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编辑推荐
本书是社会网络分析领域的经典图书，基础理论与实践完美结合，是一部逻辑紧密、内容详实，适合所有相关技术人员的参考书。
内容简介
社会网络分析领域的经典图书，逻辑紧密、内容详实，将基础理论与实践完美结合。作者Maksim Tsvetovat 和 Alexander Kouznetsov都具有丰富的数据分析、处理工作经验，是社会网络分析实践技术方面的积极实践者。如果你从事如下工作：社交媒体、社交CRM、社交营销、管理咨询等，你应该读一读这本书，它会告诉你社交系统是如何发展、演变以及运转的。实际上，这本书的内容不仅仅适用于创业公司。整本书就是一门系统的课程，它囊括了几乎一个学期的理论知识和实际操作材料。阅读以后，你就会对于社会网络分析是“危险的”有足够的理解。如果你是这个研究领域的学生，我们强烈鼓励你去寻找并阅读脚注里提到的每一篇论文或每一本书。这样做会让你非常了解这个领域的经典文献，也可以让你自信地开展研究课题。如果你有计算机技术背景，可以从这本书学到主要的社会学概念，并从中提取出可以用来编程的信息和分析数据；如果你有社会学或市场营销背景，你会发现一些熟悉的材料，与此同时也会学到用定量和定性的方法去了解社交背景下的人们。
作者简介
作者Maksim Tsvetovat，跨学科的科学家、软件工程师和爵士音乐家，社会网络分析领域专家，拥有丰富的数据分析、处理工作经验，专注于社会网络进化、信息和态度扩散、集体智能发生的计算机建模。他拥有卡内基·梅隆大学计算、组织和社会方向博士学位，目前在乔治·梅森大学教授社会网络分析。他还是DeepMile Networks公司联合创始人之一，该公司开展社交媒体影响图形化业务。
章节目录
版权信息
O'Reilly Media,Inc.介绍
作者介绍
译者序——社会网络分析：探索关系背后的科学与技术
前言
第1章 导论
分析关系，理解人与群体
二元与赋值关系
对称与非对称关系
多模关系
从关系到网络——超乎所见
社会网络与连接分析
非正式网络的力量
恐怖分子与革命者：社会网络的力量
监狱中的社会网络
恐怖组织的信息网络
推特上的革命
第2章 图论速览
什么是图
邻接矩阵
边列表与邻接列表
哥尼斯堡七桥问题
图的遍历与距离
深度优先搜索
广度优先搜索
路径与漫步
迪杰斯特拉算法
图的距离
图的直径
为什么重要
六度理论神话
小世界网络
第3章 中心性、权力与瓶颈
样本数据
使用Python与NetworkX获取数据
从LiveJournal读取节点与边
滚雪球抽样法
保存和加载文件中的样本数据集
中心性
网络中谁更重要
发现“名人”
发现八卦传播者
发现传播瓶颈或社群桥梁
整合
谁是“灰衣主教”
练习
Klout分数
PageRank：Google如何测量中心性
中心性测量不能告诉我们什么
第4章 派系、聚类和组元
组元和子图
使用Python分析组元
网络中的岛屿
子图——自我中心网
使用Python提取和可视化自我中心网
三元组
大学生联谊会研究——连接的稳定性与三元组
三元组和恐怖分子
禁止进入的三元组”和结构洞
结构洞和边界跨越
政治中的三元组
有向三元组
分析真实网络中的三元组
真实数据
派系
检测派系
分层聚类
算法
城市聚类
准备数据和聚类
块模型
三元组、网络密度和冲突
第5章 二模网络
竞选资金是否影响选举
二模网络的理论
隶属网络
属性网络
一点数学知识
二模网络实战
政治行动委员会网络
候选人网络
扩展多模网络
练习
第6章 信息扩散：像病毒一样传播开来
病毒视频剖析
脸谱做对了什么
如何估计临界质量
维基经济的临界质量
内容（依旧）为王
信息如何影响网络
具有相同羽毛的鸟
同质性与好奇心
弱关系
邓巴数字和弱关系
Python中的一个简单动态模型
处于中间的影响者
练习
网络和信息的共同演化
练习
为什么为网络建立模型
第7章 在现实世界中绘图
中等规模数据：传统SQL关系数据库
大数据：未来，从今天开始
小数据——平面文件表达
边列表文件
古老的二进制格式——##h文件
中等规模数据：数据库表达
什么是游标
什么是事务
名字
节点作为数据，属性作为什么
类
函数与修饰符
适配器
使用二模数据工作
练习
社会网络和大数据
现实中的数据结构
计算复杂度
大数据很大
运行大数据
我们在分布什么
附录A 收集数据
收集数据时在伦理道德上的注意事项
老派做法
挖掘服务器日志
挖掘社交媒体网站
商业与投资
政治、选举和法院
博客和社会化书签
推特数据采集
脸谱
私人关系网络
脸谱社交图API
附录B 安装软件
为什么我们爱Python
探索性编程
社会网络分析：方法与实践是2013年由机械工业出版社华章分社出版,作者[美] Maksim Tsvetovat。
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