公共安全应急管理丛书 社会舆情的网络分析方法与建模仿真pdf电子书版本下载

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理论基础篇 2

第1章 社会网络分析 2

1.1 社会网络分析的基本理论 2

1.1.1 社会网络分析 2

1.1.2 社会网络指标 5

1.1.3 社会网络模型 7

1.2 社会网络分析的研究角度 12

1.2.1 中心性分析 12

1.2.2 凝聚子群分析 13

1.2.3 核心－边缘结构分析 15

1.3 社会网络分析工具 16

1.3.1 概述 16

1.3.2 Pajek 20

1.3.3 Gephi 24

参考文献 31

第2章 动态网络分析 33

2.1 动态网络分析的基本理论 33

2.1.1 动态网络分析的创新点 34

2.1.2 动态网络基本演化过程 35

2.2 动态网络分析的度量指标 35

2.2.1 动态网络分析的定义 35

2.2.2 动态网络分析的指标 37

2.2.3 动态网络分析的指标分类 53

2.3 动态网络分析工具 57

2.3.1 AutoMap——网络生成 57

2.3.2 ORA——网络分析 58

2.3.3 DyNet——仿真模拟 58

2.3.4 动态网络分析在“反恐”中的应用 59

参考文献 61

第3章 超网络分析 63

3.1 超网络的基本内容 63

3.2 超网络的研究现状 65

3.2.1 基于变分不等式的超网络研究 65

3.2.2 基于超图的超网络研究 66

3.2.3 基于系统分析的超网络研究 67

3.3 超网络的示例分析 67

3.3.1 超网络模型中子网关系的建立 67

3.3.2 超网络模型中层间映射关系 68

3.4 超网络的度量指标 69

3.4.1 节点超度 69

3.4.2 超边重叠度 70

3.4.3 集聚系数 70

3.4.4 节点间距离 70

参考文献 71

模型方法篇 76

第4章 社会舆论形成与演化的建模分析 76

4.1 社会舆论形成与演化模型 78

4.1.1 Sznajd模型 78

4.1.2 Deffuant模型 79

4.1.3 Krause-Hegselmann模型 79

4.1.4 Galam模型 80

4.1.5 社会影响模型 81

4.2 社会舆论超网络形成模型 82

4.2.1 社会舆论超网络中各层子网的建模分析 82

4.2.2 社会舆论超网络中子网集成的建模分析 83

4.2.3 社会舆论超网络模型 84

4.3 社会舆论超网络演化模型 85

4.3.1 外驱动力作用下社会舆论超网络模型的演化 85

4.3.2 内驱动力作用下社会舆论超网络模型的演化 88

参考文献 90

第5章 社会舆论引导与干预的建模分析 94

5.1 社会舆论引导与干预方法 94

5.1.1 建模仿真视角 94

5.1.2 复杂网络视角 95

5.1.3 系统控制视角 100

5.2 社会舆论超网络引导模型 105

5.2.1 社会舆论超网络引导机制 105

5.2.2 社会舆论超网络引导策略 108

5.3 社会舆论超网络干预模型 110

5.3.1 社会舆论超网络干预机制 110

5.3.2 社会舆论超网络干预策略 114

参考文献 117

第6章 社会舆论超网络模型的超链路预测 123

6.1 超链路预测 123

6.1.1 从链路预测到超链路预测 123

6.1.2 超链路预测的基本思想 125

6.1.3 超链路预测的基本概念 125

6.1.4 超链路预测的基本算法 126

6.1.5 社会舆论超网络的超链路预测 129

6.2 社会舆论超网络子网层内的超链路预测 132

6.2.1 舆论超链路层内预测算法指标 132

6.2.2 舆论超网络层内超链路预测评价方法 135

6.3 社会舆论超网络各网层间的超链路预测 138

6.3.1 舆论超网络层间超链路预测算法 138

6.3.2 舆论超网络层间超链路预测评价方法 139

参考文献 140

第7章 社会舆论超网络模型的超链路排序 142

7.1 超链路排序基本思想 142

7.1.1 PageRank算法 142

7.1.2 SuperlinkRank算法 143

7.2 舆论超网络模型的测度指标 144

7.2.1 舆论超网络模型的节点超度 145

7.2.2 舆论超网络模型的超边连接度 146

7.2.3 舆论超网络模型的超边最短距离 147

7.2.4 舆论超网络模型的超边重叠度 147

7.3 舆论超网络模型的超链路属性计算 149

7.3.1 环境子网信息传播度 149

7.3.2 心理子网转化关联度 150

7.3.3 观点子网观点相似度 151

7.4 舆论超网络模型的超链路排序算法 153

7.4.1 SuperlinkRank算法提出 153

7.4.2 SuperlinkRank算法应用 154

7.4.3 SuperlinkRank算法评价 155

参考文献 157

案例应用篇 160

第8章 意见领袖识别的实例分析——钱××事件 160

8.1 意见领袖识别方法 161

8.1.1 基于社会网络分析的意见领袖识别 161

8.1.2 基于动态网络分析的意见领袖识别 163

8.1.3 基于超网络分析的意见领袖识别 167

8.2 案例分析——钱××事件 169

8.2.1 事件背景 169

8.2.2 数据处理 170

8.2.3 结果分析 172

参考文献 179

第9章 谣言仿真建模与分析的实例分析——抢盐事件 181

9.1 谣言传播建模 182

9.1.1 数学模型 182

9.1.2 物理模型 183

9.1.3 仿真模型 184

9.1.4 Agent多主体建模 185

9.1.5 系统模型 185

9.2 仿真建模的方法与工具 186

9.2.1 复杂适应系统理论 186

9.2.2 多主体仿真工具 188

9.2.3 基于QSIM定性仿真推理 192

9.3 基于多主体仿真案例分析——抢盐事件 193

9.3.1 事件背景 193

9.3.2 基本定义 194

9.3.3 演化规则 194

9.3.4 情景分析 195

9.3.5 实例验证 198

9.4 基于QSIM定性仿真推理——谣言形成与引导 199

9.4.1 舆论主体及其行为特征的分类与定义 199

9.4.2 舆论主体相互作用的定性表示 200

9.4.3 基于QSIM算法的舆论主体行为定性模拟 201

9.4.4 基于QSIM定性模拟方法的舆论引导与调控 203

参考文献 205

第10章 舆论超网络建模仿真的实例分析——郭××事件 207

10.1 “郭××事件”舆论的形成 207

10.2 “郭××事件”舆论的演化 209

10.3 “郭××事件”舆论超网络的模型建立 212

10.3.1 数据处理 212

10.3.2 模型建立 212

10.4 “郭××事件”舆论超网络模型的引导 216

10.4.1 “郭××事件”舆论超网络引导建模 216

10.4.2 “郭××事件”舆论超网络引导分析 217

10.5 “郭××事件”舆论超网络模型的干预 219

10.5.1 “郭××事件”舆论超网络干预建模 219

10.5.2 “郭××事件”舆论超网络干预分析 224

参考文献 235