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第1章 引言1

1.1 社交网络群体1

1.1.1 社交网络群体的定义1

1.1.2 社交网络群体与社区的区别与联系1

1.1.3 社交网络群体研究的意义2

1.2 社交网络群体行为2

1.2.1 社交网络群体行为的定义及其表现形式2

1.2.2 社交网络群体行为的研究内容3

1.2.3 社交网络群体行为的研究意义及应用4

1.3 本书结构安排5

参考文献6

第2章 群体形成机制7

2.1 群体形成的宏观解释7

2.1.1 群体、社区与在线群体概念7

2.1.2 基于话题分类的在线群体形成研究12

2.2 群体形成的微观解释38

2.2.1 群体形成的影响因素38

2.2.2 微观视角下群体形成的实证研究39

2.2.3 微观视角下群体形成的仿真研究47

2.3 群体形成模型58

2.3.1 偏好连接模型58

2.3.2 三角闭合模型60

参考文献61

第3章 群体发现技术63

3.1 群体特征63

3.1.1 群体的结构特征63

3.1.2 群体的属性特征66

3.1.3 群体的动力学特征70

3.2 网络结构优化发现方法72

3.2.1 全局优化发现方法73

3.2.2 局部优化发现方法78

3.3 属性优化发现方法85

3.3.1 基于模体渗透的群体发现方法85

3.3.2 基于狄利克雷过程的群体发现方法91

3.4 多源信息优化发现方法98

3.4.1 全空间优化发现方法98

3.4.2 子空间优化发现方法108

3.4.3 定向群体发现方法110

参考文献128

第4章 群体情感131

4.1 群体情感的影响因素研究132

4.1.1 人格特质对群体情感的影响132

4.1.2 聚合关系强度对群体情感的影响137

4.2 群体情感计算方法146

4.2.1 非监督学习方法：群体抱怨强度的度量146

4.2.2 有监督学习方法：基于集成学习的群体情感计算156

4.3 群体情感演化机理163

4.3.1 无领导的群体情感演化模型163

4.3.2 有领导的群体情感演化模型172

参考文献181

第5章 群体影响力183

5.1 群体影响力定义与影响因素183

5.1.1 群体影响力的概念183

5.1.2 群体影响力的影响因素184

5.2 群体影响力度量187

5.2.1 数据选择及采集187

5.2.2 内部、外部影响力模型构建192

5.2.3 数据分析195

5.2.4 群体影响力度量模型应用201

5.3 群体影响力预测202

5.3.1 内部影响力预测模型202

5.3.2 构建外源性事件群体影响力预测模型203

参考文献204

第6章 群体演化206

6.1 实时群体演化检测206

6.1.1 社交网络动态事件定义206

6.1.2 基于相关性矩阵的社区演化事件检测算法208

6.1.3 实验与结果分析214

6.2 网络群体行为偏好预测221

6.2.1 群体行为偏好定义221

6.2.2 基于双向张量分解的群体用户推荐模型224

6.2.3 模型求解225

6.2.4 实验评测230

6.3 网络舆情群体行为预测237

6.3.1 网络舆情预警指标体系237

6.3.2 网络舆情预警阈值选择及综合分析方法239

6.3.3 基于群体的舆情传播模型与管控239

参考文献242

第7章 群体行为检测与引导243

7.1 特殊行为群体检测243

7.1.1 特殊行为群体243

7.1.2 特征选取与检测模型245

7.1.3 典型特殊行为群体的检测247

7.2 网络群体行为偏好引导252

7.2.1 基于犹豫模糊信息的网络群体行为偏好引导方法252

7.2.2 基于关键节点引导网络群体行为260

7.3 网络群体传播行为控制272

7.3.1 群体传播行为控制策略与方法272

7.3.2 基于朋友圈的社交网络访问控制策略275

7.3.3 群体传播阻断最大化280

参考文献293