社交网络分析与挖掘

课程介绍：

社交网络和数据挖掘是计算机学科相关研究中的热点，其具体研究涵盖理论、关键技术以及互联网核心应用等各个方面。随着在线社交网络和物理社交网络的快速融合，社交网络正渗透到国家安全、经济发展和社会生活等各个方面，从大数据的产生、到基于群体智慧（如：众包）的数据加工、再到信息的消费，社交网络和数据挖掘的应用无处不在。社交网络分析的研究也逐渐从宏观的网络结构拓扑分析、发展到中观的社区发现等、再到更微观的社交关系、影响力以及用户行为建模等，然而社交网络数据的挖掘和分析还有很多本质上的挑战，包括用户交互、社交信息论的基础理论，社交数据挖掘的关键技术等。

课程截图：

〖课程目录〗:

• | └──6、社交网络分析与挖掘
• | | ├──第01课：社交网络概述
• | | | ├──第一课：社交网络概述_代码
• | | | ├──第一课：社交网络概述_数据集
• | | | ├──第01课：社交网络概述.mp4 439.03M
• | | | ├──第一课：社交网络概述.pdf 2.72M
• | | | ├──第一课：作业.pdf 71.84kb
• | | | └──社交网络分析与挖掘-工作环境准备.pdf 1.03M
• | | ├──第02课 社交网络分析工具简介
• | | | ├──第二课 社交网络分析工具简介_代码
• | | | ├──第二课 社交网络分析工具简介_数据集
• | | | ├──第02课 社交网络分析工具简介.mp4 876.89M
• | | | ├──第二课 社交网络分析工具简介.pdf 10.73M
• | | | └──第二课：作业.pdf 50.21kb
• | | ├──第03课 六度分离理论
• | | | ├──第三课 六度分离理论_代码
• | | | ├──第03课 六度分离理论.mp4 584.26M
• | | | ├──第三课 六度分离理论.pdf 8.59M
• | | | └──第三课：作业.pdf 66.07kb
• | | ├──第04课：信息传播模型简介
• | | | ├──第04课：信息传播模型简介.mp4 538.45M
• | | | ├──第04课：信息传播模型简介（作业）.png 36.08kb
• | | | ├──第四课：信息传播模型简介.pdf 10.21M
• | | | └──第四课：信息传播模型简介_代码.rar 1.85kb
• | | ├──第05课：社交网络中的影响力最大化问题
• | | | ├──第05课：社交网络中的影响力最大化问题.mp4 573.70M
• | | | ├──第05课：社交网络中的影响力最大化问题（作业）.png 369.04kb
• | | | ├──第五课：社交网络中的影响力最大化问题.pdf 9.58M
• | | | └──第五课：社交网络中的影响力最大化问题_代码.rar 1.24kb
• | | ├──第06课：网页排序
• | | | ├──第06课：网页排序.mp4 1.98G
• | | | ├──第06课：网页排序.pdf 6.52M
• | | | ├──第06课：作业.png 83.54kb
• | | | └──第六课：网页排序_代码.rar 0.95kb
• | | ├──第07课：链接预测
• | | | ├──第07课：链接预测.mp4 2.08G
• | | | ├──第07课：链接预测（作业）.pdf 60.99kb
• | | | ├──第七课：链接预测.pdf 2.05M
• | | | └──第七课：链接预测_代码.rar 1.03kb
• | | ├──第08课：社区发现
• | | | ├──第08课：社区发现.mp4 586.56M
• | | | ├──第八课：社区发现.pdf 2.82M
• | | | ├──第八课：社区发现_代码.rar 1.15kb
• | | | └──第八课：社区发现（作业）.pdf 58.78kb
• | | ├──第09课：节点分类
• | | | ├──第09课：节点分类.mp4 282.40M
• | | | ├──第九课：节点分类.pdf 1.14M
• | | | └──第九课：节点分类_代码.rar 2.07kb
• | | ├──第10课：网络表示学习
• | | | ├──第10课：网络表示学习.mp4 290.66M
• | | | ├──第10课：网络表示学习.pdf 18.69M
• | | | ├──第10课：网络表示学习（作业）.png 101.10kb
• | | | └──第十课：网络表示学习_代码.rar 2.78kb
• | | ├──课程目录.txt 0.36kb
• | | └──下载须知.txt 0.54kb

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