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社交网络数据理论与实践

社交网络数据理论与实践

  • 字数: 256000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 北京邮电大学出版社
  • 作者: 周静
  • 出版日期: 2022-04-01
  • 商品条码: 9787563566075
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 224
  • 出版年份: 2022
定价:¥58 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
内容简介
本书主要讲解与社交网络数据相关的统计建模和基于实际问题的数据分析,均是基于作者过往的研究及正在进行的研究整理而成的。本书共分为5章。其中:第1章是概念性的介绍,由一个案例引出什么是社交网络数据;第2章和第3章是常用的社交网络数据建模工具,主要介绍空间自回归模型、动态空间面板数据模型等统计建模方法;第4章和第5章是关于社交网络的实证研究,包括社交网站、直播平台、电信行业、学者引文网络等,是更侧重于实际管理问题的一些研究总结。本书希望能为做社交网络数据相关研究的读者提供可参考的文献以及经验。
作者简介
周静,中国人民大学统计学院助理教授,北京大学光华管理学院管理学博士。研究上关注社交网络数据分析,复杂网络数据建模及实际应用、深度学习、模型压缩等,在国内外核心期刊杂志上以主要作者身份发表论文十余篇,这些杂志包括但不局限于Journal of business and economic Statistics、Science China Mathematics、Statistics and its Interface, Statistica Sinica、管理科学,营销科学学报等。目前主持国家自然科学基金1项,北京市社会科学基金1项。对客户流失预警模型、销售预测模型、用户欺诈模型等相关模型具有丰富的实战经验。目前主要讲授课程包括统计学、多元统计分析、统计软件应用等核心本科、研究生课程。
目录
第1章 社交网络数据介绍
1.1社交网络数据的概念与基本特征
1.1.1节点与边
1.1.2邻接矩阵
1.1.3出(入)度
1.1.4共同“好友数”
1.2社交网络数据可视化:igraph包的使用
1.2.1图的基本操作
1.2.2从文件中读取网络数据
1.3网络数据可视化案例:基于UCINET的双模网络分析
1.3.1案例背景介绍
1.3.2数据介绍
1.3.3分析结果
1.3.4总结与讨论
本章参考文献
第2章 社交网络数据与空间自回归模型
2.1基于抽样网络数据的空间自相关系数的估计
2.1.1研究背景
2.1.2空间自回归模型
2.1.3数值研究
2.1.4总结与讨论
……

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