计算社会学：基础理论篇

作者简介

作者简介：郭斌，1980年生，工学博士，西北工业大学计算机学院教授/博导，计算机系统与微电子系主任，智能感知与计算工信部重点实验室副主任。2009年3月博士毕业于日本庆应大学，2009-2011年在法国国立电信学院进行博士后研究。入选教育部“新世纪优秀人才”（2012）和第三批国家“万人计划”青年拔尖人才（2017），担任军委科技委国防科技创新特区专家组专家。主要从事普适计算、群智感知计算和大数据智能等方面研究。在国内外重要期刊和会议如IEEE TMC, IEEE THMS, ACM TKDD, ACM Computing Surveys, IEEE Comm. Surveys and Tutorials, UbiComp, INFOCOM, IJCAI等上面发表学术论文150余篇，6篇论文入选ESI热点或高被引论文。曾获得教育部自然科学二等奖1项，获IEEE UIC’17、ISI’19等国际会议最佳论文奖。担任《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》,《IEEE Communications Magazine》,《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》,《IEEE Internet of Things》、《ACM IMWUT》、《Personal and Ubiquitous Computing》、《Frontiers of Computer Science》等国际权威期刊的编委或客座编辑，以及IEEE UIC’15, IEEE CPSCom’17、GPC’20等多个重要国际会议程序主席等职务。IEEE高级会员，CCF杰出会员。个人主页：http://www.guob.org/

内容简介

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，书中还深入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。