大數(shù)據(jù)時代人際交往研究

定　價：￥98.00

作　者：	靳宇倡，安俊秀，陳濤著
出版社：	經(jīng)濟(jì)管理出版社
叢編項：	經(jīng)管文庫·管理類
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787509680377	出版時間：	2021-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	271	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《大數(shù)據(jù)時代人際交往研究》通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對社交網(wǎng)絡(luò)中人際交往方式變化的社會心理影響進(jìn)行分析和研究?！洞髷?shù)據(jù)時代人際交往研究》內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)時代群體人際交往模式和現(xiàn)狀的概述，社交網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建方法，大數(shù)據(jù)時代人際交往方式演化機理、人際交互行為感知及影響分析，社交網(wǎng)絡(luò)中虛假信息傳播特點及控制算法，微博網(wǎng)絡(luò)節(jié)點影響力因素分析，基于HowNet和NaiveBayes相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)社會評論傾向性分析，等等。《大數(shù)據(jù)時代人際交往研究》以落實國家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略、滿足大數(shù)據(jù)生態(tài)構(gòu)建發(fā)展的人才需求為基本出發(fā)點，主要是為面向大數(shù)據(jù)社會情感計算方向的研究人員提供一些參考，目的是幫助相關(guān)研究人員了解大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景。同時，《大數(shù)據(jù)時代人際交往研究》將大數(shù)據(jù)知識與多學(xué)科技術(shù)融合運用，對于運用大數(shù)據(jù)技術(shù)作交叉學(xué)科研究領(lǐng)域的學(xué)者來說，《大數(shù)據(jù)時代人際交往研究》也具有一定的參考價值。

作者簡介

　　靳宇倡，山西朔州人，二級教授，博士研究生導(dǎo)師、四川師范大學(xué)心理學(xué)院院長。第十二批四川省學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人，心理學(xué)專業(yè)國家一流本科專業(yè)建設(shè)點負(fù)責(zé)人，四川省心理學(xué)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會副主任，西南民族地區(qū)社會心理服務(wù)研究基地學(xué)術(shù)委員會委員，四川師范大學(xué)首屆“獅山學(xué)者”特聘教授，四川師范大學(xué)“251重點人才培養(yǎng)工程”第二層次“優(yōu)秀人才”，2017、2018、2019、2020年度四川師范大學(xué)“科研十佳”。現(xiàn)任四川師范大學(xué)心理學(xué)院教授、應(yīng)用心理專業(yè)碩士點負(fù)責(zé)人?，F(xiàn)為Computers in Human Behavior、Journal of Anxiety Disorders、Journal of Affective Disorders、Psychiatry Research、Media Psychology、Journal of Behavioral Addiction、《心理科學(xué)》、《心理科學(xué)進(jìn)展》、《西南民族大學(xué)學(xué)報（社科版）》審稿專家。安俊秀，成都信息工程大學(xué)教授，碩士生導(dǎo)師。軟件自動生成與智能服務(wù)四川省重點實驗室學(xué)術(shù)帶頭人（領(lǐng)域知識本體和大數(shù)據(jù)方向），并行計算與大數(shù)據(jù)研究所負(fù)責(zé)人。長期從事數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)相關(guān)的研究與教學(xué)工作，發(fā)表相關(guān)論文40余篇，主編云計算與大數(shù)據(jù)方面專著或教材將近20部。國家自然科學(xué)基金委通訊評審專家，四川省科技項目評審專家，成都市科技攻關(guān)計劃評審專家。陳濤，碩士研究生。研究方向為大數(shù)據(jù)與并行計算、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理。目前主要從事大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)研發(fā)工作。

圖書目錄

第1章群體人際交往模式的演化概述
1．1 群體人際交往模式演化的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2 研究的主要內(nèi)容
1．3 研究思路
1．4 研究的意義
第2章大數(shù)據(jù)時代人際交往方式現(xiàn)狀調(diào)查
2．1 微信
2．2 QQ
2．3 微博
2．4 實時彈幕
第3章節(jié)點、聯(lián)系與影響
3．1 社會網(wǎng)絡(luò)
3．2 節(jié)點的重要性
3．3 聯(lián)系的強度
3．4 社會影響建模
第4章大數(shù)據(jù)時代人際交往方式演化機理
4．1 社交網(wǎng)絡(luò)建模與分析
4．2 社交網(wǎng)絡(luò)基本理論
4．3 社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播研究現(xiàn)狀
4．4 當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型
第5章社交網(wǎng)絡(luò)中虛假信息傳播特點及控制算法
5．1 社交網(wǎng)絡(luò)中虛假信息傳播的特點
5．2 社交網(wǎng)絡(luò)信息控制的研究現(xiàn)狀
5．3 克隆選擇算法概述
5．4 改進(jìn)的克隆選擇信息控制算法
第6章大數(shù)據(jù)時代人際交互行為感知及影響研究方法
6．1 研究背景及意義
6．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
6．3 聚類技術(shù)
6．4 文本情感分類
第7章將改進(jìn)后的多尺度量子諧振子優(yōu)化算法應(yīng)用于聚類
7．1 優(yōu)化算法概述
7．2 MQHOA概述
7．3 基于協(xié)方差的MQHOA
7．4 數(shù)值仿真實驗及分析
7．5 將CM-MQHOA應(yīng)用于聚類
7．6 總結(jié)與展望
第8章基于HowNet和NaiveBayes相融合的網(wǎng)絡(luò)社會評論傾向性分析
8．1 網(wǎng)絡(luò)社會評論傾向性分析概況
8．2 社交群眾心理方向智慧分析模型架構(gòu)
8．3 基于HowNet的情緒詞語資源的情緒屬性認(rèn)知
8．4 基于樸素貝葉斯理論的分類器構(gòu)造
8．5 HowNet和NaiveBayes相融合的網(wǎng)絡(luò)社會評論傾向性分析
8．6 實驗與結(jié)果分析
第9章基于情感傾向聚類的實時評論情感分類研究
9．1 實時評論概述
9．2 實時評論的情感傾向聚類
9．3 量子諧振子模型
9．4 基于量子諧振子模型的情感傾向聚類算法
9．5 情感傾向聚類用于實時評論情感分類的可行性分析
9．6 改進(jìn)的貝葉斯分類模型
9．7 基于情感傾向聚類的矯正貝葉斯算法
9．8 實驗與分析
9．9 本章小結(jié)
第10章微博網(wǎng)絡(luò)節(jié)點影響力因素分析
10．1 PageRank概述
10．2 微博網(wǎng)絡(luò)影響力關(guān)鍵因素分析
10．3 微博網(wǎng)絡(luò)節(jié)點影響力關(guān)鍵因素度量研究
10．4 LeaderRank算法與UserRank算法分析
10．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)