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| 編輯推薦： |
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本书系统地阐述了信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展社交网络研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考资料。
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| 內容簡介： |
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本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，并通过对大量信息传播的实际问题进行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。
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| 關於作者： |
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朱建明 中国科学院大学教授，博士生导师，应急管理科学与工程学院院长助理，全国专业标准化委员会委员，全国专业学位水平评估专家，中国科协“科创中国”安全与应急管理专业科技服务团团长，中国优选法统筹法与经济数学研究会数学建模与算法分会副理事长，中国优选法统筹法与经济数学研究会应急管理专业委员会秘书长、网络科学分会副秘书长，国家自然科学基金重点项目及面上项目评议专家。斯坦福大学、得克萨斯大学达拉斯分校、新加坡南洋理工大学访问学者。从事运筹学、应急管理、大数据分析、社会计算和网络科学等研究，发表论文 100 余篇，获得中国科学院朱李月华优秀教师奖、北京市应急管理领域青年优秀科技论文一等奖。
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| 目錄：
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第1章社交网络概述1
11社交网络与在线社交网络1
111社交网络1
112在线社交网络3
12社交网络分析的理论与相关工作6
121社交网络分析研究方向8
122社交网络分析研究方法14
13在线社交网络的表示20
131图论20
132图论分析社交网络的优势29
133图论模型：节点与边的表示形式29
14在线社交网络结构特征30
141规则网络31
142随机网络31
143复杂网络32
144社交网络的节点中心性33
145群组38
146超图44
15在线社交网络中的负面信息46
151负面信息的影响47
152负面信息的传播机制48
153研究意义49
16本章小结49
第2章信息传播模型51
21独立级联模型51
22线性阈值模型54
23传染病模型58
231SI模型58
232SIS模型58
233SIR模型59
234SEIR模型60
24触发模型61
25渗流模型63
26竞争线性阈值模型与竞争独立级联模型65
261竞争线性阈值模型65
262竞争独立级联模型 68
263基于竞争独立级联模型下的竞争影响最大化问题71
27通用阈值模型与通用级联模型71
28本章小结74
第3章信息传播影响力的估计75
31影响力估计的复杂性75
32反向影响集抽样方法76
321反向影响集抽样算法77
322竞争传播过程中的反向影响集构造79
323抽样复杂度分析80
33分布式抽样技术80
331分布式抽样算法81
332抽样复杂度分析88
34图神经网络的影响力估计89
341图神经网络89
342算法设计91
35本章小结93
第4章集函数的性质94
41次模函数定义及优化方法94
411次模函数定义95
412贪心算法96
413模性定义98
414超模性定义98
42非次模函数优化99
421次模比的定义99
422曲率的定义100
423集函数的连续化101
424非次模函数的优化方法102
425非次模函数优化的实际应用103
43本章小结105
第5章抽样近似性107
51蒙特卡罗仿真107
52近似算法108
521近似算法AA108
522停止规则算法109
53下界110
54证明111
541证明的准备工作111
542停止规则定理的证明113
543AA定理的证明114
544下界定理的证明115
55本章小结118
第6章复杂度分析与算法近似性120
61复杂度分析中的基本概念120
611P问题121
612NP问题121
613NP完全问题 121
614NP难问题121
62信息传播问题中的复杂度分析122
63信息传播问题中求解算法的近似性124
631贪心算法求解近似性125
632三明治算法求解近似性126
633集函数分解算法求解近似性126
64本章小结128
第7章应用130
71从众效应下的影响力最大化问题130
711问题背景130
712模型构建131
713理论分析132
72社交网络群组影响力最大化问题138
721问题背景138
722模型构建139
723理论分析140
73社交网络中群组影响力收益最大化问题144
731问题背景144
732模型构建144
733理论分析145
74社交网络中谣言源不确定情形下的鲁棒控制问题147
741问题背景147
742模型构建148
743理论分析151
75社交网络中谣言源不确定情形下的随机优化控制问题154
751问题背景154
752模型构建155
753理论分析156
76社交网络回音壁效应分析与影响力最大化问题157
761问题背景157
762模型构建158
763理论分析161
764算法设计163
77虚假信息交互量最小化问题165
771问题背景165
772模型构建166
78虚假信息群组回音壁效应最小化问题168
781问题背景168
782模型构建168
79虚假信息跨虚实交互网络传播最小化问题169
791问题背景169
792模型构建170
710虚实交互社交网络中竞争虚假信息关注度最小化问题171
7101问题背景171
7102模型构建172
711社交网络中虚假信息多源头溯源问题173
7111问题背景173
7112模型构建173
712动态社交网络中虚假信息多源头溯源问题176
7121问题背景176
7122模型构建177
713有符号在线社交网络中净正面交互信息量最大化问题178
7131问题背景178
7132模型构建180
7133理论分析183
714基于马尔可夫链的谣言动态传播问题185
7141问题背景185
7142模型构建186
7143理论分析195
第8章未来愿景与研究展望198
81社交网络信息传播问题前沿热点198
811异构社交网络信息传播模型研究198
812动态网络演化模型研究200
813虚实空间交互下虚假信息一体化治理研究201
82社交网络信息传播理论前瞻研究203
821基于次模比与曲率的非次模函数优化方法研究203
822自适应次模性优化问题研究205
823深度学习在社交网络中的应用207
83社交网络典型数据集架构与采集208
参考文献212
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前言
在信息技术迅猛发展的当下，社交网络已经成为人类社会的重要组成部分。它不仅是人们交流沟通的平台，更是信息传播、舆论形成、社会影响力扩散的关键途径。社交网络的广泛应用对政治、经济、文化等诸多领域产生了深远的影响，研究社交网络的结构特征、信息传播机制及其社会影响已成为学术界的重要课题。
信息和影响力在网络中传播的研究是典型的交叉学科研究领域，涉及计算机科学、复杂网络、统计物理学、概率论、社会学、心理学、管理科学等多个学科。研究者从不同学科视角对信息传播和影响力扩散的各个方面进行探讨。本书主要从计算机科学的角度出发，介绍有关网络信息传播及其影响力的研究成果，同时介绍相关复杂网络领域的研究进展和实际应用。
本书主要围绕社交网络信息传播的模型、算法和应用进行阐述。首先，我们介绍信息传播的基本模型。接着探讨在这些模型基础上的主要优化问题及对应的算法，并进一步介绍各种扩展模型及相关的优化算法。最后，本书将通过多个实际案例展示这些模型和算法在数字营销、舆情分析、公共健康传播等领域的应用。这些应用案例不仅体现了理论的实用价值，也为读者提供了将研究成果应用于实际问题的宝贵经验和见解。通过对模型、算法和应用的全面介绍，读者将能够系统地理解信息传播研究的多维度内容及其在不同领域中的广泛应用。
书中不仅介绍了社交网络相关理论基础，还结合实际应用场景，分析了不同类型社交网络中的信息传播特点和规律。理论分析和实证研究相结合的方法，不仅增强了内容的科学性和可读性，也为实际应用提供了有力支持。
特别是在最后一章展望了社交网络研究的未来发展趋势，提出了一些前沿研究问题，为读者提供了进一步研究的方向。
本书共八章，内容涵盖了社交网络的基本概念、信息传播模型、影响力估计、网络结构特征及其影响等方面。第1章概述社交网络的基本概念，社交网络的图论表示、结构特征、相关理论工作，以及社交网络中负面信息的影响范围及传播机制。通过这一章，读者将初步了解社交网络的基本面貌、网络的内在结构及其对信息传播和社会互动的影响，理解其与现实社会互动的独特之处。第2章探讨社交网络信息传播的理论基础。信息传播模型可帮助读者理解和预测信息在社交网络中的传播方式和传播效果。通过模拟信息在网络中的传播过程，可以识别关键影响节点，优化传播策略，并预测信息扩散的范围和速度。本章不仅详细介绍了几种经典的信息传播模型，还引入了几种新颖的传播模型，探讨这些模型的应用和发展。第3章聚焦于信息传播影响力的估计。信息传播影响力估计主要研究如何量化信息在网络中的传播效果，即在给定的传播模型和初始条件下，如何计算某条信息能够影响的节点数量。这一问题在不同的传播模型下表现出不同的复杂性。由于在线网络中的信息传播过程是一个随机过程，其目标函数是一个离散的集函数，因此，第4章深入探讨集函数在社交网络信息传播研究中的应用，介绍集函数的基本性质及其在不同传播模型中的表现，并探讨这些性质对信息传播的影响。在社交网络中，信息传播的复杂性和不确定性对传播影响力的精确计算提出了挑战，抽样近似方法成为解决大规模信息传播问题的重要手段。第5章将探讨这些方法的理论基础和应用实例，重点分析如何在不确定条件下优化信息传播模型，以提供更有效的解决方案。第6章重点探讨信息传播相关问题的计算复杂度，并介绍几种近似算法。通过分析这些算法的近似性、复杂度以及实际效果，可以优化信息传播机制，提升整体算法效果，以期为解决大规模网络问题提供有效途径。第7章将聚焦社交网络信息传播研究在实际中的多种应用。信息传播模型和算法不仅在理论上具有重要价值，在实际应用中也展现了巨大的潜力和广泛的应用场景。我们将通过具体案例展示如何将前述理论和方法应用于数字营销、舆情分析、公共健康传播等领域。这些应用案例不仅展示了信息传播理论和方法在实际问题中的解决能力，还为未来的研究提供了丰富的实战经验和启示。通过这一章的学习，读者将能够更加全面地理解信息传播研究的实际价值和广阔前景，同时学习将理论应用于实践的宝贵经验。第8章展望未来社交网络研究的发展趋势，提出了一些前沿研究问题，如异构社交网络信息传播模型研究和动态网络演化模型研究等。希望这一章能够启发读者对未来研究方向的思考，推动社交网络研究领域的持续创新。
在本书的写作过程中，倪培昆、朱晓平、高玉昕、戴佳伶、李润芝、李元、李文钰、李育涛、孙平平、陈璐、徐珍旎、雷鸣、黎晓威、杨俊豪、尹弘毅、张万里等同学做出了重要的贡献，黄钧教授和王国庆教授给予了大力支持。感谢我的女儿朱羽萱提供的有趣插图，以及朱晓平同学对图片的润色。
本书的出版得到国家自然科学基金项目“群组效应下虚假信息传播机理与最优干预策略研究”(No72074203)的支持，在此表示感谢。
希望通过本书，读者能够深入理解社交网络的复杂性和多样性，掌握信息传播的规律和机制，熟悉相关的数学模型，进一步推动社交网络研究的深入发展。
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