计算传播学导论(第2版)

**章.导论 1**节　传统传播学简介 2第二节　计算传播学之于传统传播学：新的研究范式 4第三节　基于传统传播学的计算传播学研究 6本章小结 12第二章.文本分析简介 13**节　文本分析研究现状 14第二节.文本分析与传播学研究 16第三节.文本分析的基本步骤：文本的结构化处理 26第四节.Python语言简介 36本章小结 38第三章.情感分析 39**节.情感分析简介 40第二节.情感分析与传播学研究 41**章.导论 1**节　传统传播学简介 2第二节　计算传播学之于传统传播学：新的研究范式 4第三节　基于传统传播学的计算传播学研究 6本章小结 12第二章.文本分析简介 13**节　文本分析研究现状 14第二节.文本分析与传播学研究 16第三节.文本分析的基本步骤：文本的结构化处理 26第四节.Python语言简介 36本章小结 38第三章.情感分析 39**节.情感分析简介 40第二节.情感分析与传播学研究 41第三节　Python进行情感分析 48第四节.情感分析的基本算法 50本章小结 64第四章.语义建模 65**节　语义建模与传播学研究 66第二节.LDA主题生成模型基本原理 71第三节.语义模型的Python实现 74第四节.有监督机器学习分类算法 76本章小结 78第五章.网络传播与传播网络 79**节.引.言 80第二节.网络传播中的热点研究问题 82第三节.社会网络的拓扑结构特征 90第四节　传播网络的拓扑结构统计量 99第五节　社会网络和传播网络之间的结构相关性 105第六节.传播加权网络的多维度测量 109第七节.传播时效网络的多维度测量 117本章小结 125第六章.网络传播模型与机器学习框架 127**节.引.言 128第二节.信息传播模型 129第三节.信息传播的机器学习分析框架 143第四节.影响信息传播的其他因素 145第五节.特征选择方法 151第六节.信息传播的机器学习评价指标 154第七节.基于实证数据的信息流行度预测 157本章小结 165第七章.在线实验 167**节.引.言 168第二节.在线实验简介 168第三节.在线实验的实现工具 179本章小结 186第八章.社交机器人 187**节.引.言 188第二节.社交机器人的定义和分类 190第三节.社交机器人的识别方法 191第四节.社交机器人对社交网络生态的影响 199第五节.社交机器人的新应用 205本章小结 208第九章.数据新闻 211**节.产生背景 212第二节.理论源流 214第三节.实战练习 230本章小结 243第十章.计算广告 245**节.引.言 246第二节.发展历程 248第三节.优化目标 252第四节.计算广告市场的博弈、拍卖与匹配 254第五节.计算广告市场的拍卖机制设计 265本章小结 270第十一章.大语言模型方法 273**节.引.言 274第二节.引入智能计算工具的契机 275第三节.应用大模型的基本原则 281第四节.实操案例 285本章小结 288后.记. 289