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| 內容簡介： |
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海量数据获得日益便易与计算技术的飞速发展推动了新闻传播学者利用计算思维来研究传播问题，从而催生了计算传播学这一传播学领域的新兴前沿方向。计算传播学致力于寻找传播学可计算化的基因，以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等为主要分析工具，大规模地收集并分析人类传播行为数据，挖掘人类传播行为背后的模式和法则，分析模式背后的生成机制与基本原理。本书旨在以 计算社会科学为背景，系统介绍计算传播学这一全新的传播学研究领域，使读者具备利用跨学科方法进行传播学研究的基本能力，为日后志在进入相关领域者打好坚实的理论和技术基础。此外，本书通过对数据收集、分析以及结果呈现等方面的实践训练，为将来志于投身新兴媒体行业（例如，IT行业、社会化广告、数据分析师等）的读者提供数据采集与分析基本技能。
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| 關於作者： |
张伦，北京师范大学艺术与传媒学院数字媒体系副教授，中国新闻史学会计算传播学研究委员会理事。主要研究方向为基于数据挖掘方法的新媒体信息传播。于SSCI、SCI以及CSSCI索引期刊发表论文20余篇；合著出版《社交网络上的计算传播学》（2015年）。承担了国家社科基金青年项目、教育部人文社会科学青年项目等多项科研项目。
王成军，传播学博士，南京大学新闻传播学院副教授，中国新闻史学会计算传播学研究委员会秘书长，奥美数据科学实验室主任，计算传播学实验中心副主任。参与翻译《社会网络分析：方法与实践》2013、合著《社交网络上的计算传播学》2015 。
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| 目錄：
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第一章 计算传播学导论 5
第一节 传统传播学简介 5
第二节 计算传播学之于传统传播学：新的研究范式 8
第三节 基于传统传播学的计算传播学研究 9
第四节 小结及学习建议 15
第二章 文本分析简介 17
第一节 文本分析研究现状 17
第二节 文本分析与传播学研究 18
第三节 文本分析的基本步骤：文本的结构化处理 29
第四节 Python 语言简介 42
本章小结 44
第三章 情感分析 45
第一节 情感分析简介 45
第二节 情感分析与传播学研究 46
第三节 Python进行情感分析 53
第四节 情感分析的基本算法 54
本章小节 70
第四章 语义建模 71
第一节 语义建模与传播学研究 71
第二节 LDA主题生成模型基本原理 75
第三节 语义模型的Python实现 78
第四节 有监督机器学习分类算法 81
本章小节 83
第五章 网络传播与传播网络 84
第一节 引言 84第二节 网络传播中的热点研究问题 86
第三节 社会网络的拓扑结构特征 93
第四节 传播网络的拓扑结构统计量 103
第五节 社会网络和传播网络之间的结构相关性 108
第六节 传播加权网络的多维度测量 114
第七节 传播时效网络的多维度测量 122
本章小结 130
第六章 网络传播模型与机器学习框架 133
第一节 引言 133第二节 信息传播模型 134
第三节 信息传播的机器学习分析框架 147
第四节 影响信息传播的其它因素 149
第五节 特征选择方法 155
第六节 信息传播的机器学习评价指标 157
第七节 基于实证数据的信息流行度预测 161
本章小结 170
第七章 数据新闻 172
第一节 产生背景 172
第二节 理论源流 174
第三节、实战练习 191
本章小结 209
第八章 计算广告 212
第一节 引言 212
第二节 发展历程 214
第三节 优化目标 218
第四节 计算广告市场的博弈、拍卖与匹配 220
第五节 计算广告市场的拍卖机制设计 233
本章小结 239
寻找人类传播行为的基因：《计算传播学导论》后记 240
参考文献 244
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