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。
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。
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
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。