社会计算与社交网络分析
课程编码：1802030839X2P3005H
英文名称：Social Computing and Social Network Analysis
课时：40
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：周川等
教学目的要求
社会媒体在政治经济活动和人们日常生活中发挥作用日益增大，成为近年来的研究热点之一。在本门课程中，我们从网络要素、结构社区、影响传播、用户行为等几个方面，讲授社会计算和社交网络分析中的一些重要思想、理论结果和经典算法。本课程是计算机科学与技术学科博士和硕士生设立的专业普及课，同时也可作为管理科学和数学学科博士和硕士生的选修课。通过本课程的学习, 希望学生除了掌握一些该领域的基本方法和技巧之外, 对社会计算和社交网络分析的近代发展和研究趋向有所了解, 为进一步从事专业研究打下基础。
预修课程
线性代数、概率统计
大纲内容
第一章 引言 2学时 周川
第1节 社会计算简介
第2节 社会媒体与社交网络
第3节 社交网络的表示与性质
第4节 社会媒体上的数据挖掘
第5节 社会媒体挖掘的意义
第6节 社会媒体挖掘的挑战
第7节 本课程关注的社会计算任务有哪些？
第8节 课程设置
第二章 复杂网络的图要素 3学时 周川
第1节 复杂网络与图
第2节 图的基础知识
第3节 图的表示
第4节 图的类型
第5节 图上的通路
第6节 图的连通性
第7节 特殊图
第8节 图算法
第三章 复杂网络度量 3学时 周川
第1节 中心性度量
第2节 传递性和相互性
第3节 相似性
第4节 联系的强度
第四章 复杂网络模型 2学时 周川
第1节 真实世界网络的属性
第2节 随机图模型
第3节 小世界模型
第4节 优先链接模型
第五章 网络表示学习 2学时 周川
第1节 背景
第2节 网络嵌入
第3节 图神经网络
第六章 主题模型 4学时 周川
第1节 贝叶斯概率
第2节 概率图模型
第3节 EM算法
第4节 MCMC方法和Gibbs采样
第5节 主题模型引言
第6节 主题模型的内容框架
第7节 概率隐形语义索引
第8节 LDA主题模型
第七章 话题发现与演化 2学时 周川
第1节 引言
第2节 话题发现的模型和算法
第3节 话题演化简介
第八章 社会媒体信息传播 3学时 周川
第1节 引言
第2节 信息传播影响因素
第3节 基于网络结构的传播模型
第4节 基于群体状态的传播模型
第5节 基于信息特征的传播模型
第6节 热度预测方法
第7节 网络扩散源推断
第8节 影响最大化问题
第九章 社交推荐系统 2学时 周川
第1节 引言
第2节 传统推荐算法
第3节 社会化推荐算法
第4节 推荐系统评估
第十章 文本情感分析 1学时 周川
第1节 引言
第2节 情感分析历史
第3节 情感分析应用
第4节 情感定义及分类
第5节 基于情感词典及其语义规则的情感分析技术
第6节 基于监督学习的情感分析技术
第十一章 社交网络人物分析 3学时 沙灜
第1节 社交网络数据采集
第2节 用户行为分析
第3节 影响力分析
第4节 跨社交网络账号识别
第十二章 社交网络社区分析 4学时 沙灜
第1节 网络与社区
第2节 社交网络社区发现方法
第3节 社区的演化与评价
第4节 社区发现方法的评价
第十三章 社交网络链路预测 2学时 沙灜
第1节 链路预测的意义
第2节 链路预测问题描述及其评价方法
第3节 链路预测的方法
第4节 链路预测的展望
第十四章 社交网络的安全 3学时 沙灜
第1节 社会媒体谣言的分析与识别
第2节 社会媒体虚假评论的生成与识别
第3节 Fake News的识别
第十五章 社会媒体数据可视化 3学时 沙灜
第1节 数据可视化概述
第2节 视觉感知与认知
第3节 数据可视化与社会媒体数据可视化
第十六章 课程总结 1学时 周川
第1节 内容回顾
第2节 习题解析
参考书
1、
社会媒体挖掘
[美] 扎法拉尼（Reza Zafarani），[美] 阿巴西（Mohammad Ali Abbasi），[美] 刘（Huan Liu） 著，刘挺，秦兵，赵妍妍 译
2015年11月
人民邮电出版社
课程教师信息
周川，中科院数学与系统科学研究院副研究员，博士生导师。从事社会计算、图计算、图机器学习等领域的基础理论和应用研究，合作发表论文120余篇，引用4500余次，H指数38。曾获中科院优秀博士学位论文奖、ICCS-14最佳论文奖、IJCNN-17和ICDM-21最佳学生论文奖。入选中科院数学院“陈景润未来之星”和中科院青促会会员。入选中科院稳定支持基础研究领域青年团队、中科院特聘骨干研究岗位。担任中国工业与应用数学学会ICT数学专委会秘书长。
沙灜，博士，华中农业大学信息学院教授，人工智能系主任，博士生导师。2002年毕业于中国科学院计算技术研究所，获计算机软件与理论博士学位。中国计算机学会高级会员，中国计算机学会数字农业执行委员，中文信息学会社会媒体专委会委员，武汉计算机软件工程学会会员，湖北省农业工程学会会员，美国伦斯勒理工学院（RPI）访问学者。主要研究方向为人工智能、自然语言处理、机器学习等。以课题负责人身份主持了国家科技支撑计划项目、国家自然科学基金面上项目、863子课题、国家信息安全计划、内蒙古科技重大专项等40余项课题。申请专利13项，其中授权9项，二十余项软著。在SIGIR、AAAI、TKDE、CIKM、ICDM、ISWC、TWEB等国际会议上和期刊上以第一作者或通讯作者共发表学术论文50余篇。获2017年保密科学技术奖励二等奖（省部级）。出版4部译著。开设研究生课程《社会计算与社交网络分析》、《数据科学导论》《互联网大数据获取与分析》《基于深度学习的自然语言处理》，本科生课程《人工智能》。培养及协助培养博士生、硕士生几十名，优秀学士论文指导教师，2项全国智能机器人大赛1等奖指导教师。