信息传播基础与实战
出版时间:
2021-06
版次:
1
ISBN:
9787563563876
定价:
48.00
装帧:
其他
开本:
16开
纸张:
胶版纸
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本书是一本介绍信息传播的教科书，既包含详尽的理论知识，又提供大量的实战练习。本书的部分介绍网络传播动力学的相关理论基础知识。本书第二部分给出了研究过程中使用的软件工具和实验方法，方便初学者快速入门，并能够拥有复现实验结果的能力。本书的第三部分按照单层网络和双层网络进行分类，将本课题组过去发表的高质量论文进行整理汇总，介绍了课题组近期的研究成果，包括：双层网络重叠边的双刃剑效应，群体异质性、个体模仿行为、个体有限接触能力对传播过程的影响等。总之，本书既有经典的理论基础、详尽的实战指南以供读者学习理解，又不乏前沿的研究问题以期读者在未来有深入的研究。 朱旭振，男，博士，北京邮电大学副教授。专注于大数据环境下的链路预测、推荐系统以及复杂网络上的传播动力学。在相关领域发表SCI/EI检索论文40余篇，研究成果获得国际著名研究机构和学者的广泛引用。参与多项863项目和国家自然科学基金项目。 部分绪论
第1章研究背景与意义3
1.1复杂网络中的传播动力学3
1.2国内外研究现状及研究意义5
1.3近期研究成果汇总6
1.4本书主要内容及章节安排7
第2章基础理论9
2.1复杂网络基础理论9
2.2经典网络模型10
2.2.1ER随机网络模型10
2.2.2WS小世界网络10
2.2.3BA无标度网络11
2.2.4无关联配置网络12
2.3传播动力学模型13
2.3.1经典传染病模型13
2.3.2信息传播模型15
2.3.3复杂网络传播动力学模型16
2.4理论分析方法16
2.4.1平均场方法17
2.4.2异质平均场方法17
2.4.3淬火平均场方法19
2.4.4动态信息传递方法20
2.4.5成对逼近方法21
2.4.6边划分理论23
2.4.7算法总结与对比24
第二部分软件工具与实验方法
第3章Python网络画图工具Pymnet29
3.1安装29
3.2基础网络30
3.3使用NetworkX功能39
第4章Python网络画图工具NetworkX40
4.1NetworkX介绍40
4.2NetworkX安装40
4.2.1pip安装方法40
4.2.2Anaconda安装方法41
4.3使用NetworkX创建自定义图42
4.3.1无向图的创建42
4.3.2有向图的创建44
4.3.3加权图的创建45
4.3.4为图、边、节点增添属性并访问46
4.3.5图的布局及美化49
4.4使用NetworkX创建经典网络图54
4.4.1规则网络54
4.4.2ER随机网络54
4.4.3WS小世界网络55
4.4.4BA无标度网络56
4.5使用NetworkX分析复杂网络的结构57
4.5.1度、平均度57
4.5.2聚类系数58
4.5.3网络直径和平均距离58
4.5.4中心性59
第5章Pajek软件使用基础61
5.1Network网络数据输入61
5.1.1net格式61
5.1.2生成net文件62
5.2Partitions分类63
5.3网络基本参数63
5.3.1基本信息63
5.3.2度64
5.3.3两点间的距离65
5.3.4聚类系数67
5.3.5复杂网络的遍历69
5.3.6连通图70
5.3.7抽取子网70
5.4可视化72
5.4.1基本命令72
5.4.2布局73
5.4.3选项Options74
5.4.4导出Export76
第6章Gephi软件使用基础77
6.1Gephi简介77
6.2安装77
6.3基本操作79
6.3.1数据准备79
6.3.2可视化操作82
6.3.3统计84
6.3.4大小和颜色85
6.3.5布局87
6.3.6导出87
6.3.7样例可视化88
第7章单层网络传播过程93
7.1项目文件目录树93
7.2Infection.cpp93
7.3network_basic.cpp103
7.4SF_network.cpp111
7.5ER_network.cpp114
7.6solve.m117
7.7thresholdModel.m118
7.8susceptible_K.m119
第8章双层网络传播过程120
8.1项目文件目录树120
8.2double_infection.cpp121
8.3network_basic.cpp137
8.4edge_weight.cpp145
8.5SF_network.cpp146
8.6ER_network.cpp149
8.7solve.m152
8.8thresholdModel.m154
8.9susceptible_K.m157
第三部分近期研究成果与进展汇总
第9章单层网络上的传播动力学161
9.1具有局部趋势模仿的社会传播动力学161
9.2社会传染动力学中的模仿能力和交叉现象170
9.3识别信息传播中有影响力的传播者181
9.4复杂网络上具有一般群体分布的信息传播186
第10章多层网络上的传播动力学192
10.1边缘重叠的双刃剑效应对不对称相互作用的扩散动力学的影响192
10.2多层网络的异质性行为采纳199
10.3双层加权复杂网络上的信息传播211
10.4双层复杂网络上具有有限接触能力的信息传播222
10.5具有多依赖关系和团体的相互依存网络的级联失效231
10.6在具有异质人群的多层网络上协同传染病传播236
参考文献243
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内容简介:
本书是一本介绍信息传播的教科书，既包含详尽的理论知识，又提供大量的实战练习。本书的部分介绍网络传播动力学的相关理论基础知识。本书第二部分给出了研究过程中使用的软件工具和实验方法，方便初学者快速入门，并能够拥有复现实验结果的能力。本书的第三部分按照单层网络和双层网络进行分类，将本课题组过去发表的高质量论文进行整理汇总，介绍了课题组近期的研究成果，包括：双层网络重叠边的双刃剑效应，群体异质性、个体模仿行为、个体有限接触能力对传播过程的影响等。总之，本书既有经典的理论基础、详尽的实战指南以供读者学习理解，又不乏前沿的研究问题以期读者在未来有深入的研究。
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作者简介:
朱旭振，男，博士，北京邮电大学副教授。专注于大数据环境下的链路预测、推荐系统以及复杂网络上的传播动力学。在相关领域发表SCI/EI检索论文40余篇，研究成果获得国际著名研究机构和学者的广泛引用。参与多项863项目和国家自然科学基金项目。
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目录:
部分绪论
第1章研究背景与意义3
1.1复杂网络中的传播动力学3
1.2国内外研究现状及研究意义5
1.3近期研究成果汇总6
1.4本书主要内容及章节安排7
第2章基础理论9
2.1复杂网络基础理论9
2.2经典网络模型10
2.2.1ER随机网络模型10
2.2.2WS小世界网络10
2.2.3BA无标度网络11
2.2.4无关联配置网络12
2.3传播动力学模型13
2.3.1经典传染病模型13
2.3.2信息传播模型15
2.3.3复杂网络传播动力学模型16
2.4理论分析方法16
2.4.1平均场方法17
2.4.2异质平均场方法17
2.4.3淬火平均场方法19
2.4.4动态信息传递方法20
2.4.5成对逼近方法21
2.4.6边划分理论23
2.4.7算法总结与对比24
第二部分软件工具与实验方法
第3章Python网络画图工具Pymnet29
3.1安装29
3.2基础网络30
3.3使用NetworkX功能39
第4章Python网络画图工具NetworkX40
4.1NetworkX介绍40
4.2NetworkX安装40
4.2.1pip安装方法40
4.2.2Anaconda安装方法41
4.3使用NetworkX创建自定义图42
4.3.1无向图的创建42
4.3.2有向图的创建44
4.3.3加权图的创建45
4.3.4为图、边、节点增添属性并访问46
4.3.5图的布局及美化49
4.4使用NetworkX创建经典网络图54
4.4.1规则网络54
4.4.2ER随机网络54
4.4.3WS小世界网络55
4.4.4BA无标度网络56
4.5使用NetworkX分析复杂网络的结构57
4.5.1度、平均度57
4.5.2聚类系数58
4.5.3网络直径和平均距离58
4.5.4中心性59
第5章Pajek软件使用基础61
5.1Network网络数据输入61
5.1.1net格式61
5.1.2生成net文件62
5.2Partitions分类63
5.3网络基本参数63
5.3.1基本信息63
5.3.2度64
5.3.3两点间的距离65
5.3.4聚类系数67
5.3.5复杂网络的遍历69
5.3.6连通图70
5.3.7抽取子网70
5.4可视化72
5.4.1基本命令72
5.4.2布局73
5.4.3选项Options74
5.4.4导出Export76
第6章Gephi软件使用基础77
6.1Gephi简介77
6.2安装77
6.3基本操作79
6.3.1数据准备79
6.3.2可视化操作82
6.3.3统计84
6.3.4大小和颜色85
6.3.5布局87
6.3.6导出87
6.3.7样例可视化88
第7章单层网络传播过程93
7.1项目文件目录树93
7.2Infection.cpp93
7.3network_basic.cpp103
7.4SF_network.cpp111
7.5ER_network.cpp114
7.6solve.m117
7.7thresholdModel.m118
7.8susceptible_K.m119
第8章双层网络传播过程120
8.1项目文件目录树120
8.2double_infection.cpp121
8.3network_basic.cpp137
8.4edge_weight.cpp145
8.5SF_network.cpp146
8.6ER_network.cpp149
8.7solve.m152
8.8thresholdModel.m154
8.9susceptible_K.m157
第三部分近期研究成果与进展汇总
第9章单层网络上的传播动力学161
9.1具有局部趋势模仿的社会传播动力学161
9.2社会传染动力学中的模仿能力和交叉现象170
9.3识别信息传播中有影响力的传播者181
9.4复杂网络上具有一般群体分布的信息传播186
第10章多层网络上的传播动力学192
10.1边缘重叠的双刃剑效应对不对称相互作用的扩散动力学的影响192
10.2多层网络的异质性行为采纳199
10.3双层加权复杂网络上的信息传播211
10.4双层复杂网络上具有有限接触能力的信息传播222
10.5具有多依赖关系和团体的相互依存网络的级联失效231
10.6在具有异质人群的多层网络上协同传染病传播236
参考文献243
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