小象学院《社交网络分析与挖掘》全集视频资料课件下载

①互联网行业、广告和媒体行业等行业的工作者需要处理海量的社交媒体数据。

理解并掌握社交网络的分析方法,进而更好的利用社交网络的价值提升你的产品成功率。

②本课程是网络上第一个系统性的介绍社交网络分析理论和实践的课程。

8参与本课程的同学可以掌握如何使用 Python以及 Gepi等可视化工具来完成信息传播分析、影响力最大化、好友推荐、社区发现和节点分类等社交网络分析任务。

①社交网络分析的基础概念。由浅入深得讲解社交网络数据的组成、表示,以及常用的分析方法。

②详细介绍社交网络分析的专题应用。具体包括:信息传播问题、影响力最大化问题、排序问题、链接预测、社区发现问题,以及节点分类等问题

课程将使用 Python语言,使用 NetworkX库等进行案例实践教学。此外,课程还会介绍Geph这类可视化工具,方便无编程基础的同学进行社交网络分析。 

十个应用案例

简单动手: Python+ Networkx社交网络分析;

“零基础-无需编程”:使用 Dephi进行社交网络分析

“ Facebook之基石”:社交网络中的“六度分离”理论验证;

病毒模型ν.s.影响力模型”:模拟社交网络中的信息传播

·“谁是流量之王”:社交网络中的影响力最大化算法;

● PageRank: Google核心算法的实现;

“好友推荐”:社交网络中的链接预测

“物以类聚、人以群分”:社交网络中的用户社区发现;

链接不同、类别不同”:基于标签传递的网络节点分类

“图数据上的深度学习”:网络表示学习。