
作者:周静
页数:224
出版社:北京邮电大学出版社
出版日期:2022
ISBN:9787563566075
电子书格式:pdf/epub/txt
内容简介
本书主要讲解与社交网络数据相关的统计建模和基于实际问题的数据分析,均是基于作者过往的研究及正在进行的研究整理而成的。本书共分为5章。其中:第1章是概念性的介绍,由一个案例引出什么是社交网络数据;第2章和第3章是常用的社交网络数据建模工具,主要介绍空间自回归模型、动态空间面板数据模型等统计建模方法;第4章和第5章是关于社交网络的实证研究,包括社交网站、直播平台、电信行业、学者引文网络等,是更侧重于实际管理问题的一些研究总结。本书希望能为做社交网络数据相关研究的读者提供可参考的文献以及经验。
作者简介
周静,中国人民大学统计学院副教授、博士研究生导师,应用统计科学研究中心研究员,北京大学光华管理学院博士,研究方向为社交网络建模、营销模型、深度学习在交叉学科中的应用等,在Journal of Business & Economic Statistics,Statistic Sinica,Computational Statistics and Data Analysis,Neurocomputing,管理科学,营销科学学报等国内外核心期刊发表论文二十余篇,编著《深度学习:从入门到精通》教材一本,参与编著《数据思维:从数据分析到商业价值》、《数据思维实践:从零经验到数据英才》等教材。主持国家自然科学基金(青年、面上)、北京市社会科学基金、国家统计局重点项目等多项国家级、省部级以上课题。担任人民邮电出版社数据科学与统计??商业分析系列教材编委会委员。
目录
1.1社交网络数据的概念与基本特征
1.1.1节点与边
1.1.2邻接矩阵
1.1.3出(入)度
1.1.4共同“好友数”
1.2社交网络数据可视化:igraph包的使用
1.2.1图的基本操作
1.2.2从文件中读取网络数据
1.3网络数据可视化案例:基于UCINET的双模网络分析
1.3.1案例背景介绍
1.3.2数据介绍
1.3.3分析结果
1.3.4总结与讨论
本章参考文献
第2章 社交网络数据与空间自回归模型
2.1基于抽样网络数据的空间自相关系数的估计
2.1.1研究背景
2.1.2空间自回归模型
2.1.3数值研究
2.1.4总结与讨论
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