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出版时间:2018年

出版社:北京师范大学出版社

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  • 北京师范大学出版社
  • 9787303241200
  • 1-1
  • 320971
  • 42245804-2
  • 16开
  • 2018年
  • 235
  • 文学
  • 新闻传播学
  • 新闻传播学
作者简介
张伦,北京师范大学数字媒体系副教授,香港城市大学博士,中文信息学会社会化媒体专业委员会委员。主要研究方向为基于数据挖掘方法的新媒体信息传播,合著出版《社交网络上的计算传播学》(高等教育出版社, 2015年),主持完成国家社会科学基金青年项目《社会化媒体中公共事件话语框架及其演化机制研究 》。许小可,大连民族大学计算机科学学院教授,王成军,南京大学新闻传播学院副教授。计算传播学学会(筹)秘书长。
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内容简介
海量数据获得的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。
  《计算传播学导论》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攻读硕士或博士学位打好坚实的理论和技术基础。此外,《计算传播学导论》通过对数据收集、分析以及结果呈现等方面的实践训练,为将来有志于投身新兴媒体行业(如IT行业、社会化广告等)的读者提供数据采集与分析基本技能。
目录
第一章 导论
第一节 传统传播学简介
第二节 计算传播学之于传统传播学:新的研究范式
第三节 基于传统传播学的计算传播学研究
本章小结

第二章 文本分析简介
第一节 文本分析研究现状
第二节 文本分析与传播学研究
第三节 文本分析的基本步骤:文本的结构化处理
第四节 Python语言简介
本章小结

第三章 情感分析
第一节 情感分析简介
第二节 情感分析与传播学研究
第三节 Python进行情感分析
第四节 情感分析的基本算法
本章小结

第四章 语义建模
第一节 语义建模与传播学研究
第二节 LDA主题生成模型基本原理
第三节 语义模型的Python实现
第四节 有监督机器学习分类算法
本章小结

第五章 网络传播与传播网络
第一节 引言
第二节 网络传播中的热点研究问题
第三节 社会网络的拓扑结构特征
第四节 传播网络的拓扑结构统计量
第五节 社会网络和传播网络之间的结构相关性
第六节 传播加权网络的多维度测量
第七节 传播时效网络的多维度测量
本章小结

第六章 网络传播模型与机器学习框架
第一节 引言
第二节 信息传播模型
第三节 信息传播的机器学习分析框架
第四节 影响信息传播的其他因素
第五节 特征选择方法
第六节 信息传播的机器学习评价指标
第七节 基于实证数据的信息流行度预测
本章小结

第七章 数据新闻
第一节 产生背景
第二节 理论源流
第三节 实战练习
本章小结

第八章 计算广告
第一节 引言
第二节 发展历程
第三节 优化目标
第四节 计算广告市场的博弈、拍卖与匹配
第五节 计算广告市场的拍卖机制设计
本章小结
后记