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    资料狂人 在职认证  发表于 2020-11-19 10:02:28 |显示全部楼层
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    想通过社会网络分析得知更多不同领域的不同分析角度吗?

    12月周末远程班,央财张忠元老师告诉你

    本次授课特别增设“可视化”彩蛋,让你的输入完美输出

    Python社会网络分析

    开课信息:

    培训时间:2020年12月12-13日 (两天)

    培训方式:远程学习,提供全程录播回放

    培训费用:2200元 / 1900元(学生价,仅限全日制本科及硕士在读)

    授课安排:上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00

    在线报名:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=578


    讲师介绍:

    张忠元,理学博士, 中央财经大学教授, 博士生导师, 中国计算机学会高级会员,果壳网科学顾问。

    主要研究兴趣在复杂网络分析和数据 挖掘. 在Data Mining and Knowledge Discovery,Physical Review E, EPL, Knowledge and Information Systems, Scientific Reports, 中国科学等国内外著名期刊上发表学术论文十余篇。

    爱思唯尔杰出审稿人, 担任Data Mining and Knowledge Discovery,Physica A, Management Science等著名期刊的匿名审稿人。


    课程目的:

    1. 希望大家经过两天的学习, 能对基本的社会网络分析理论和实际应用有所掌握, 同时掌握python分析网络数据的基本技能;

    2. 希望学员能够理解大量顶级期刊上相关领域的研究, 以期为后续学习和研究打下宽厚坚实的基础。


    课程大纲:

    第1讲(3小时)

    1.   欧拉七桥问题 (0.5小时)

    2.   图论的发展历史 (0.25小时)

    3.   复杂网络分析的发展历史 (0.25小时)

    4.   图论的现状和主要关注的问题 (1.5小时)

    5.   Python编程的基础知识(0.5小时)


    第2讲(3小时)

    1.   图论相关编程实践(0.5小时)

    2.   复杂网络分析的现状和主要关注的问题 (0.25小时)

    3.   复杂网络的小世界性质 (0.5小时)

    4.   ER、WS、BA网络生成模型 (0.5小时)

    5.   其它生成模型, 产生具有特定拓扑结构性质的网络 (0.25小时)

    6.   使用Python进行实操生成网络 (0.25小时)

    7.   复杂网络拓扑结构的稳健性和易感性(0.5小时)


    第3讲(3.5小时)

    1.   复杂网络的同配性概念和计算(0.25小时)

    2.   弱连边的强度(0.25小时)

    3.   复杂网络点的中心性 (0.5小时)

    4.   复杂网络的社团结构探测: 方法和评价(0.5小时)

    5.   链路预测(0.5小时)

    6.   符号网络、多层网络和含时网络分析(0.5小时)

    7.   以上均使用python实际操作 (0.5小时)

    8.   网络的低维嵌入(0.5小时)


    第4讲(3小时)

    1.   复杂网络上的博弈论(0.5小时)

    2.   SI、SIS、SIR 模型 (0.5小时)

    3.   线性阈值模型、级联模型 (0.25小时)

    4.   以上模型的性质, 关系和区别 (0.25小时)

    5.   以上模型的python实操 (0.25小时)

    6.   案例、文献阅读、机动、互动和答疑时间(1小时)

    彩蛋:可视化


    优惠:

    现场班老学员9折优惠;

    同一单位三人以上同时报名9折优惠;

    折扣优惠与学生价优惠均不叠加。

    报名流程:

    1,点击“ http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=578”,在线提交报名信息;

    2,通过订单支付;

    3,开课前一周发送远程操作指南,课程资料;

    4,开课前一天测试远程效果;

    5,课后快递发票,开课通知和结业证书。


    联系方式:

    尹老师

    电话:010-53352991

    QQ:42884447

    WeChat:yinyinan888

    尹老师微信二维码.png




    stata SPSS
    资料狂人 在职认证  发表于 2020-11-19 10:04:45 |显示全部楼层
    随着互联网技术高速的发展,网民的数量呈指数上升,社交网络进入了强调用户参与和体验的时代。

    移动互联网时代,UGC(用户产生内容)不断发展,社交网络(Social Network)已经不断普及并深入人心,用户可以随时随地在网络上分享内容,由此产生了海量的用户数据。面对大数据时代的来临,复杂多变的社交网络其实有很多实用价值。



    看一组数据:

    微信每分钟395833人登录微信,19444人在进行视频或语音聊天;

    新浪微博每分钟发出(或转发)64814篇微博;

    Facebook用户每天共享的东西超40亿;

    Twitter每天处理的数据量超3.4亿;

    Tumblebr博客作者每分钟发布2.7万个新帖;

    Instagram用户每天共享3600张新照片……

    由此可以看出,社交网络生成的用户数据的价值已远远大于平台本身。相对于搜索、电商等大数据,社交用户行为数据传导路径更短,具有更高的价值。
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    资料狂人 在职认证  发表于 2020-11-19 10:04:51 |显示全部楼层
    典型的案例之一:社交网络大数据颠覆美国总统竞选定律

    号称“世界上最民主的国家”的美国,有着这样的总统选举铁律:谁花的钱越多,赢得选举的几率就越大。但是,2012年美国总统奥巴马的再次当选创造了一个奇迹:在他获胜前的 70 年时间里,还没有一位美国总统能够在全国失业率高于 7.4% 的情况下连任成功;而在整个竞选过程中,奥巴马团队的花销不到3 亿美金,竞争对手罗姆尼花了近 4 亿美金却仍然败选!
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    资料狂人 在职认证  发表于 2020-11-19 10:05:01 |显示全部楼层
    社会网络分析技术是一项关键技术,也是一项热门的研究,涵盖了社会学、人类学、社会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经济学以及生物学等多个领域,是一项多学科交叉技术。

    社会网络大数据分析系统要求具有坚实的数据支撑,即数据获取全面、更新及时、获取数量大,也强调多维度、多粒度的分析手段相结合,并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。
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    资料狂人 在职认证  发表于 2020-11-19 10:05:17 |显示全部楼层
    社会网络分析主要沿着下面三个大的方向进行发展:
    (1) 社会计量学派运用图论方法对社会网络分析做出了杰出的贡献。
    (2) 20世纪30年代的哈佛学派致力于研究人际模式和"团伙"形式。
    (3) 20世纪50年代,曼彻斯特学派进行了大量的社会网络研究,他们把社会网络分析技术运用到了人际关系上。

    英国学者J•斯科特指出:“社会网络分析已经为一种关于社会结构的新理论的出现奠定了基础。”
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    资料狂人 在职认证  发表于 2020-11-19 10:05:27 |显示全部楼层
    SNA专题课
    社会网络分析案例应用       http://edu.cda.cn/course/1985
    谈复杂网络科学如何帮助控制传染病传播        http://www.peixun.net/view/1656.html
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    三重虫 发表于 2020-11-19 10:36:19 |显示全部楼层

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    biandilihua 发表于 2020-11-19 11:18:59 |显示全部楼层

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    谢谢分享
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    军旗飞扬 发表于 2020-11-19 16:00:02 |显示全部楼层

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    myazure 发表于 2020-11-19 16:55:59 |显示全部楼层

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