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  • 网络科学基础教程 (美)菲利波·门采尔,(美)桑托·福尔图纳托,(美)克莱顿·A.戴维斯 著 邢李志 等 译 大中专
  • 新华书店正版
    • 作者: 菲利波·门采尔(Filippo Menczer)、桑托·福尔图纳托(Santo Fortunato)著
    • 出版社: 首都经济贸易大学出版社
    • 出版时间:2024-09-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 菲利波·门采尔(Filippo Menczer)、桑托·福尔图纳托(Santo Fortunato)著
    • 出版社:首都经济贸易大学出版社
    • 出版时间:2024-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 字数:299000
    • 页数:332
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787563836727
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:首都经济贸易大学出版社

    网络科学基础教程

    作  者:(美)菲利波·门采尔,(美)桑托·福尔图纳托,(美)克莱顿·A.戴维斯 著 邢李志 等 译
    定  价:85
    出 版 社:首都经济贸易大学出版社
    出版日期:2024年03月01日
    页  数:332
    装  帧:平装
    ISBN:9787563836727
    主编推荐

    内容简介

    网络存在于我们生活的方方面面——社交网络、通信网络、交通运输网络和万维网等;而大脑的神经元网络和人体的蛋白质网络,则决定着人类的智力水平和生存方式。本教材内容新颖、易于理解,介绍了多个领域所需要的网络科学基础知识,其应用范围涵盖了从管理到营销、从生物学到工程学、从神经科学到社会科学的方方面面。教师可通过本书培养学生重要的实用技能和代码编写的能力,以便在他们感兴趣的领域使用网络分析工具。本书的教程和课后练习为学生提供了大量动手实践的机会,在线编程教程进一步提升了学生的编程技巧。这种直观且直接的教学方法使本书成为网络科学入门课程的理想选择,适用于没有强大的数学或计算背景,但渴望学习网络科学基础知识并掌握其应用的广大读者。

    作者简介

    菲利波·门采尔(Filippo Menczer),印第安纳大学布鲁明顿分校信息科学和计算科学Luddy杰出教授,社交媒体观察站(OSoMe)主任,美国计算机协会会士(ACM Fellow),并在Network Science、EPJ Data Science、PeerJ Computer Science等很好期刊担任编辑。研究领域包括网络科学、计算社会科学和万维网科学,重点关注对抗社交媒体操纵。他在误导信息传播方面的工作得到了全球范围内的报道。桑托·福尔图纳托(Santo Fortunato),印第安纳大学布鲁明顿分校网络科学研究所(IUNI)所长、美国物理学会会士(APS Fellow)、网络科学学会会士(NSS Fellow)、国际计算社会科学会议(IC2S2)创始主席。研究重点为网络科学,特别是网络社区检测、计算社会科学和科学学。2011年,由于在社会系统物理学方面做出的卓越贡献,获null

    精彩内容

    目录
    0 引言 1
    0.1 社会网络 2
    0.2 通信网络 5
    0.3 万维网与维基百科 7
    0.4 互联网 9
    0.5 交通运输网络 10
    0.6 生物网络 11
    0.7 本章小节 13
    0.8 扩展阅读 13
    课后练习 14
    1 网络元素 16
    1.1 基本定义 16
    1.2 用代码处理网络 18
    1.3 密度和稀疏性 21
    1.4 子网 23
    1.5 度 24
    1.6 有向网络 26
    1.7 加权网络 27
    1.8 多层网络和时序网络 28
    1.9 网络表示 31
    1.10 绘制网络 33
    1.11 本章小结 34
    1.12 扩展阅读 34
    课后练习 35
    2 小世界网络 40
    2.1 物以类聚,人以群分 40
    2.2 路径和距离 43
    2.3 连通性和连通分支 49
    2.4 树 52
    2.5 寻找最短路径 53
    2.6 社交距离 58
    2.7 六度分隔 61
    2.8 朋友的朋友 63
    2.9 本章小结 67
    2.10 扩展阅读 68
    课后练习 69
    3 中枢节点 76
    3.1 中心性指标 76
    3.2 中心性分布 80
    3.3 友谊悖论 87
    3.4 超小世界 90
    3.5 鲁棒性 91
    3.6 核分解 93
    3.7 本章小结 95
    3.8 扩展阅读 96
    课后练习 97
    4 方向和权重 102
    4.1 有向网络 102
    4.2 万维网 104
    4.3 PageRank 114
    4.4 加权网络 119
    4.5 信息和误导信息 120
    4.6 共现网络 125
    4.7 权重异质性 128
    4.8 本章小结 132
    4.9 扩展阅读 134
    课后练习 137
    5 网络模型 140
    5.1 随机网络 140
    5.2 小世界模型 148
    5.3 配置模型 152
    5.4 择优连接 155
    5.5 其他择优模型 161
    5.6 本章小结 170
    5.7 扩展阅读 171
    课后练习 172
    6 社团 178
    6.1 基本定义 181
    6.2 相关问题 188
    6.3 社团检测 193
    6.4 方法评估 207
    6.5 本章小结 213
    6.6 扩展阅读 214
    课后练习 216
    7 动力学 221
    7.1 观点、信息与影响 222
    7.2 传染病传播 229
    7.3 意见动力学 237
    7.4 搜索 246
    7.5 本章小结 254
    7.6 扩展阅读 256
    课后练习 257
    附录A Python教程 263
    A.1 Jupyter Notebook 263
    A.2 条件 264
    A.3 列表 265
    A.4 循环 267
    A.5 元组 271
    A.6 字典 273
    A.7 组合数据类型 277
    附录B Netlogo模型 283
    B.1 PageRank 284
    B.2 巨分支 285
    B.3 小世界 286
    B.4 择优连接 287
    B.5 网络上的病毒 288
    B.6 语言变化 290
    参考文献 292
    词汇中英对照 310

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