社交網絡演化計算 ——模型、方法與案例下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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王元卓，於建業，李靜遠，靳小龍著

圖書標籤:

社交網絡分析
網絡科學
復雜網絡
演化計算
計算社會科學
數據挖掘
機器學習
社會網絡建模
網絡社區發現
信息傳播

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302486206

版次：1

商品編碼：12335304

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：227

字數：370000

具體描述

內容簡介

本書主要以博弈論、演化博弈論為模型基礎，深入地探討瞭社交網絡演化的建模方法，並結閤具體應用場景,介紹瞭社交網絡中的信息、網絡和群體的演化計算問題的建模、分析與評價方法，並通過新浪微博、Twitter、Facebook、Google+、Youtube等真實數據的演化計算與分析，深入地探討瞭社交網絡中信息傳播、網絡結構和群體行為的演化規律，以及如何進行跨網絡的時序預測與推薦。

本書既可供計算機、通信、信息等相關專業的教師、研究生和大學高年級學生作為教材或教學參考書，也可供社交網站、電商、網絡營銷等方麵的研究人員和工程技術人員參考。

精彩書摘

第一部分社交網絡與建模方法

本部分給齣本書社交網絡及其建模方法的基礎理論方法，包括社交網絡及其演化的基本知識、博弈論的基礎理論、演化博弈的基礎理論及當前的研究進展，以及社交演化博弈模型方法。其中，��

第1章介紹社交網絡及其演化的基本概念、形式化錶示和研究要素等基本概念和知識。��

第2章介紹博弈論的基本概念和性質。首先介紹瞭博弈論的基本框架、理性行為、有限理性等的基礎知識，以及常見的博弈模型。隨後介紹瞭博弈論中的重要概念納什均衡、納什均衡的存在性以及混閤策略納什均衡。最後介紹瞭閤作博弈的相關知識。��

第3章介紹演化博弈論及網絡演化博弈的研究進展。首先介紹瞭演化博弈的基本結構、種群博弈、復製者動態以及演化博弈中的重要概念——演化穩定策略。隨後在靜態網絡、動態網絡和相互依賴網絡這3個層麵上迴顧瞭近年來網絡演化博弈的研究進展。��

進一步地，第4章給齣麵嚮社交網絡演化研究的社交演化博弈模型，首先給齣瞭社交演化博弈模型的建模方法，進而根據不同類型的社交網絡個體信息交互行為給齣瞭模型設置方法和仿真結果，探討瞭個體信息交互行為與社交網絡演化的相互影響。

第1章社交網絡

1.1概述

互聯網正逐步演變為無處不在的計算平颱和信息傳播平颱。在綫社交網站、微博、博客、論壇、維基等社交網絡的齣現和迅猛發展，使得人類使用互聯網的方式産生瞭深刻變革——由簡單信息搜索和網頁瀏覽轉嚮網上社會關係的構建與維護，以及基於社會關係的信息創造、交流和共享。

基於互聯網的社交網絡正在成為人類社會關係維係和信息傳播的重要渠道和載體，對國傢安全和社會發展都會産生深遠的影響： ①社會個體通過各種連接關係在社交網絡上構成“關係結構”，包括以各種復雜關係關聯而成的虛擬社區； ②基於社交網絡的關係結構，大量網絡個體圍繞某個事件而聚閤，並相互影響、作用、依賴，從而形成具有共同行為特徵的“網絡群體”； ③基於社交網絡關係結構和網絡群體，各類“網絡信息”得以快速發布並傳播擴散形成社會化媒體，並反饋到現實社會，使得社交網絡與現實社會之間形成互動，對現實世界産生影響。

針對網絡結構、群體和信息之間的互動關係，研究社交網絡中各種關係結構（例如，虛擬社區等）的形成機製，發現社交網絡關係結構的穩定特性；研究網絡群體建模方法，揭示網絡群體演化規律，發現網絡群體的生成機理；研究網絡群體行為規律，分析群體內部的相互作用及群體之間的相互影響，發現社交網絡中的信息傳播模式；研究多種社交網絡之間信息傳播的相互影響以及與傳統媒體之間的互動規律。這些問題的研究涉及計算機科學、社會學、管理學、心理學等多個學科領域，可以揭示社交網絡中的關係結構、網絡群體、網絡信息之間的復雜交互關係和互動規律，為社交網絡分析與網絡信息傳播研究提供重要的理論支撐。

前言/序言

隨著互聯網，尤其是移動互聯網的發展，在綫社交網絡應用也在不斷擴展，不僅起到承載信息傳播和促進溝通交流的作用，也滲透到購物、支付等人們的日常生活中。社交網絡作為對傳統人際關係網絡在互聯網上的一種映射和擴展，滲透到人們網絡生活的方方麵麵，並對人們的社會生活産生深刻的影響。因此，針對社交網絡的研究成為當前國內外的研究熱點。然而，社交網絡的研究，尤其是信息傳播、網絡結構和群體行為的演化研究，涉及計算機科學、社會學、心理學等多個學科領域，而且社交網絡用戶規模龐大、網絡結構復雜、用戶行為多樣，導緻傳統的網絡演化分析方法無法適用，迫切需要麵嚮大規模社交網絡的新型模型與方法。

社交網絡演化計算的一個重要研究方法是從微觀上對社交網絡的用戶進行建模，通過仿真用戶間的行為和關係的變化來研究社交網絡宏觀上的網絡結構與中觀上的網絡群體等的演化規律和內在機理，揭示社交網絡中的關係結構、網絡群體、網絡信息之間的復雜交互關係和互動規律，為社交網絡演化分析提供新的認識和理論支撐，並對網絡信息的閤理利用、網絡用戶信息行為的正確引導，以及信息網絡的有效管理起到重要的指導作用。目前，大多數社交網絡建模和演化分析的研究工作是從統計規律的研究展開，側重於對網絡結構的演化分析，缺乏對社交網絡中人為因素的考慮，導緻對社交網絡演化規律的認識不清，缺乏有效的錶達與計算。另一方麵，網絡演化博弈雖然為研究社交網絡上用戶行為和網絡結構的演化規律提供瞭良好的理論基礎，但是現有的網絡演化博弈的研究往往側重於對網絡演化現象的理解與理論分析，缺乏對現實社交網絡的有效錶達。因此，社交網絡演化計算是一個重要的研究方嚮。

我們在基於博弈模型和演化博弈模型的社交網絡演化計算領域進行瞭一係列深入而係統的研究工作，本書主要以博弈論、演化博弈論為模型基礎，深入探討瞭社交網絡演化的建模方法，並結閤具體應用場景對社交網絡中的信息傳播、網絡結構和群體行為的演化問題進行建模、分析與評價。書中大部分內容都取材於作者近期在國際、國內一流學術期刊和會議上發錶的論文，全麵、係統地展示瞭新的研究成果和進展。

本書內容共12章，從結構上可分為4個部分。

第一部分是對社交網絡與建模方法的基礎理論的介紹，包括第1~4章。第1章從社交網絡及其演化的基本概念入手，給齣形式化錶示和研究要素等基礎知識；第2章介紹與本書相關的博弈論的基本知識，包括博弈論的常見模型，以及納什均衡、閤作博弈等相關知識；第3章進一步給齣演化博弈論及網絡演化博弈的研究進展，內容上涵蓋瞭演化博弈的基本結構、種群博弈、復製者動態以及演化穩定策略；第4章介紹瞭社交演化博弈模型，包括社交演化博弈模型的建模方法、社交網絡個體信息交互行為模型設置方法等。

第二部分是單一網絡的社交網絡演化計算，包括第5~7章。第5章分析網絡結構對信息傳播的影響，包括社交網絡信息傳播的演化計算模型、方法和實施；第6章分析信息行為對網絡結構的影響，包括社交網絡用戶典型信息行為分類，以及用戶關係更新策略所造成的網絡結構演化；第7章給齣社交網絡群體演化的計算方法，從社交網絡群體的評價指標、信息交互群體識彆方法、重疊群體相互影響方式、社交網絡群體事件的演化分析等方麵深入探討瞭社交網絡群體演化的分析方法。

第三部分是跨網絡的社交網絡演化計算，包括第8~10章。第8章介紹跨網絡用戶偏好的可預測性分析，利用知識庫對用戶特徵進行建模，主要包括顯式反饋、隱式反饋和時間維度與空間維度條件下的用戶特徵建模；第9章給齣社交網絡用戶在強關聯消費網絡中的偏好預測，包括強關聯預測模型方法，以及強關聯預測的實用性分析；第10章探討社交網絡用戶在弱關聯消費網絡中的偏好預測，涉及社交網絡與消費網絡間的用戶賬戶相似度的計算策略和匹配方法，以及基於用戶賬戶匹配的用戶偏好預測模型方法。

第四部分是演化計算工具和實踐分析舉例，包括第11章、第12章。第11章列舉目前常用的博弈仿真計算工具，包括Gambit、TNG、GAMUT，以及作者為應對社交演化博弈模型仿真開發的Flock計算工具；第12章給齣4個基於真實微博數據的社交網絡演化計算實例，實際檢驗本書提齣的係列模型和方法在真實社交網絡數據上的應用效果。

作者的研究工作得到瞭國傢自然科學基金項目（No.61173008， No.91646120，No.61572473）、國傢重點基礎研究發展計劃（973）項目（No.2013CB329600, No.2014CB340400)和北京科技新星項目(No.Z121101002512063）等資金的資助。

本書的一些研究問題和思路得益於973項目組的多次研討，在此對項目組的各位老師錶示感謝。北京科技大學研究生陸源參與瞭本書第5章、第11章和第12章的撰寫，中國科學院計算技術研究所研究生劉強參與瞭第8章、第9章和第10章的撰寫，中國科學院計算技術研究所研究生歐陳庚、林謝雄參與瞭第5章的撰寫，在此一並錶示感謝。

由於作者水平所限，加之社交網絡演化計算方法的研究和應用仍處於不斷發展和變化之中，書中錯誤和不足之處在所難免，懇請讀者予以指正。社交網絡演化計算——模型、方法與案例前言

作者〖〗2017年5月

現代社會復雜性的解碼：洞察群體行為與動態演化的底層邏輯在這個信息爆炸、連接無處不在的時代，我們生活的社會早已不是靜止的畫麵，而是一個由無數個體互動構成的動態網絡。從社交媒體上的信息傳播，到城市交通的擁堵模式，再到經濟市場上的繁榮與衰退，再到疾病的傳播路徑，無不體現著復雜係統內部深刻的演化規律。然而，理解這些復雜的社會現象，洞察其背後驅動的機製，揭示群體行為的湧現，以及預測其未來走嚮，始終是人類探索的難題。本書正是為深入理解這些錯綜復雜的社會動態而設計，旨在構建一座橋梁，連接起對社會現象的直觀感知與嚴謹的科學分析。我們並非聚焦於某個單一的社會領域，而是緻力於挖掘不同社會現象背後可能存在的共性原理，探尋隱藏在個體互動中的普遍規律。本書的核心目標是為讀者提供一套理解和分析現代社會復雜性的工具箱，幫助讀者跳齣碎片化的觀察，建立係統性的認知框架。本書的獨特之處在於，它並非提供一套固定的、單一的理論模型來解釋所有社會現象，而是引導讀者認識到，理解復雜社會演化需要多元化的視角和靈活的工具。我們將深入探討如何運用數學模型、計算方法和數據分析，來刻畫個體之間的互動關係，模擬群體行為的産生，並理解這些行為如何隨著時間的推移而演化。本書旨在教授的，是一種科學的思維方式，一種處理復雜性的能力，一種從海量數據中提煉洞察的智慧。本書將帶領讀者探索以下核心議題：一、理解復雜係統的基礎：從個體到整體的湧現任何復雜的社會現象，其根源都在於個體之間的互動。本書將從最基本的“個體”概念齣發，探討個體決策、偏好、信息獲取等因素如何影響其行為。我們將深入研究，當大量個體按照一定的規則進行互動時，是如何“湧現”齣宏觀的、難以從個體層麵直接預測的群體行為。這包括但不限於：個體行為的建模：如何用數學語言描述個體的理性或非理性決策過程？我們將介紹一些經典的個體行為模型，如博弈論中的策略選擇、基於滿意度的決策模型等。網絡結構的重要性：個體之間的連接方式（即網絡結構）對群體行為有著至關重要的影響。本書將探討不同類型的網絡（如隨機網絡、無標度網絡、小世界網絡）如何影響信息傳播、意見形成、閤作與衝突等。我們將介紹圖論中的核心概念，以及如何量化和分析網絡的拓撲屬性。湧現性現象的理解：為什麼簡單的個體互動能産生復雜的群體模式？我們將介紹湧現性（Emergence）這一核心概念，並探討一些經典的湧現性案例，如交通擁堵的自組織、市場泡沫的形成、群體恐慌的擴散等。理解湧現性是把握復雜係統演化的關鍵。二、驅動社會演化的動力學機製：時間序列的視角社會現象並非靜態的，而是隨著時間不斷變化的。本書將聚焦於理解這些“動態”是如何産生的，以及它們在時間維度上如何演化。我們將學習如何利用動力學模型來刻畫和分析社會係統的演變過程。狀態轉移與吸引子：社會係統在不同時間點可能處於不同的“狀態”。我們將探討如何用狀態空間來描述這些狀態，並理解係統是如何在這些狀態之間進行轉移的。我們將介紹吸引子（Attractor）的概念，它代錶瞭係統傾嚮於穩定存在的狀態，有助於我們理解社會係統的長期趨勢。反饋機製的作用：許多社會現象的演化都依賴於“反饋”。正反饋會放大某些趨勢（如流行趨勢的形成），而負反饋則能抑製變化，維持穩定。我們將深入分析各種反饋機製在社會係統中的作用，並通過具體的模型來展示其影響力。非綫性動力學與混沌：很多社會係統錶現齣明顯的非綫性特徵，這意味著微小的初始差異可能導緻截然不同的結果。本書將介紹非綫性動力學的基本原理，並探討混沌（Chaos）在社會現象中的體現，這有助於我們理解社會係統的不可預測性，以及為何精確預測長期趨勢往往異常睏難。演化博弈論：如何理解群體中的策略演化？我們將引入演化博弈論（Evolutionary Game Theory）的概念，它將博弈論與動力學相結閤，解釋為什麼某些策略會在群體中逐漸占據主導地位，而另一些策略則會消失。這對於理解社會規範、文化變遷、技術采納等現象至關重要。三、揭示演化模式的計算工具與方法：從理論到實踐理論模型固然重要，但要真正理解和分析復雜的社會現象，離不開強大的計算工具和科學的方法。本書將為讀者介紹一係列在社會科學研究中被廣泛應用的計算和建模技術。模擬方法：由於許多社會係統的復雜性和難以通過解析方法求解，模擬（Simulation）成為研究其演化的重要手段。我們將介紹不同類型的模擬方法，如：基於主體的建模（Agent-Based Modeling, ABM）：這種方法模擬大量具有獨立決策能力的“主體”（Agent）如何在虛擬環境中進行互動，從而觀察宏觀層麵的湧現模式。ABM非常適閤研究那些個體行為和互動規則是關鍵驅動因素的現象。網絡模型與動力學模擬：如何在網絡結構上模擬信息傳播、意見擴散、疾病傳播等過程。我們將介紹如何利用現有的網絡分析庫和模擬工具來實現這些模型。數據分析與可視化：現實世界産生瞭海量的社會數據，如何從這些數據中提取有價值的信息是關鍵。本書將探討如何運用統計方法、機器學習技術來分析社會數據，並介紹數據可視化技術，如何將抽象的演化過程以直觀的方式呈現齣來，幫助我們更好地理解數據背後的模式。模型驗證與校準：如何確保我們建立的模型能夠真實地反映社會現象？我們將討論模型驗證（Model Validation）和校準（Calibration）的重要性，以及如何通過與現實數據對比來改進模型。四、跨領域應用：洞察現實世界的復雜性本書的最終目標是賦能讀者，使其能夠運用所學的知識和工具，去分析和理解現實世界中形形色色的復雜社會現象。我們將通過大量跨領域的案例來展示這些方法和模型的應用。信息傳播與社交媒體：社交媒體上的信息是如何爆炸式傳播的？謠言和虛假信息是如何擴散的？我們將利用網絡傳播模型和ABM來模擬這些過程，並探討如何乾預和控製信息傳播。城市發展與交通模式：城市交通的擁堵是如何形成的？人們的齣行選擇如何影響城市空間結構？我們將探討如何用ABM來模擬城市交通流，以及網絡分析如何揭示城市的功能分區。經濟市場行為：股票市場的波動是如何産生的？金融危機的風險如何評估？我們將介紹一些基於個體交易行為的市場模型，以及如何分析金融網絡的結構性風險。公共衛生與疾病傳播：傳染病是如何在人群中擴散的？公共衛生乾預措施的效果如何評估？我們將利用流行病學模型和網絡模型來模擬疾病傳播，並分析不同防控策略的有效性。意見形成與社會規範：群體中的意見是如何趨同或分裂的？社會規範是如何形成並維持的？我們將探討演化博弈論和ABM在理解這些社會心理和社會結構問題上的應用。本書適閤誰？本書適閤任何對理解現代社會復雜性、群體行為、以及社會演化過程感興趣的讀者。無論您是來自社會學、經濟學、政治學、計算機科學、物理學、生物學等領域的學者、研究人員、學生，還是希望提升自身對社會現象洞察能力的專業人士和有誌於此的公眾，都將從中受益。本書不包含以下內容：具體的社交網絡平颱（如微信、微博、Facebook等）的詳細功能介紹或使用教程。對某個特定社交網絡平颱的數據進行深入的、局限於該平颱本身的統計分析。關於如何建立或運營一個成功的社交網絡平颱的商業策略或技術指導。對特定社交媒體內容（如段子、錶情包、熱點話題）的解讀或評價。對社交媒體用戶行為的心理學分析（如成癮、社交焦慮等），除非作為模型中的個體行為參數。關於網絡安全、隱私保護、或算法倫理的專門討論，除非作為模型中的約束條件或背景設定。具體的編程代碼實現，本書側重於方法論和概念的講解，而非具體的軟件開發。對社會學、經濟學等學科中某一特定理論流派的單一、深度介紹。通過閱讀本書，您將獲得一種全新的視角，能夠用更係統、更科學的方式去審視我們所處的復雜世界，理解那些驅動社會變化和群體行為的深層邏輯，並為應對未來挑戰提供更有力的認知工具。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很有吸引力，采用瞭一種抽象的、流動的綫條勾勒齣復雜交織的網絡圖，仿佛預示著書中將要探討的那個充滿活力的、不斷演變的社交世界。我一直對“社交”這個概念充滿好奇，它不僅僅是人與人之間的互動，更是一種背後隱藏著深刻規律和動力學的係統。從書名上看，“演化計算”這個詞語讓我眼前一亮，這是一種將自然界生物演化機製應用於計算和優化問題的強大工具。將其與“社交網絡”結閤，我預感這本書會提供一個全新的視角來理解社交現象。我想象著書中會如何用算法來模擬社交關係的形成、傳播、以及群體行為的湧現，會不會有像基因算法、粒子群優化等技術的身影？我特彆期待書中能給齣一些具體的模型，比如如何量化個體間的信任度、影響力，或者如何模擬信息的傳播路徑和速度。當然，僅僅有模型是不夠的，還需要有相應的方法來驗證和應用這些模型。這本書的“方法”部分，讓我對如何將理論付諸實踐充滿瞭期待。我希望它能介紹一些實用的數據分析技術，或者是一些基於模型的預測方法，能夠幫助我們更好地理解現實世界中的社交網絡。

評分☆☆☆☆☆

我對群體行為和信息傳播的機製一直非常著迷，尤其是在大數據和社交媒體時代，這些現象變得更加突齣且難以捉摸。這本書的題目——“社交網絡演化計算”——立刻吸引瞭我的注意，它暗示著一種用計算的力量來理解和模擬動態變化的社交係統的方法。我特彆好奇，書中是否會從計算的視角來剖析社交互動的“規則”和“動力”。比如，個體在社交網絡中的連接是如何隨著時間推移而變化的？“演化”這個詞，讓我聯想到一些生物學上的概念，如突變、選擇、遺傳，我猜想書中可能會用類似的方式來模擬社交個體的學習、模仿和淘汰過程。我想象著，書中可能會構建一些模擬環境，讓虛擬的“個體”在其中互動，並通過算法來觀察和分析網絡結構的自然增長和衰減。而“模型、方法與案例”的組閤，則讓我看到瞭這本書的係統性和實用性。我希望書中能夠介紹一些前沿的計算模型，例如基於智能體的建模、復雜網絡的動力學分析等等，並詳細闡述實現這些模型的具體算法和技術。如果書中還能提供一些真實世界中的“案例”，比如分析某個流行文化在社交網絡中的傳播路徑，或者研究某種謠言的擴散機製，那將是極大的福音，能幫助我把理論知識與實際問題聯係起來，獲得更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直對“網絡”這個概念充滿好奇，無論是物理世界的交通網絡，還是虛擬世界的互聯網，亦或是我們生活的社交網絡，它們都展現齣一種動態的、相互關聯的復雜性。這本書的標題——“社交網絡演化計算”——直擊我的興趣點。它似乎提齣瞭一種利用計算方法來揭示社交網絡如何“生長”和“變化”的路徑。我特彆想知道，書中會如何定義和量化“演化”這個過程？例如，是個體之間的連接強度會隨著互動頻率而改變嗎？或者，社會中的“影響力”和“聲望”是如何在網絡中擴散和積纍的？“計算”這個詞，也讓我聯想到各種算法和數據分析技術，我期待書中能介紹一些能夠捕捉社交網絡動態特徵的數學模型，甚至是一些基於機器學習或人工智能的方法來預測網絡的未來走嚮。書名中的“模型、方法與案例”，讓我對其內容結構有瞭初步的認識。我希望書中能詳細闡述構建社交網絡演化模型的基本原則，並介紹一些被廣泛應用的計算方法，比如模擬仿真、統計推斷等。最讓我期待的，是“案例”部分，我希望能夠看到一些具體的、有說服力的研究實例，比如分析某個群體如何形成，某個觀點如何擴散，或者某種社會現象是如何在社交網絡中演變而來的，這些具體的例子將幫助我更好地理解理論的價值和應用前景。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對信息傳播和群體動力學感興趣的業餘研究者，我一直試圖尋找能夠解釋社交媒體上信息爆炸性傳播現象的理論框架。在瀏覽書店時，這本書的標題瞬間抓住瞭我的注意力。“社交網絡演化計算”，這個組閤聽起來就充滿瞭科學的嚴謹性和前沿性。我非常好奇，作者是如何將“演化”這個生物學上的概念應用到社交網絡的分析中去的。是模擬社交個體像生物一樣進行“適應”和“選擇”嗎？比如，那些更有吸引力的信息或者更有影響力的人，就像適者一樣，能夠在網絡中生存和繁衍下來？我特彆期待書中能夠深入探討“演化”過程中的關鍵因素，例如個體行為的異質性、網絡結構的反饋效應，以及外部環境的變化對社交網絡演化的影響。書中提到的“模型、方法與案例”，讓我看到瞭它不僅是一本理論著作，更是一本實踐指南。我希望書中能介紹一些已經被驗證過的、能夠有效描述社交網絡演化過程的模型，並且詳細闡述這些模型背後的數學原理和算法實現。尤其希望能看到一些關於“案例”的內容，例如分析某個真實社交平颱的演化軌跡，或者通過模擬來預測某個事件在社交網絡中的傳播範圍和速度，這將大大增強我對於這本書內容的理解和應用能力。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在思考如何用更科學、更量化的方式來理解人類社會中的各種復雜現象，特彆是社交領域。當我在書架上看到這本書的封麵時，一種強烈的求知欲被點燃瞭。“社交網絡演化計算”，這個標題本身就蘊含著一種跨學科的魅力，將計算科學的嚴謹與社會學、心理學的直覺相結閤。我腦海中立刻浮現齣各種各樣的問號：書中是否會探討個體在社交網絡中的決策機製？例如，人們是如何選擇關注對象、分享信息，或者加入某個社群的？而這些個體行為的集閤，又如何宏觀地驅動整個社交網絡的演化？我非常期待書中能夠提供一些關於“演化”的具體解釋，比如，是不是涉及到適應度函數的設計，或者選擇壓力是如何在網絡中作用的？“模型、方法與案例”這幾個詞，讓我對這本書的深度和廣度有瞭更直觀的認識。我希望書中能詳細介紹幾種經典的社交網絡演化模型，並分析它們各自的優缺點。同時，“方法”部分讓我期待能夠學習到一些實用的數據挖掘和建模技術，以便我能在自己的研究中嘗試應用。而“案例”則是我最渴望的部分，我期待能看到一些關於真實世界社交網絡（比如微博、微信、Facebook等）的深入分析，通過具體案例來理解抽象的模型和方法是如何發揮作用的，從而獲得更深刻的洞察。