本书系统性梳理计算社会学理论和方法的论著，具有极高的教学价值。书中详细介绍了社会网络分析的基础理论、动力学模型和网络统计分析，并将其应用于涌现和传染病等实际领域。此外，书中还深介绍了人工智能算法（如深度学习）在智能推荐、文本分析、假消息检测和虚拟社交机器人等领域的应用。这本书的特别之处在于融合了计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多个学科的专业概念，全面呈现了计算社会学领域最新的研究成果和关键技术突破。对于计算社会学的教学而言，这本书是不可或缺的宝贵资料。
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6.6
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推荐序二
前言
第0章 绪论
0.1 社会学发展历程
0.2 计算社会学发展历程
0.3 计算社会学主要研究内容
0.4 新型社会计算系统的研制与开发
习题
参考文献
第一篇 基础支撑理论与算法篇
第1章 图论
第2章 理论方法概述
第3章 线性模型
第4章 聚类
第5章 分类
第6章 神经网络
第7章 深度学习网络
第8章 高级神经网络框架
第二篇 社会网络分析篇
第9章 网络结构与联系
第10章 同质性
第11章 网络的平衡与极化
第12章 社会权力
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