以任务为导向，介绍了不同场景下Python爬取网络数据的方法。
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内容简介
本书系统总结了若干经典的随机传播模型，准确论述了模型之间的关系和模型的主要性质。在传播算法方面，本书以影响力最大化为主线，介绍了适用于不同场景的基于影响力传播的优化问题和算法。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权信息
- 内 容 提 要
- 《国之重器出版工程》
- 丛书总序
- 前 言
- 第1章 网络传播模型概述和分类
- 第2章 影响力传播的基本模型
- 2.1 递进性影响力传播模型的基本概念
- 2.2 独立级联模型
- 2.3 线性阈值模型
- 2.4 触发模型
- 2.5 通用阈值模型和通用级联模型
- 2.6 传播模型的次模性
- 2.7 通用阈值模型之外的传播模型
- 2.8 相关文献小结和补充资料
- 参考文献
- 第3章 影响力扩展度的计算
- 3.1 精确影响力扩展度计算的难解性
- 3.2 影响力扩展度计算的蒙特卡洛近似
- 3.3 特殊图中的影响力扩展度的精确计算
- 3.4 相关文献小结和补充资料
- 参考文献
- 第4章 影响力最大化问题和算法
- 4.1 影响力最大化问题的定义及其NP难解性
- 4.2 基于次模性的影响力最大化的贪心算法
- 4.3 可扩展的影响力最大化算法
- 4.3.1 基于反向影响力采样的IMM算法
- 4.3.2 IMM算法讨论及其与蒙特卡洛贪心算法的比较
- 4.4 相关文献小结和补充资料
- 参考文献
- 第5章 单实体下其他影响力传播模型和优化问题
- 5.1 带传播延迟的模型和受限时间的影响力最大化
- 5.1.1 IC-M模型及其下的受限时间影响力最大化
- 5.1.2 连续时间传播模型和影响力最大化
- 5.2 收入和利润最大化问题
- 5.2.1 收入最大化问题
- 5.2.2 利润最大化问题
- 5.3 种子集合最小化问题
- 5.4 自适应的影响力最大化
- 5.5 在线影响力最大化
- 5.6 一般营销策略下的影响力最大化
- 5.7 基于影响力的网络中心性刻画
- 5.7.1 SNI中心性和Shapley中心性的公理化刻画
- 5.7.2 计算Shapley和SNI中心性的可扩展算法
- 5.8 相关文献小结和补充资料
- 参考文献
- 第6章 多实体的影响力传播模型和优化问题
- 6.1 多实体竞争传播模型及影响力最大化
- 6.1.1 竞争性影响力最大化
- 6.1.2 影响力阻断最大化
- 6.2 带负面评价的传播模型和影响力最大化
- 6.3 涵盖竞争和互补的一般多实体模型及互补模型下的影响力最大化
- 6.3.1 涵盖竞争和互补的一般多实体模型（Com-IC）
- 6.3.2 互补性模型的影响力最大化
- 6.3.3 三明治近似方法
- 6.3.4 反向影响力采样方法的一般框架和条件
- 6.4 相关文献小结和补充资料
- 参考文献
- 第7章 其他传播模型和传播分析
- 7.1 选举模型
- 7.2 传染病传播模型
- 7.3 网络传播的相变分析及其相关研究
- 7.4 基于博弈论的传播模型
- 参考文献
- 第8章 网络传播的推断和学习
- 参考文献
- 结束语
- 附 录 常用符号表
展开全部
大数据网络传播模型和算法是2020年由人民邮电出版社出版,作者陈卫。
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