本书主要围绕在线社交网结构特性与建模展开，从在线社交网络的交友特性分析与发现、在线社交服务的结构特性度量与计算方法、面向在线社交网络多属性融合特征的建模方法、超大规模在线社交网络的高效并行建模及计算方法四个方面展开阐述。
样章试读
目录
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前言
第1章 绪论 1
1.1 社交网络概述及研究意义 1
1.2 社交网络的结构特性分析与建模 2
1.2.1 社交网络的结构建模 2
1.2.2 异质社交网络的结构建模 5
1.3 在线社交服务的交友特性分析与发现 6
1.3.1 级联交友特性分析 6
1.3.2 博弈交友特性分析 7
1.3.3 偏好性分析 7
1.4 社交网络的动力学分析 8
1.5 大规模社交网络计算 9
1.6 本书组织结构 11
参考文献 12
第2章 基础理论 14
2.1 概率统计与机器学习 14
2.2 图论的基本知识 17
2.2.1 图的定义 17
2.2.2 途径、迹、路和连通 18
2.2.3 距离和直径 19
2.3 博弈论 19
2.3.1 什么是博弈 19
2.3.2 博弈中的行为推理 20
2.3.3 最佳应对和占优策略 22
2.3.4 纳什均衡 23
第3章 社交网络结构特性分析 24
3.1 社交网络统计特性概述 24
3.2 社交网络重要特性 27
3.3 网络的核与核度 28
3.3.1 核度的定义 28
3.3.2 在线社交网络的核度计算方法 29
3.3.3 核度的应用 32
3.3.4 实验验证 33
3.4 结构洞分析 40
3.4.1 结构洞定义 40
3.4.2 结构洞分析研究现状 41
3.4.3 结构洞用户的影响力分析 43
3.4.4 结构洞用户作用分析 46
3.4.5 小结 48
3.5 本章小结 48
参考文献 49
第4章 在线社交服务的交友特性分析 51
4.1 在线社交服务的级联行为分析 51
4.1.1 级联相关研究现状 51
4.1.2 级联可预测性分析 52
4.1.3 级联预测的理论分析 53
4.1.4 实验分析结果 58
4.1.5 小结 59
4.2 网络交友行为的博弈论模型 60
4.2.1 交友行为的博弈思想和博弈行为推理 60
4.2.2 交友行为的博弈模型 60
4.3 交友行为的偏好性分析与发现 66
4.3.1 一维偏好分析模型 67
4.3.2 基于向量的偏好传播模型 68
4.3.3 偏好一致性及偏好传播的收敛性 69
4.3.4 偏好传播模型示例 71
4.3.5 实验结果 72
4.3.6 小结 72
4.4 本章小结 73
参考文献 73
第5章 社交网络的关系预测 78
5.1 社交网络的关系预测概述 78
5.2 社交网络关系强度预测 79
5.2.1 社交网络关系强度预测研究进展 79
5.2.2 社交网络关系强度预测线形模型 80
5.2.3 社交网络关系强度预测概率模型 81
5.3 社交网络关系类型挖掘 83
5.3.1 社交网络关系类型挖掘研究进展 83
5.3.2 社交网络关系类型挖掘TPFG模型 83
5.3.3 社交网络关系类型挖掘PLP-FGM模型 85
5.4 基于结构特征的社交网络强弱关系的预测 87
5.4.1 问题定义 87
5.4.2 模型概述 88
5.4.3 社交网络的结构特征 94
5.4.4 相关数据集与结果 98
5.5 本章小结 102
参考文献 103
第6章 社交网络的结构动力学模型 105
6.1 社交网络的结构动力学建模的介绍 105
6.1.1 在线信息传播无尺度性 105
6.1.2 爆发现象 105
6.1.3 累积效应 106
6.1.4 用户影响力 106
6.1.5 在线社会媒体信息的建模方法 107
6.2 国内外现状 109
6.3 社交网络的结构动力学模型与方法 110
6.3.1 消息流行度预测 110
6.3.2 用户的转发选择预测 116
6.3.3 用户人际影响力的推断 119
6.4 本章小结 122
参考文献 123
第7章 异质社交网络的结构建模 127
7.1 社交网络节点对齐概述 127
7.2 网络对齐研究现状 128
7.3 网络嵌入学习 131
7.4 异质网络的节点对齐方法 133
7.4.1 Facebook数据集实验 138
7.4.2 多领域合作者网络对齐实验 142
7.5 本章小结 144
参考文献 144
第8章 超大规模社交网络的计算方法 147
8.1 基于内存映射的单机高效图算法MMap 148
8.2 MapReduce并行处理方法 152
8.2.1 分布式文件系统 152
8.2.2 MapReduce流程 153
8.2.3 矩阵向量乘法和矩阵乘 155
8.2.4 MapReduce上的关系代数操作 156
8.2.5 MapReduce扩展 157
8.2.6 MapReduce的通信开销 158
8.2.7 MapReduce 的理论复杂度 159
8.2.8 基于MapReduce的开源平台 162
8.2.9 MapReduce总结 169
8.3 Pregel并行图计算方法 170
8.3.1 Pregel设计思想 170
8.3.2 Pregel工作流程 171
8.3.3 Pregel中的图计算 173
8.3.4 实验结果 174
8.4 Pegasus大规模并行图计算平台 175
8.4.1 基于GIM-V的图挖掘算法 176
8.4.2 节点相似度度量算法 181
8.5 本章小结 184
参考文献 185
第9章 总结 189
9.1 社交网络的结构特性总结 189
9.2 社交网络结构建模的关键问题 189
9.2.1 社交网络关系强度预测 189
9.2.2 基于核度理论的影响力最大化算法 190
9.3 社交网络结构建模的未来研究趋势 191
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