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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10

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 PageRank46

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

第二部分 社区和交互110

第6章 社区分析110

6.1社区发现112

6.1.1社区发现算法113

6.1.2基于成员的社区发现114

6.1.3基于群组的社区发现119

6.2社区演变126

6.2.1网络是如何演变的126

6.2.2演变网络中的社区发现129

6.3社区评价131

6.3.1存在真实答案时的评价131

6.3.2无真实答案的评价134

6.4小结135

6.5参考文献及注释136

6.6习题137

第7章 社会媒体中的信息传播139

7.1羊群效应140

7.1.1羊群效应的贝叶斯建模142

7.1.2干预144

7.2信息级联145

7.2.1独立级联模型145

7.2.2级联范围最大化147

7.2.3干预149

7.3社交网络中的创新扩散149

7.3.1创新的特征150

7.3.2创新扩散模型150

7.3.3创新扩散过程建模152

7.3.4干预155

7.4流行病模型155

7.4.1定义156

7.4.2 SI模型156

7.4.3 SIR模型158

7.4.4 SIS模型159

7.4.5 SIRS模型160

7.4.6干预161

7.5小结161

7.6参考文献及注释162

7.7习题163

第三部分 应用166

第8章 影响力和同质性166

8.1度量同配性167

8.1.1度量符号属性的同配性167

8.1.2度量序数属性的同配性170

8.2影响力172

8.2.1度量影响力172

8.2.2影响力建模175

8.3同质性179

8.3.1度量同质性179

8.3.2同质性建模179

8.4区分影响力和同质性180

8.4.1洗牌测试180

8.4.2边缘反转测试181

8.4.3随机化测试181

8.5小结184

8.6参考文献及注释184

8.7习题185

第9章 社会媒体中的推荐187

9.1挑战188

9.2经典的推荐算法188

9.2.1基于内容的算法189

9.2.2协同过滤189

9.2.3将个人推荐推广到群体推荐195

9.3基于社会背景知识的推荐系统197

9.3.1单独使用社会背景知识198

9.3.2基于社会背景知识的经典算法扩展198

9.3.3社会背景知识受限的推荐200

9.4推荐系统评价202

9.4.1评估预测的准确率202

9.4.2评估推荐的相关性203

9.4.3评估推荐的排序204

9.5小结205

9.6参考文献及注释206

9.7习题207

第10章 行为分析208

10.1个体行为208

10.1.1个体行为分析209

10.1.2个体行为建模213

10.1.3个体行为预测214

10.2群体行为217

10.2.1群体行为分析217

10.2.2群体行为建模221

10.2.3群体行为预测221

10.3小结222

10.4参考文献及注释223

10.5习题224

参考文献225