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| 內容簡介： |
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大规模网络的普及和大数据技术的应用为研究信息和影响力在网络中的传播提供了全新的机会。本书围绕近年来移动社会网络中信息传播与控制的研究热点和难点，重点介绍和分析了移动社会网络中的重要节点识别、信息传播最大化、谣言检测与抑制等方面的具体应用。全书共分为信息传播概述、移动社会网络的重要节点识别、移动社会网络的信息传播、移动社会网络的谣言检测与抑制四个部分，其中第一部分是对移动社会网络和社会影响力与信息传播模型相关知识的综述，第二部分通过分析移动社会网络的网络特征和社会属性，提出了多种重要节点识别方案，第三部分通过研究移动社会网络中的社团特征、用户的移动特征和信息传播规律，提出了多种信息传播最大化方案，第四部分通过挖掘移动社会网络中多信息传播的竞争关系和谣言信息的传播特征，提出了多种谣言抑制方案。
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| 關於作者： |
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许力，工学博士，教授，博士生导师，”宝琛学者”特聘教授岗位，入选福建省新世纪优秀人才和福建省”双百特支”科技创新领军人才，现担任福建师范大学计算机与网络空间安全学院（软件学院）院长，网络空间安全一级学科博士点负责人，福建省网络安全与密码技术重点实验室主任，福建省网络与信息安全行业技术开发基地主任，网络安全与教育信息化福建省高校工程中心主任。主要研究领域包括网络与信息安全、大数据与信息化、物联网与无线通信等；已承担国家级项目6项，省部级项目11项，出版学术专著6部、教材5部，在SCI和中文核心期刊上发表学术论文160多篇，获得授权专利60多件，软件著作30多件。获得福建省科技进步奖5次，培养博士后、博士和硕士研究生70多人，获得福建省百篇优秀博士学位论文2篇。兼任中国计算机学会杰出会员暨福州分部主席、中国网络空间新兴技术安全创新联盟常务理事、中国计算机学会信息保密专委会委员、中国通信学会信号与信息处理专委会委员、数字福建专家组成员、福建省教育厅教育信息化专家委员会主任、福建省工信厅数据安全产业专家组组长、福建省高校信息化学会副理事长、福建省计算机学会网络与信息安全专委会主任，数字福建工业大数据研究所学术委员会主任，曾应邀担任18个国际和国内学术会议的大会主席或程序委员会主任，并长期担任6个国内外学术期刊的编委。
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| 目錄：
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目 录第一部分 移动社会网络概述第1章 移动社会网络21.1 移动社会网络及其性质21.2 信息物理社会系统61.2.1 车载社会网络71.2.2 智能电网91.3 本章小结10参考文献10第2章 社会影响力与信息传播模型162.1 社会影响力172.2 信息传播模型192.3 本章小结23参考文献24第二部分 移动社会网络的重要节点识别第3章 基于活跃度的重要节点识别方案313.1 背景与相关工作313.2 节点活跃度的定义323.3 基于活跃度的重要节点识别343.3.1 基于活跃度的重要节点识别算法343.3.2 SIS模型传播算法353.4 实验与分析363.4.1 实验数据集简介373.4.2 不同方案识别出的重要节点的对比373.4.3 不同方案传播能力的比较383.5 本章小结39参考文献40第4章 基于社会属性和拓扑性质的重要节点识别方案424.1 背景与相关工作424.2 基于社会属性和结构洞的重要节点识别434.2.1 用户社会属性相似度的计算444.2.2 用户拓扑位置重要性的计算464.2.3 用户的社会影响力计算474.3 算法分析484.3.1 基于社会属性的用户重要性分析484.3.2 基于拓扑位置的用户重要性分析494.4 实验与分析494.4.1 实验数据集的信息494.4.2 采用不同方法识别出的前k个节点的对比504.4.3 移除SASH识别出的节点和网络鲁棒性的关系524.5 本章小结54参考文献54第5章 基于全局信任模型的重要节点识别方案565.1 背景及相关工作565.2 基于全局信任模型的重要节点识别585.3 实验与分析605.3.1 实验数据集简介605.3.2 相关实验与分析615.4 本章小结63参考文献63第6章 基于随机游走概率的重要节点识别方案656.1 背景及相关工作656.2 基于随机游走概率的重要节点识别666.2.1 基于二跳邻居网络的节点影响力评估666.2.2 基于随机游走概率的重要节点选取676.3 实验与分析706.3.1 实验数据集及对比方案706.3.2 算法参数设置716.3.3 实验结果分析726.4 本章小结74参考文献74第三部分 移动社会网络的信息传播第7章 基于局部密度聚类的社团检测方案777.1 背景与相关工作777.2 基于局部密度聚类的社团检测797.2.1 用户重要性度量797.2.2 局部密度聚类807.3 对比实验与分析817.3.1 实验数据集的信息827.3.2 聚类效果827.3.3 评价指标的比较857.4 本章小结86参考文献86第8章 基于波动粒子群的信息传播最大化方案898.1 背景与相关工作898.2 基于波动粒子群的最具影响力节点识别908.2.1 基于社团划分的最具影响力初始节点识别908.2.2 波动粒子群优化算法928.3 实验与分析958.3.1 实验数据集的信息958.3.2 不同数据集中的社团划分效果958.3.3 影响力节点对移动社会网络鲁棒性的影响978.3.4 实验结果分析988.4 本章小结101参考文献101第9章 基于模体的信息传播最大化方案1039.1 背景与相关工作1039.2 基于模体的信息传播最大化1049.2.1 关键网络模体的定义1049.2.2 基于机器学习的网络模体识别1079.2.3 信息传播网络的重构1089.3 实验与分析1099.3.1 实验数据及参数设置1099.3.2 实际案例分析1109.3.3 模体重要性评价1149.3.4 信息传播最大化效率1159.4 本章小结117参考文献117第10章 基于链路预测的信息传播最大化方案11910.1 背景及相关工作11910.2 基于链路预测的信息传播最大化12010.2.1 基于引力解码的变分图自编码器12010.2.2 基于相似度递减传递算法的节点影响力评估12210.3 实验与分析12310.3.1 链路预测效果分析12410.3.2 信息传播效果分析12410.4 本章小结128参考文献128第四部分 移动社会网络的谣言检测与抑制第11章 基于双向动态图的谣言检测方案13111.1 背景与相关工作13111.2 问题形式化定义13211.3 基于双向动态图注意力网络的谣言检测模型13311.3.1 时序图嵌入模块13311.3.2 双向图嵌入模块13511.3.3 谣言检测模块13611.4 实验与分析13711.4.1 实验配置13711.4.2 实验结果对比13811.5 本章小结143参考文献143第12章 融合用户表示的谣言检测方案14512.1 背景与相关工作14512.2 问题形式化定义14612.3 融合用户表示的谣言检测模型14712.3.1 用户嵌入模块14712.3.2 节点增强表示模块15112.4 实验与分析15312.5 本章小结157参考文献157第13章 基于正向通信支配集的主动谣言控制方案15913.1 背景与相关工作15913.2 基于正向通信支配集的主动谣言控制16013.2.1 正向通信支配集的识别16013.2.2 谣言传播主动控制方案16313.3 实验与分析16513.3.1 实验配置信息16613.3.2 实验结果分析16613.4 本章小结169参考文献170第14章 基于信息博弈的谣言抑制方案17214.1 背景与相关工作17214.2 多实体竞争性的博弈论模型17514.2.1 模型假设17514.2.2 收益矩阵17514.2.3 模型传播特征17914.2.4 模型的纳什均衡18014.3 基于传播路径的谣言抑制算法18114.4 实验与分析18314.4.1 GTBMM实验18314.4.2 谣言抑制方案实验18514.5 本章小结189参考文献189第15章 基于模体的多层网络信息可控传播方案19215.1 背景与相关工作19215.2 多层网络系统模型19315.2.1 移动社会网络双层结构19315.2.2 社会网络层中的信息传播模型19315.2.3 控制信息流模体19515.3 基于模体的信息可控传播19615.3.1 社会网络层关键网络模体的确定19615.3.2 社会网络层种子节点的选取19715.3.3 通信网络层的信息可控传播19815.4 虚假信息抑制效果分析19915.4.1 理论分析19915.4.2 实验分析20015.5 本章小结207参考文献207
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