社交网络舆情受众分析
1.4 社交网络舆情研究现状与挑战
1.4.1 社交网络信息传播的本质
1.4.2 面向受众的信息传播分析
1.4.3 社交网络舆情研究面临的挑战
本章小结
第二章 社交网络舆情信息基本描述方法
2.1 自然语言处理的基本理论与方法
2.1.1 自然语言处理与计算语言学
2.1.2 自然语言处理涉及的层次与面临的困难
2.1.3 自然语言处理的基本方法及其发展
2.2 自然语言学基础
2.2.1 概率统计基础
2.2.2 信息论基础
2.2.3 噪声信道模型
2.2.4 语言模型
2.3 语料库与词汇知识库
2.3.1 典型语料库介绍
2.3.2 词汇知识库
2.4 语义角色标注
2.4.1 语义角色标注的定义
2.4.2 语义角色标注的主要方法
2.4.3 标注模型
2.4.4 标注评测标准
2.5 浅层语义分析的应用
本章小结
第三章 社交网络舆情信息传播规律
3.1 社交网络舆情基本模型
3.1.1 社交网络中信息传播模型
3.1.2 面向信息传播的连接强度计算
3.1.3 用户兴趣发现
3.1.4 信息传播中的演化性
3.2 社交网络舆情传播机制的构成
3.2.1 传播阶段划分
3.2.2 传播阶段分析
3.2.3 社交网络舆情传播阶段的联动机制
3.3 社交网络舆情传播动力学及其交织机理
3.3.1 社交网络舆情传播影响因素
3.3.2 各影响因素对舆情传播机制的交织作用
3.4 社交网络舆情传播动力学建模
3.4.1 系统动力学引入
3.4.2 社交网络舆情传播系统因果回路图的构建
3.5 基于复杂网络的传播理论建模
3.5.1 复杂网络的定义及其统计描述
3.5.2 复杂网络基础模型
3.5.3 复杂网络经典传播模型
3.5.4 复杂网络上的免疫策略
本章小结
第四章 基于内容的社交网络舆情分析技术
4.1 社交网络舆情信息的搜索与抽取方法
4.1.1 舆情信息的搜索
4.1.2 舆情信息的抽取
4.1.3 舆情信息的清洗
4.1.4 舆情信息的特征表示
4.1.5 舆情信息的检索体系设计
4.2 网络舆情群体受众偏好建模和挖掘方法
4.2.1 网络舆情群体受众偏好的发现
4.2.2 受众偏好分类算法
4.2.3 群体受众偏好的兴趣漂移策略
4.3 基于语义结构的舆情评论分析方法
4.3.1 发现意见领袖的关键技术
4.3.2 挖掘关系网络中的意见领袖
本章小结
第五章 基于社交网络结构演化的舆情规律分析
5.1 社交网络的拓扑结构
5.2 基于TOPSIS和灰色关联度的社交网络节点评价
5.2.1 属性体系
5.2.2 节点混合评价算法
5.2.3 仿真与分析
5.3 动态社交网络的节点评价
5.3.1 动态节点重要性评价算法
5.3.2 仿真与分析
5.4 基于事件的社区演化预测模型
5.4.1 社交网络的表示方法
5.4.2 社区与事件模型的构建
5.4.3 仿真与分析
本章小结
第六章 基于语义信息的社交网络舆情规律分析
6.1 社交网络舆情语义信息倾向性概述
6.1.1 倾向性分析定义及主要任务
6.1.2 社交网络语义倾向性分析的现有技术和挑战
6.1.3 社交网络语义倾向性分析方法
6.2 基于 Single-Pass 聚类的微博话题检测方法
6.2.1 三层话题演化模型
6.2.2 微博文本处理
6.2.3 Single-Pass聚类算法
6.2.4 仿真与分析
6.3 基于关键词提取与依存句法的微博情感倾向性分析
6.3.1 关键词提取
6.3.2 关键句提取算法
6.3.3 情感倾向计算
6.3.4 仿真与分析
本章小结
第七章 社交网络谣言传播建模分析
7.1 基于节点度和从众博弈的社交网络谣言传播研究
7.1.1 社交网络中基于节点度的演化博弈
7.1.2 节点从众博弈的社交网络谣言传播
7.2 基于节点亲密度的社交网络谣言传播研究
7.2.1 SI2R谣言传播模型
7.2.2 SI2R谣言传播理论分析
7.2.3 仿真与分析
7.3 基于节点影响力的无标度网络谣言传播研究
7.3.1 社交网络谣言传播模型S2IR
7.3.2 S2IR模型理论分析
7.3.3 仿真与分析
本章小结
第八章 社交网络舆情干预策略与技术
8.1 社交网络舆情管理的现实意义及指导理念
8.1.1 对社交网络舆情的辩证认识
8.1.2 网络舆情引导基本理论
8.2 社交网络舆情传播的干预策略
8.2.1 社交网络舆情干预的基本因素
8.2.2
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