Maksim Tsvetovat, Alexander Kouznetsov 著

王薇, 王成军, 王颖, 刘璟 译

出版时间：2013年05月

页数：178

社会网络分析（SNA）是一门比Facebook和Twitter等社交网站早30年问世的学科。通过社会网络分析研究，你能够了解到识别社会化媒体、政治团体、企业、文化趋势及人际网络的模式所需的概念和技术。
本书是一本帮助你快速掌握社会网络分析技术要点、核心概念与典型算法示例的优秀著作。本书重点阐释了如何从庞大的社会网络分析学术积累中，挑选最精要的与实用的知识点，帮助你形成关于社会网络分析的知识谱系图。
通过本书，你还可以学习到如何使用Python语言和其他开源工具，如NetworkX、NumPy和matplotlib，以采集、分析并将社交网络数据可视化。本书将社会网络理论和实践完美结合，同时介绍了很多有价值的行业洞见和理念。
· 概述社会网络分析的背景信息与图论数学基础。
· 详细介绍如何分析社会网络，并从个体与群体两个层面介绍社会网络的主要测量指标与分析方法。
· 重点介绍社会网络节点层面的四个核心指标：程度中心性、亲近中心性、居间中心性、特征向量中心性。
· 详细介绍社群划分的基础知识：如何划分社会网络、利用结构洞、进行三元组普查与分析。
· 概述二模网络与多模网络的基础知识。
· 探究信息如何传播，展示分析动态社会网络发展的建模技巧。
· 概述获取网络数据的入门知识。
Maksim Tsvetovat 社会网络分析领域专家，拥有丰富的数据分析和处理经验，专注于社会网络进化、信息和态度扩散的计算机建模。他拥有卡内基·梅隆大学计算、组织和社会方向博士学位，目前在乔治·梅森大学教授社会网络分析。他还是DeepMile Networks公司联合创始人之一，该公司致力于社会化媒体影响图形化。
Alexander Kouznetsov 资深社会网络分析专家、软件设计师和架构师，具有较强的计算机学科和电子工程学科背景。他为业界开发了大量的社会网络分析工具，包含一些大规模数据采集工具和在线分析、演示工具。