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編輯推薦：
本书系统性梳理计算社会学理论和方法的论著，具有极高的教学价值。书中详细介绍了社会网络分析的基础理论、动力学模型和网络统计分析，并将其应用于涌现和传染病等实际领域。此外，书中还深入介绍了人工智能算法（如深度学习）在智能推荐、文本分析、假消息检测和虚拟社交机器人等领域的应用。这本书的特别之处在于融合了计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多个学科的专业概念，全面呈现了计算社会学领域最新的研究成果和关键技术突破。对于计算社会学的教学而言，这本书是不可或缺的宝贵资料。
內容簡介：
本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面，本书从传统复杂网络分析的角度，详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等，并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面，融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的进展，阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下，本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念，突出阐述了计算社会学领域近年来的最新研究成果和关键技术突破。
關於作者：
作者简介：郭斌，1980年生，工学博士，西北工业大学计算机学院教授/博导，计算机系统与微电子系主任，智能感知与计算工信部重点实验室副主任。2009年3月博士毕业于日本庆应大学，2009-2011年在法国国立电信学院进行博士后研究。入选“新世纪优秀人才”（2012）和第三批国家“万人计划”青年拔尖人才（2017），担任军委科技委国防科技创新特区专家组专家。主要从事普适计算、群智感知计算和大数据智能等方面研究。在国内外重要期刊和会议如IEEE TMC， IEEE THMS， ACM TKDD， ACM Computing Surveys， IEEE Comm. Surveys and Tutorials， UbiComp， INFOCOM， IJCAI等上面发表学术论文150余篇，6篇论文入选ESI热点或高被引论文。曾获得自然科学二等奖1项，获IEEE UIC’17、ISI’19等国际会议最佳论文奖。担任《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》，《IEEE Communications Magazine》，《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》，《IEEE Internet of Things》、《ACM IMWUT》、《Personal and Ubiquitous Computing》、《Frontiers of Computer Science》等国际权威期刊的编委或客座编辑，以及IEEE UIC’15， IEEE CPSCom’17、GPC’20等多个重要国际会议程序主席等职务。IEEE高级会员，CCF杰出会员。个人主页：http://www.guob.org/
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目录推荐序一
內容試閱
前言2009年，以哈佛大学拉泽尔教授为首的15名顶级学者在《科学》(Science)发表署名文章，首次提出“计算社会学”(Computational Social Science)这一概念。计算社会学以移动互联网、社交媒体、物联网等新兴技术为基础，借助于统计理论、知识推理和人工智能等理论体系，从跨域、连续、非结构化的海量数据中分析个体的静态属性，洞察群体和宏观社会的动态变化，是一门蓬勃发展的综合性交叉学科。计算社会学已经广泛地应用到政治、经济、社会文化、公共健康等多个领域，与大众的切身利益休戚相关，对国家的战略安全与社会稳定意义重大。
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