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社会舆情的网络分析方法与建模仿真

社会舆情的网络分析方法与建模仿真

作者:刘怡君
出版社:科学出版社出版时间:2018-12-01
开本: 32开 页数: 235
本类榜单:政治军事销量榜
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社会舆情的网络分析方法与建模仿真 版权信息

  • ISBN:9787030456908
  • 条形码:9787030456908 ; 978-7-03-045690-8
  • 装帧:暂无
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>>

社会舆情的网络分析方法与建模仿真 本书特色

本书系统介绍了网络方法的理论、概念、指标、工具及其在社会舆论中的建模、仿真和应用.全书共分三篇:一是理论基础篇,详细介绍了社会网络分析、动态网络分析及超网络分析.二是模型方法篇,创新提出了“社会舆论超网络模型”、“超链路预测”和“超链路排序”等,针对社会舆论形成与演化、引导与干预全过程进行建模分析.三是案例应用篇,真实模拟仿真了代表性非常规突发网络事件,旨在介绍如何应用网络理论,特别是超网络方法解决实际问题.

社会舆情的网络分析方法与建模仿真 内容简介

本书系统介绍了网络方法的理论、概念、指标、工具及其在社会舆论中的建模、仿真和应用。全书共分三篇,分别是理论基础篇、模型方法篇、案例应用篇。

社会舆情的网络分析方法与建模仿真 目录

目录 序一 序二 前言 理论基础篇 第1章社会网络分析2 1.1社会网络分析的基本理论2 1.1.1社会网络分析2 1.1.2社会网络指标5 1.1.3社会网络模型7 1.2社会网络分析的研究角度12 1.2.1中心性分析12 1.2.2凝聚子群分析13 1.2.3核心-边缘结构分析15 1.3社会网络分析工具16 1.3.1概述16 1.3.2Pajek20 1.3.3Gephi24 参考文献31 第2章动态网络分析33 2.1动态网络分析的基本理论33 2.1.1动态网络分析的创新点34 2.1.2动态网络基本演化过程35 2.2动态网络分析的度量指标35 2.2.1动态网络分析的定义35 2.2.2动态网络分析的指标37 2.2.3动态网络分析的指标分类53 2.3动态网络分析工具57 2.3.1AutoMap——网络生成57 2.3.2ORA——网络分析58 2.3.3DyNet——仿真模拟58 2.3.4动态网络分析在“反恐”中的应用59 参考文献61 第3章超网络分析63 3.1超网络的基本内容63 3.2超网络的研究现状65 3.2.1基于变分不等式的超网络研究65 3.2.2基于超图的超网络研究66 3.2.3基于系统分析的超网络研究67 3.3超网络的示例分析67 3.3.1超网络模型中子网关系的建立67 3.3.2超网络模型中层间映射关系68 3.4超网络的度量指标69 3.4.1节点超度69 3.4.2超边重叠度70 3.4.3集聚系数70 3.4.4节点间距离70 参考文献71 模型方法篇 第4章社会舆论形成与演化的建模分析76 4.1社会舆论形成与演化模型78 4.1.1Sznajd模型78 4.1.2Deffuant模型79 4.1.3KrauseHegselmann模型79 4.1.4Galam模型80 4.1.5社会影响模型81 4.2社会舆论超网络形成模型82 4.2.1社会舆论超网络中各层子网的建模分析82 4.2.2社会舆论超网络中子网集成的建模分析83 4.2.3社会舆论超网络模型84 4.3社会舆论超网络演化模型85 4.3.1外驱动力作用下社会舆论超网络模型的演化85 4.3.2内驱动力作用下社会舆论超网络模型的演化88 参考文献90 第5章社会舆论引导与干预的建模分析94 5.1社会舆论引导与干预方法94 5.1.1建模仿真视角94 5.1.2复杂网络视角95 5.1.3系统控制视角100 5.2社会舆论超网络引导模型105 5.2.1社会舆论超网络引导机制105 5.2.2社会舆论超网络引导策略108 5.3社会舆论超网络干预模型110 5.3.1社会舆论超网络干预机制110 5.3.2社会舆论超网络干预策略114 参考文献117 第6章社会舆论超网络模型的超链路预测123 6.1超链路预测123 6.1.1从链路预测到超链路预测123 6.1.2超链路预测的基本思想125 6.1.3超链路预测的基本概念125 6.1.4超链路预测的基本算法126 6.1.5社会舆论超网络的超链路预测129 6.2社会舆论超网络子网层内的超链路预测132 6.2.1舆论超链路层内预测算法指标132 6.2.2舆论超网络层内超链路预测评价方法135 6.3社会舆论超网络各网层间的超链路预测138 6.3.1舆论超网络层间超链路预测算法138 6.3.2舆论超网络层间超链路预测评价方法139 参考文献140 第7章社会舆论超网络模型的超链路排序142 7.1超链路排序基本思想142 7.1.1PageRank算法142 7.1.2SuperlinkRank算法143 7.2舆论超网络模型的测度指标144 7.2.1舆论超网络模型的节点超度145 7.2.2舆论超网络模型的超边连接度146 7.2.3舆论超网络模型的超边*短距离147 7.2.4舆论超网络模型的超边重叠度147 7.3舆论超网络模型的超链路属性计算149 7.3.1环境子网信息传播度149 7.3.2心理子网转化关联度150 7.3.3观点子网观点相似度151 7.4舆论超网络模型的超链路排序算法153 7.4.1SuperlinkRank算法提出153 7.4.2SuperlinkRank算法应用154 7.4.3SuperlinkRank算法评价155 参考文献157 案例应用篇 第8章意见领袖识别的实例分析——钱××事件160 8.1意见领袖识别方法161 8.1.1基于社会网络分析的意见领袖识别161 8.1.2基于动态网络分析的意见领袖识别163 8.1.3基于超网络分析的意见领袖识别167 8.2案例分析——钱××事件169 8.2.1事件背景169 8.2.2数据处理170 8.2.3结果分析172 参考文献179 第9章谣言仿真建模与分析的实例分析——抢盐事件181 9.1谣言传播建模182 9.1.1数学模型182 9.1.2物理模型183 9.1.3仿真模型184 9.1.4Agent多主体建模185 9.1.5系统模型185 9.2仿真建模的方法与工具186 9.2.1复杂适应系统理论186 9.2.2多主体仿真工具188 9.2.3基于QSIM定性仿真推理192 9.3基于多主体仿真案例分析——抢盐事件193 9.3.1事件背景193 9.3.2基本定义194 9.3.3演化规则194 9.3.4情景分析195 9.3.5实例验证198 9.4基于QSIM定性仿真推理——谣言形成与引导199 9.4.1舆论主体及其行为特征的分类与定义199 9.4.2舆论主体相互作用的定性表示200 9.4.3基于QSIM算法的舆论主体行为定性模拟201 9.4.4基于QSIM定性模拟方法的舆论引导与调控203 参考文献205 第10章舆论超网络建模仿真的实例分析——郭××事件207 10.1“郭××事件”舆论的形成207 10.2“郭××事件”舆论的演化209 10.3“郭××事件”舆论超网络的模型建立212 10.3.1数据处理212 10.3.2模型建立212 10.4“郭××事件”舆论超网络模型的引导216 10.4.1“郭××事件”舆论超网络引导建模216 10.4.2“郭××事件”舆论超网络引导分析217 10.5“郭××事件”舆论超网络模型的干预219 10.5.1“郭××事件”舆论超网络干预建模219 10.5.2“郭××事件”舆论超网络干预分析224 参考文献235
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