社交網(wǎng)絡演化計算：模型、方法與案例

社交網(wǎng)絡演化計算——模型、方法與案例目錄

第一部分社交網(wǎng)絡與建模方法

第1章社交網(wǎng)絡

1.1概述

1.2社交網(wǎng)絡的研究要素

1.2.1網(wǎng)絡結構

1.2.2群體行為

1.2.3網(wǎng)絡信息

1.3社交網(wǎng)絡的演化

1.3.1網(wǎng)絡信息的傳播

1.3.2網(wǎng)絡結構的演化

1.3.3群體行為的演化

1.4社交網(wǎng)絡中的分析

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參考文獻

第2章博弈論

2.1概述

2.2博弈論基礎

2.2.1博弈論的基本構架

2.2.2理性行為

2.2.3有限理性

2.2.4常見博弈模型

2.3納什均衡

2.3.1納什均衡及舉例

2.3.2納什均衡的存在性

2.3.3嚴格競爭博弈

2.3.4混合策略納什均衡

2.4合作博弈

2.4.1可轉移支付合作博弈

2.4.2核

2.4.3核的非空性 

2.4.4無可轉移支付的合作博弈

2.4.5Shapley值

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參考文獻

第3章演化博弈

3.1概述

3.2演化博弈基礎

3.2.1演化博弈的基本結構

3.2.2種群博弈

3.2.3復制者動態(tài)

3.2.4演化穩(wěn)定策略

3.3網(wǎng)絡演化博弈

3.3.1靜態(tài)網(wǎng)絡上的演化博弈

3.3.2動態(tài)網(wǎng)絡上的演化博弈

3.3.3相互依賴網(wǎng)絡上的演化博弈

小結

參考文獻

第4章社交演化博弈

4.1概述

4.2建模方法

4.2.1基本概念

4.2.2博弈設置

4.2.3更新機制

4.3大規(guī)模社交行為仿真分析

4.3.1兩兩交互行為模型設置

4.3.2群交互行為模型設置

4.3.3更新機制

4.3.4仿真結果分析

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參考文獻

第二部分單一網(wǎng)絡的社交網(wǎng)絡演化計算

第5章網(wǎng)絡結構對信息傳播的影響

5.1信息傳播與網(wǎng)絡結構

5.1.1典型網(wǎng)絡拓撲結構

5.1.2拓撲結構對信息傳播的影響

5.1.3信息傳播的一致性模型

5.2競爭性信息傳播

5.2.1概述

5.2.2競爭性信息傳播模型

5.2.3競爭性信息傳播模型穩(wěn)定性分析

5.2.4競爭性信息傳播模型模擬

5.2.5網(wǎng)絡拓撲結構對競爭性信息傳播的影響

5.2.6信息發(fā)布時間點對競爭性信息傳播的影響

5.2.7網(wǎng)絡節(jié)點特征對競爭性信息傳播的影響

5.2.8競爭信息傳播演化過程分析

小結

參考文獻

第6章信息行為對網(wǎng)絡結構的影響

6.1概述

6.2社交網(wǎng)絡中典型信息行為分析

6.2.1信息分享行為

6.2.2信息交互行為

6.3網(wǎng)絡結構更新方式分析

6.3.1基于隨機選擇的網(wǎng)絡結構更新方式

6.3.2基于聲譽的網(wǎng)絡結構更新方式

6.3.3基于影響力的網(wǎng)絡結構更新方式

6.3.4基于關系強度的網(wǎng)絡結構更新方式

6.4信息分享行為對網(wǎng)絡結構的影響

6.4.1信息分享行為模型

6.4.2更新機制

6.4.3實驗結果分析

6.5信息交互行為對網(wǎng)絡結構的影響

6.5.1信息交互行為模型

6.5.2更新機制

6.5.3實驗結果與分析

小結

參考文獻

第7章群體行為與網(wǎng)絡結構的協(xié)同演化

7.1概述

7.2社交網(wǎng)絡群體評價指標

7.2.1群體結構評價指標

7.2.2群體行為評價指標

7.3社交網(wǎng)絡群體識別方法

7.3.1相關研究工作

7.3.2信息交互群體識別方法

7.3.3局部均衡的計算

7.3.4實驗結果分析

7.4重疊群體的行為與結構協(xié)同演化

7.4.1重疊群體相互影響的方式

7.4.2模型設置

7.4.3實驗結果與分析

7.5跨網(wǎng)絡群體的用戶關注度競爭

7.5.1競爭性社交演化博弈模型

7.5.2實驗結果與分析

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參考文獻

第三部分跨網(wǎng)絡的社交網(wǎng)絡演化計算

第8章跨網(wǎng)絡用戶偏好可預測性分析

8.1概述

8.2相關研究工作

8.2.1用戶特征模型

8.2.2用戶特征建模學習方法

8.2.3用戶特征表述方式

8.3基于知識庫理解的時空用戶特征建模

8.3.1基于顯式反饋的用戶特征建模

8.3.2基于隱式反饋的用戶特征建模

8.3.3時間維度和空間維度上的用戶特征建模

8.4跨網(wǎng)絡用戶偏好可預測性分析

8.4.1實驗數(shù)據(jù)集與用戶建模方法

8.4.2實驗結果與分析

小結

參考文獻

第9章社交網(wǎng)絡用戶在強關聯(lián)消費網(wǎng)絡中的偏好預測

9.1概述

9.2相關研究工作

9.2.1個性化預測技術

9.2.2個性化預測方法

9.2.3推薦系統(tǒng)評價指標

9.3強關聯(lián)預測模型與方法

9.3.1基于顯式反饋的用戶偏好預測

9.3.2基于隱式反饋的用戶偏好預測

9.3.3基于消費網(wǎng)絡屬性的用戶偏好預測

9.3.4預測模型

9.4強關聯(lián)預測方法實例分析

9.4.1數(shù)據(jù)集

9.4.2評價指標與預測方法

9.4.3實驗結果與分析

小結

參考文獻

第10章社交網(wǎng)絡用戶在弱關聯(lián)消費網(wǎng)絡中的偏好預測

10.1概述

10.2相關研究工作

10.3社交網(wǎng)絡與消費網(wǎng)絡間的用戶賬戶關聯(lián)方法

10.3.1用戶賬戶相似度計算策略

10.3.2用戶賬戶匹配方法

10.3.3用戶賬戶關聯(lián)方法實例分析

10.4弱關聯(lián)預測實例分析

小結

參考文獻

第四部分輔助分析工具和案例分析

第11章演化博弈輔助分析工具

11.1Gambit

11.2TNGLab

11.3GAMUT

11.4Flock

11.4.1基本架構

11.4.2工作流程示例

小結

參考文獻

第12章真實社交網(wǎng)絡中的應用案例分析

12.1Twitter和新浪微博的信息分享行為分析實例

12.1.1Twitter與新浪微博的演化性分析

12.1.2對Twitter與新浪微博的網(wǎng)絡特性預測

12.2新浪微博中電影和電視劇的競爭傳播分析實例

12.2.1新浪微博中電影競爭信息異步傳播分析

12.2.2新浪微博中電視劇競爭信息異步傳播分析

12.3新浪微博中電商間信息的競爭性傳播分析實例

12.4足球圈在新浪微博和騰訊微博的使用熱度趨勢分析實例

小結

參考文獻