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In der digitalen Wirtschaft mit einer hochvernetzten Welt ist das Verständnis des sozialen Netzwerk-Computings zu einer unverzichtbaren Fähigkeit geworden. Dieses Buch dient als essenzieller Leitfaden für Akademiker und Fachleute, die in diesem rasant wachsenden Forschungsfeld tätig sind. Das Buch ist in drei Teile gegliedert, die verschiedene Aspekte des sozialen Netzwerk-Computings abdecken. Es beginnt mit den grundlegenden Prinzipien, darunter triadische Schließung, starke und schwache Bindungen, Netzwerkhomophilie sowie positive und negative Balance. Dies bildet die Basis für eine eingehende Untersuchung zentraler Theorien sozialer Netzwerke. Anschließend werden die Gesetzmäßigkeiten sozialer Netzwerke behandelt, einschließlich Phänomenen wie dem Small-World-Effekt, der Potenzgesetzverteilung, der Gemeinschaftserkennung, Diffusionsprozessen, Spieltheorie-Dynamiken und Hypernetzwerken, darunter auch Multiplex-Netzwerke, Multi-Mode-Netzwerke und temporale Netzwerke. Der letzte Abschnitt widmet sich den praktischen Aspekten der sozialen Netzwerkanalyse, einschließlich Linkvorhersage, Einflussbewertung, dynamischer Analyse, randomisierten Experimenten, Modellierung und Simulation sowie Repräsentationslernen. Damit bietet das Buch eine umfassende Erkundung der Anwendbarkeit sozialer Netzwerkanalyse in der Praxis. Durch die Integration gängiger Softwarelösungen wie igraph, Gephi, Ucinet und NetLogo verbindet dieses Buch Theorie und Praxis nahtlos. Mit den vorgestellten Methoden des computergestützten Denkens vertiefen Leser ihr Verständnis für soziales Netzwerk-Computing und erwerben die nötigen Fähigkeiten, es effektiv in verschiedenen realen Szenarien einzusetzen.
Professor Jiang Wu ist ein Wissenschaftler mit Schwerpunkt auf digitalen sozio-technischen Systemen an der Wuhan University. Er leitet zudem die Entwicklung der Disziplin E-Commerce und Informationssysteme an der Universität, ist Direktor des Zentrums für E-Commerce-Forschung und -Entwicklung und fungiert als Generalsekretär der Hubei E-Commerce Association. Seine Forschungsbeiträge umfassen über 150 Artikel in renommierten Fachzeitschriften und Konferenzen sowie drei akademische Monografien. Jiang Wu promovierte an der Huazhong University of Science and Technology und studierte zudem als gemeinsamer Doktorand an der Carnegie Mellon University. Seine Forschungsinteressen umfassen Datenintelligenz, soziale Netzwerke, intelligente Gesundheitsversorgung, digitale Dörfer und weitere verwandte Themen.
Einführung in das soziale Netzwerk-Computing.- Visualisierung sozialer Netzwerke.- Triadische Schließung in sozialen Netzwerken.- Starke und schwache Beziehungen in sozialen Netzwerken.- Homophilie in sozialen Netzwerken.- Positive und negative Balance in sozialen Netzwerken.- Das Small-World-Phänomen in sozialen Netzwerken.- Potenzgesetze in sozialen Netzwerken.- Gemeinschaften in sozialen Netzwerken.- Kommunikation in sozialen Netzwerken.- Spiele in sozialen Netzwerken.- Netzwerke in sozialen Netzwerken.- Linkvorhersage für soziale Netzwerke.- Bewertung des Einflusses sozialer Netzwerke.- Dynamische Analyse sozialer Netzwerke.- Randomisierte Experimente in sozialen Netzwerken.- Modellierung und Simulation sozialer Netzwerke.- Repräsentationslernen für soziale Netzwerke.
