包邮社交网络信息传播模型、算法及应用
- ISBN：9787111771548
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 开本：16开
- 页数：228
- 出版时间：2025-02-01
- 条形码：9787111771548 ; 978-7-111-77154-8
本书特色
本书系统地阐述了信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展社交网络研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考资料。
内容简介
本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，并通过对大量信息传播的实际问题进行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。
前言
前言
在信息技术迅猛发展的当下，社交网络已经成为人类社会的重要组成部分。它不仅是人们交流沟通的平台，更是信息传播、舆论形成、社会影响力扩散的关键途径。社交网络的广泛应用对政治、经济、文化等诸多领域产生了深远的影响，研究社交网络的结构特征、信息传播机制及其社会影响已成为学术界的重要课题。
信息和影响力在网络中传播的研究是典型的交叉学科研究领域，涉及计算机科学、复杂网络、统计物理学、概率论、社会学、心理学、管理科学等多个学科。研究者从不同学科视角对信息传播和影响力扩散的各个方面进行探讨。本书主要从计算机科学的角度出发，介绍有关网络信息传播及其影响力的研究成果，同时介绍相关复杂网络领域的研究进展和实际应用。
目录
11社交网络与在线社交网络1
111社交网络1
112在线社交网络3
12社交网络分析的理论与相关工作6
121社交网络分析研究方向8
122社交网络分析研究方法14
13在线社交网络的表示20
131图论20
132图论分析社交网络的优势29
133图论模型：节点与边的表示形式29
14在线社交网络结构特征30
141规则网络31
142随机网络31
143复杂网络32
144社交网络的节点中心性33
145群组38
146超图44
15在线社交网络中的负面信息46
151负面信息的影响47
152负面信息的传播机制48
153研究意义49
16本章小结49
第2章信息传播模型51
21独立级联模型51
22线性阈值模型54
23传染病模型58
231SI模型58
232SIS模型58
233SIR模型59
234SEIR模型60
24触发模型61
25渗流模型63
26竞争线性阈值模型与竞争独立级联模型65
261竞争线性阈值模型65
262竞争独立级联模型 68
263基于竞争独立级联模型下的竞争影响*大化问题71
27通用阈值模型与通用级联模型71
28本章小结74
第3章信息传播影响力的估计75
31影响力估计的复杂性75
32反向影响集抽样方法76
321反向影响集抽样算法77
322竞争传播过程中的反向影响集构造79
323抽样复杂度分析80
33分布式抽样技术80
331分布式抽样算法81
332抽样复杂度分析88
34图神经网络的影响力估计89
341图神经网络89
342算法设计91
35本章小结93
第4章集函数的性质94
41次模函数定义及优化方法94
411次模函数定义95
412贪心算法96
413模性定义98
414超模性定义98
42非次模函数优化99
421次模比的定义99
422曲率的定义100
423集函数的连续化101
424非次模函数的优化方法102
425非次模函数优化的实际应用103
43本章小结105
第5章抽样近似性107
51蒙特卡罗仿真107
52近似算法108
521近似算法AA108
522停止规则算法109
53下界110
54证明111
541证明的准备工作111
542停止规则定理的证明113
543AA定理的证明114
544下界定理的证明115
55本章小结118
第6章复杂度分析与算法近似性120
61复杂度分析中的基本概念120
611P问题121
612NP问题121
613NP完全问题 121
614NP难问题121
62信息传播问题中的复杂度分析122
63信息传播问题中求解算法的近似性124
631贪心算法求解近似性125
632三明治算法求解近似性126
633集函数分解算法求解近似性126
64本章小结128
第7章应用130
71从众效应下的影响力*大化问题130
711问题背景130
712模型构建131
713理论分析132
72社交网络群组影响力*大化问题138
721问题背景138
722模型构建139
723理论分析140
73社交网络中群组影响力收益*大化问题144
731问题背景144
732模型构建144
733理论分析145
74社交网络中谣言源不确定情形下的鲁棒控制问题147
741问题背景147
742模型构建148
743理论分析151
75社交网络中谣言源不确定情形下的随机优化控制问题154
751问题背景154
752模型构建155
753理论分析156
76社交网络回音壁效应分析与影响力*大化问题157
761问题背景157
762模型构建158
763理论分析161
764算法设计163
77虚假信息交互量*小化问题165
771问题背景165
772模型构建166
78虚假信息群组回音壁效应*小化问题168
781问题背景168
782模型构建168
79虚假信息跨虚实交互网络传播*小化问题169
791问题背景169
792模型构建170
710虚实交互社交网络中竞争虚假信息关注度*小化问题171
7101问题背景171
7102模型构建172
711社交网络中虚假信息多源头溯源问题173
7111问题背景173
7112模型构建173
712动态社交网络中虚假信息多源头溯源问题176
7121问题背景176
7122模型构建177
713有符号在线社交网络中净正面交互信息量*大化问题178
7131问题背景178
7132模型构建180
7133理论分析183
714基于马尔可夫链的谣言动态传播问题185
7141问题背景185
7142模型构建186
7143理论分析195
第8章未来愿景与研究展望198
81社交网络信息传播问题前沿热点198
811异构社交网络信息传播模型研究198
812动态网络演化模型研究200
813虚实空间交互下虚假信息一体化治理研究201
82社交网络信息传播理论前瞻研究203
821基于次模比与曲率的非次模函数优化方法研究203
822自适应次模性优化问题研究205
823深度学习在社交网络中的应用207
83社交网络典型数据集架构与采集208
参考文献212
作者简介
朱建明 中国科学院大学教授，博士生导师，应急管理科学与工程学院院长助理，全国专业标准化委员会委员，全国专业学位水平评估专家，中国科协“科创中国”安全与应急管理专业科技服务团团长，中国优选法统筹法与经济数学研究会数学建模与算法分会副理事长，中国优选法统筹法与经济数学研究会应急管理专业委员会秘书长、网络科学分会副秘书长，国家自然科学基金重点项目及面上项目评议专家。斯坦福大学、得克萨斯大学达拉斯分校、新加坡南洋理工大学访问学者。从事运筹学、应急管理、大数据分析、社会计算和网络科学等研究，发表论文 100 余篇，获得中国科学院朱李月华优秀教师奖、北京市应急管理领域青年优秀科技论文一等奖。
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