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计算传播学导论
计算传播学导论

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  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:张伦,王成军,许小可编著
  • 出 版 社:北京:北京师范大学出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787303241200
  • 页数:235 页
图书介绍:“计算传播学”领域研究,是“大数据”技术与新闻传播学研究结合产生成果。国际顶尖高等学府已经系统开设了相关课程。而国内新闻传播学院对该门课程的需求较高,但主要瓶颈在于没有系统教材。基于此,本教材旨在以 “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范式,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攻读硕士或博士学位的学生打好坚实的理论和技术基础。此外,本教材通过对数据收集、分析以及结果呈现等方面的实践训练,为有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。本书以海量数据获得日益便易的当下为基础,以推动新闻传播学者利用计算思维来研究社会问题,催生了“计算传播学”这一传播学领域的新兴学科为背景编写。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。
《计算传播学导论》目录

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

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