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第一章 导论 1

第一节 传统传播学简介 2

第二节 计算传播学之于传统传播学：新的研究范式 4

第三节 基于传统传播学的计算传播学研究 6

本章小结 12

第二章 文本分析简介 13

第一节 文本分析研究现状 14

第二节 文本分析与传播学研究 16

第三节 文本分析的基本步骤：文本的结构化处理 27

第四节 Python语言简介 38

本章小结 40

第三章 情感分析 41

第一节 情感分析简介 42

第二节 情感分析与传播学研究 43

第三节 Python进行情感分析 51

第四节 情感分析的基本算法 52

本章小结 66

第四章 语义建模 69

第一节 语义建模与传播学研究 70

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 80

本章小结 82

第五章 网络传播与传播网络 83

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 94

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 109

第六节 传播加权网络的多维度测量 113

第七节 传播时效网络的多维度测量 121

本章小结 129

第六章 网络传播模型与机器学习框架 131

第一节 引言 132

第二节 信息传播模型 133

第三节 信息传播的机器学习分析框架 147

第四节 影响信息传播的其他因素 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 158

第七节 基于实证数据的信息流行度预测 161

本章小结 169

第七章 数据新闻 171

第一节 产生背景 172

第二节 理论源流 174

第三节 实战练习 190

本章小结 203

第八章 计算广告 205

第一节 引言 206

第二节 发展历程 208

第三节 优化目标 212

第四节 计算广告市场的博弈、拍卖与匹配 214

第五节 计算广告市场的拍卖机制设计 225

本章小结 230

后记 232