《挖掘社交网络(影印版)》，本书简洁而且具有操作性的书将为你展示如何回答这些甚至更多的问题，你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中的内容。

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Popular social networks such as Facebook, Twitter, and LinkedIn generate a tremendous amount of valuable social data. Who's talking to whom? What are they talking about? How often are they talking? Where are they located? This concise and practical book shows you how to answer these types of questions and more. Each chapter presents a soup-to-nuts approach that combines popular...(展开全部)

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本书分为基础知识、社交网络对齐方法、社交网络对齐分析三部分，针对社交网络对齐中的用户对齐与社区对齐场景，系统地介绍了社交网络对齐关键技术体系及其应用。 在基础知识部分，定义了社交网络并进行建模，介绍后续方法中所涉及的GNN、图表示学习、知识图谱表示等。在社交网络方法部分，以模型建立、算法介绍、实验分析的逻辑，重点分析了五种社交网络对齐方法：静态的社交网络用户对齐方法、动态的社交网络用户对齐方法、基于无监督学习的社交网络用户对齐方法、基于迁移学习的社交网络用户对齐方法、基于双曲空间的社交网络社区对齐方法。在社交网络对齐分析部分，对用户推荐、社区发现、网络骗局、趋势分析等涉及实际社交网络对齐技术的应用进行案例分析，总结并展望了社交网络的未来发展趋势及待解决问题。

随着社交服务的快速发展，社交网络进入社会经济、生活、工作的各个方面，催生了各种针对社交网络的理论计算方法和分析技术。本书主要围绕社交网络分析展开，主要内容包括社交网络基本概念与术语、社交网络分析理论基础、社交网络文本情感分析、社交网络链路预测、社交网络信息传播动力学分析、社交网络不实信息传播分析、社交网络蠕虫传播与免疫分析、社交网络动态社区发现方法分析。全书可读性强，内容丰富，涉及计算机科学、数学、新闻与传播学、社会学、管理学等多个学科领域。

一年前之所以我们想这样邀请认识大家这样地跟大家聊天，就是因为当时微博刚出来，我们预感到很快生活将更迅猛地在链接中被反链接。我们当时迫切地想留下下什么，一些社交网络上最普通的谈话，最普通的日常生活中的最普通的细节和情绪。我觉得我们做到了，我因此而感动。 ——棉棉 历经一年，展现六十八名受访者最真实的内心，揭开中国社交网络最原始的面纱。

一年前之所以我们想这样邀请认识大家这样地跟大家聊天，就是因为当时微博刚出来，我们预感到很快生活将更迅猛地在链接中被反链接。我们当时迫切地想留下下什么，一些社交网络上最普通的谈话，最普通的日常生活中的最普通的细节和情绪。我觉得我们做到了，我因此而感动。 ——棉棉 历经一年，展现六十八名受访者最真实的内心，揭开中国社交网络最原始的面纱。

马修·罗塞尔（Matthew A.Russell），Digital Reasoning Systems公司的技术副总裁和Zaffra公司的负责人，是热爱数据挖掘、开源和Web应用技术的计算机科学家。他也是《Dojo: The Dofinitive Guide》（O'Reilly出版社）的作者。在LinkedIn上联系他或在Twitter上关注@ptwobrussell，可随时关注他的最新动态。

马修·罗塞尔（Matthew A.Russell），Digital Reasoning Systems公司的技术副总裁和Zaffra公司的负责人，是热爱数据挖掘、开源和Web应用技术的计算机科学家。他也是《Dojo: The Dofinitive Guide》（O'Reilly出版社）的作者。在LinkedIn上联系他或在Twitter上关注@ptwobrussell，可随时关注他的最新动态。