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社会网络分析：方法与实践
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节点作为数据，属性作为什么

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2022-01-23 09:54:13
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  • O'Reilly Media,Inc.介绍
  • 作者介绍
  • 译者序——社会网络分析：探索关系背后的科学与技术
  • 前言
    • 开源工具
    • 本书的约定
    • 示例代码的使用
    • 联系我们
    • 感谢
  • 第1章 导论
    • 对称与非对称关系
    • 从关系到网络——超乎所见
    • 多模关系
    • 社会网络与连接分析
    • 非正式网络的力量
    • 恐怖分子与革命者：社会网络的力量
      • 恐怖组织的信息网络
    • 推特上的革命
  • 第2章 图论速览
    • 边列表与邻接列表
    • 图的遍历与距离
      • 广度优先搜索
      • 路径与漫步
      • 迪杰斯特拉算法
    • 哥尼斯堡七桥问题
    • 图的距离
    • 为什么重要
    • 六度理论神话
    • 小世界网络
  • 第3章 中心性、权力与瓶颈
    • 从LiveJournal读取节点与边
    • 中心性
      • 发现“名人”
      • 发现八卦传播者
      • 发现传播瓶颈或社群桥梁
      • 整合
      • 谁是“灰衣主教”
      • 练习
      • Klout分数
      • PageRank：Google如何测量中心性
    • 滚雪球抽样法
    • 中心性测量不能告诉我们什么
    • 保存和加载文件中的样本数据集
  • 第4章 派系、聚类和组元
    • 网络中的岛屿
    • 子图——自我中心网
    • 三元组
      • 三元组和恐怖分子
      • 禁止进入的三元组”和结构洞
      • 结构洞和边界跨越
      • 政治中的三元组
      • 有向三元组
      • 分析真实网络中的三元组
      • 真实数据
    • 派系
    • 分层聚类
      • 城市聚类
      • 准备数据和聚类
      • 块模型
    • 三元组、网络密度和冲突
  • 第5章 二模网络
    • 二模网络的理论
      • 属性网络
      • 一点数学知识
      • 二模网络实战
      • 政治行动委员会网络
      • 候选人网络
    • 扩展多模网络
  • 第6章 信息扩散：像病毒一样传播开来
    • 如何估计临界质量
    • 信息如何影响网络
      • 同质性与好奇心
      • 弱关系
      • 邓巴数字和弱关系
    • 维基经济的临界质量
    • Python中的一个简单动态模型
      • 练习
    • 内容（依旧）为王
    • 网络和信息的共同演化
      • 为什么为网络建立模型
  • 第7章 在现实世界中绘图
    • 大数据：未来，从今天开始
    • 小数据——平面文件表达
      • 古老的二进制格式——##h文件
    • 中等规模数据：数据库表达
      • 什么是事务
      • 名字
      • 节点作为数据，属性作为什么
      • 类
      • 函数与修饰符
      • 适配器
    • 使用二模数据工作
    • 社会网络和大数据
      • 计算复杂度
      • 大数据很大
    • 运行大数据
  • 附录A 收集数据
    • 老派做法
    • 挖掘服务器日志
    • 挖掘社交媒体网站
      • 政治、选举和法院
      • 博客和社会化书签
    • 推特数据采集
    • 脸谱
      • 脸谱社交图API
  • 附录B 安装软件
    • 探索性编程
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