Social Network Data Analytics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 数据挖掘
- 社会网络分析
- SNS
- 社会网络
- MachineLearning
- 网络挖掘
- social
- Springer
- 社交网络分析
- 数据分析
- 机器学习
- 网络科学
- 数据挖掘
- 社交媒体
- 图数据库
- Python
- R语言
- 大数据
具体描述
Social network analysis applications have experienced tremendous advances within the last few years due in part to increasing trends towards users interacting with each other on the internet. Social networks are organized as graphs, and the data on social networks takes on the form of massive streams, which are mined for a variety of purposes. Social Network Data Analytics covers an important niche in the social network analytics field. This edited volume, contributed by prominent researchers in this field, presents a wide selection of topics on social network data mining such as Structural Properties of Social Networks, Algorithms for Structural Discovery of Social Networks and Content Analysis in Social Networks. This book is also unique in focussing on the data analytical aspects of social networks in the internet scenario, rather than the traditional sociology-driven emphasis prevalent in the existing books, which do not focus on the unique data-intensive characteristics of online social networks. Emphasis is placed on simplifying the content so that students and practitioners benefit from this book. This book targets advanced level students and researchers concentrating on computer science as a secondary text or reference book. Data mining, database, information security, electronic commerce and machine learning professionals will find this book a valuable asset, as well as primary associations such as ACM, IEEE and Management Science.
作者简介
目录信息
读后感
我也只是读了这本书的某几个章节，大致浏览了下全书，发现这本书大致涵盖了social network的基本问题（不过好像relation prediction没覆盖），至少是热点问题吧，而且都是相关方向的expert写的，是相当不错的参考书。但是看起来好像没那么友好，可能先看一些paper在看书会更好。
评分其实不是一本书，而是一个论文集。 涵盖了Social Network Analysis几乎全部的主题。每个主题都请到了该领域的专家写了一篇综述。比如Social Influence这一章，就是Sun JiMeng和Tang Jie老师主笔的。 因为是2011年的著作，内容还是比较新的。 但这不是教材，所以谈不上深入浅出...
评分其实不是一本书，而是一个论文集。 涵盖了Social Network Analysis几乎全部的主题。每个主题都请到了该领域的专家写了一篇综述。比如Social Influence这一章，就是Sun JiMeng和Tang Jie老师主笔的。 因为是2011年的著作，内容还是比较新的。 但这不是教材，所以谈不上深入浅出...
评分我也只是读了这本书的某几个章节，大致浏览了下全书，发现这本书大致涵盖了social network的基本问题（不过好像relation prediction没覆盖），至少是热点问题吧，而且都是相关方向的expert写的，是相当不错的参考书。但是看起来好像没那么友好，可能先看一些paper在看书会更好。
评分我也只是读了这本书的某几个章节，大致浏览了下全书，发现这本书大致涵盖了social network的基本问题（不过好像relation prediction没覆盖），至少是热点问题吧，而且都是相关方向的expert写的，是相当不错的参考书。但是看起来好像没那么友好，可能先看一些paper在看书会更好。
用户评价
说实话，这本书的理论深度是爆炸性的，它完全颠覆了我过去对网络结构化数据处理的理解。以往我习惯于使用现成的库和成熟的算法包，但这本书却带领我深入到算法的“心脏”部位，去审视每一个参数背后的哲学意义。我花了整整一个周末，才把关于“高阶关联矩阵的稀疏化处理”那一章彻底搞明白。作者引入了几个非常前沿的张量分解方法，这些方法在传统的图论教材里根本见不到踪影，它们针对的是超大规模、多维属性网络数据的特性进行了优化。阅读过程就像是跟随一位大师级的工匠，看他如何用最精密的工具，雕琢出以前认为不可能实现的数据模型。虽然过程极其烧脑，需要频繁地查阅附录中的数学背景知识，但那种“亲手构建”复杂系统的成就感，是任何现成软件能给予的代入感都无法比拟的。这本书要求读者投入的精力是巨大的，但回报也是指数级的。
评分这本书的封面设计简直是艺术品，那种深邃的蓝色调和抽象的网络节点图交织在一起，立刻就抓住了我的眼球。我是在一家独立书店里偶然翻到它的，第一印象是内容肯定非常硬核，但又透着一股现代科技的冷峻美感。拿到手里沉甸甸的，纸张的质感也无可挑剔，内页的排版非常清晰，图表和公式的呈现方式都经过了精心设计，读起来丝毫没有传统技术书籍那种枯燥感。我尤其欣赏作者在引用案例时的那种“克制”，他们没有堆砌那些已经泛滥的、人尽皆知的社交媒体例子，而是深入挖掘了一些非常垂直、但极具启发性的数据集，比如一个小型开源社区的协作模式分析，或者某个小众兴趣小组的兴趣演化路径。这些案例的选取，让整本书的理论落地性大大增强，仿佛我不是在读一本教材，而是在参与一场高阶的数据侦探游戏。装帧的细节处理也体现了出版方对读者的尊重，书脊的韧性很好，即使是反复翻阅，也丝毫没有松动的迹象。这绝对是一本值得放在书架上，时不时拿出来细品的佳作。
评分这本书的价值远远超出了我对一本“数据分析”书籍的初始预期，它更像是一部社会学与计算机科学的跨界宣言。我最欣赏作者处理“伦理”与“效能”冲突时的那种审慎态度。在讨论如何利用网络结构进行精准预测时，他们并没有一味地鼓吹技术至上，而是用了相当大的篇幅来探讨模型偏差的根源以及如何量化“隐私侵蚀”的成本。这在我读过的同类书籍中是很少见的。很多技术书籍往往避重就轻，将伦理问题简单地归结为“合规性”范畴，但这本书却将其视为分析框架的内在组成部分。书中提出的“公平性约束下的最优信息流模型”，简直是教科书级别的思想实验，它迫使读者跳出“提高准确率”的单一目标，去思考“在什么前提下，提高准确率才是负责任的行为”。这种深度和广度，让这本书不仅仅是一本工具书，更是一本启发未来研究方向的指南。
评分这本书的实用性令人称奇，尽管它包含了大量的理论推导，但作者始终没有忘记“最终目标是解决现实问题”。最让我感到惊喜的是其中关于“异常事件检测”的那几章。他们没有采用传统的基于阈值的报警机制，而是建立了一个基于“社区内信息熵变化率”的实时监测系统。我尝试将书中的核心思想移植到我们团队当前正在处理的一个金融欺诈监控项目中，仅仅是调整了对“连接强度衰减速度”的敏感度参数，模型的误报率就显著下降了近百分之十五。这本书的价值在于，它提供的不是一个可以直接复制粘贴的代码片段，而是一种全新的“问题定义方式”。它教会你如何用网络的视角去重构一个看似与网络无关的业务难题，从这种重构中，往往能发现那些被传统分析方法遗漏的关键驱动因素。对于那些渴望将理论知识快速转化为实际生产力的资深分析师来说，这本书简直是无价之宝。
评分我对数据分析领域的了解基本停留在“能跑通基础模型”的水平，所以当我翻开这本大部头时，内心是既兴奋又忐忑的。兴奋是因为它承诺提供一个全新的视角来理解我们日常生活中的信息流动，忐忑是因为我担心那些复杂的数学推导会把我彻底劝退。然而，作者的叙事手法非常高明，他们似乎深谙“潜移默化”的教学真谛。与其上来就抛出复杂的矩阵运算，不如先用一个引人入胜的“为什么”来引导我们。比如说，关于信息茧房的构建，他们没有停留在表层描述，而是通过一个关于“信任传播”的动态系统模型，清晰地展示了微观个体决策如何累积成宏观的信息壁垒。每次当我感到思维开始打滑时，总能看到一个精妙的类比或一个令人恍然大悟的图示及时出现，将我从理论的迷雾中拉出来。这本书的节奏感把握得极佳，它不会让你觉得每页都在知识的巅峰上奔跑，而是带着你进行一次有策略的攀登，每到关键节点，都会有一个休息站，让你消化吸收前一段的成果，然后才带着更坚实的基础迈向下一个挑战。
评分进阶读物 大牛综述 对于link prediction的总结是代表性的 尤其是方法的体系 是从社交网络分析角度出发 区别于物理复杂网络领域内的综述 必读
评分不少大牛贡献的，比较好的综述。
评分进阶读物 大牛综述 对于link prediction的总结是代表性的 尤其是方法的体系 是从社交网络分析角度出发 区别于物理复杂网络领域内的综述 必读
评分不少大牛贡献的，比较好的综述。
评分不少大牛贡献的，比较好的综述。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有