计算社会学基础理论篇--聚文网

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编辑推荐

本书系统性梳理计算社会学理论和方法的论著，具有极高的教学价值。书中详细介绍了社会网络分析的基础理论、动力学模型和网络统计分析，并将其应用于涌现和传染病等实际领域。此外，书中还深入介绍了人工智能算法（如深度学习）在智能推荐、文本分析、假消息检测和虚拟社交机器人等领域的应用。这本书的特别之处在于融合了计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多个学科的专业概念，全面呈现了计算社会学领域近期新的研究成果和关键技术突破。对于计算社会学的教学而言，这本书是不可或缺的宝贵资料。

内容简介

本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面，本书从传统复杂网络分析的角度，详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等，并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面，融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的进展，阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下，本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念，突出阐述了计算社会学领域近年来的新研究成果和关键技术突破。

推荐序一
推荐序二
前言
第0章绪论1
0.1社会学发展历程1
0.2计算社会学发展历程4
0.2.1计算社会学的孕育期：20世纪90年代至2009年5
0.2.2计算社会学的黄金期：2009年至今7
0.3计算社会学主要研究内容9
0.3.1社交大数据的获取与分析9
0.3.2基于大数据的定量化研究11
0.3.3ABM模拟的仿真模型研究14
0.4新型社会计算系统的研制与开发15
习题18
参考文献18
……

计算社会学 基础理论篇

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