内容简介 本书从微观竞争性信息、宏观竞争性信息、社交网络群体社区行为、用户兴趣、异常用户识别、关键节点用户挖掘、用户链路与热点话题预测等角度入手，结合社交网络的真实案例，深入剖析了社交网络竞争性信息的传播规律与用户行为，并根据作者团队的研究成果和实际研究经验，归纳、总结了社交网络竞争性信息传播与用户行为分析的研究现状和未来发展动态。 本书涉及计算机科学、数学、社会学、新闻传播学、管理学等多个学科领域，既可供从事社交网络的科研人员和高校相关专业的研究生阅读，又可供从事社交网络、复杂网络、动力学及相关领域的教学与科研人员参考。 前言 随着人工智能、大数据、5G等技术不断取得突破，社交网络得到了迅速发展，各种应用层出不穷，为人们开拓了新的信息分享与交流平台。社交网络不仅在传递信息、促进交流等方面起着重要作用，而且渗透到了人们的日常生产、生活中。社交网络上普遍存在同一事件的不同竞争性信息同时传播的现象，这些信息之间往往存在着正相关或负相关的特性。 本书致力于分析不同类型信息的竞争性传播机制和用户行为，探索原生信息正向传播与衍生信息逆向反馈的作用规则，构建基于社交网络的竞争性信息传播模型并分析一系列用户行为，开展相关科学实验，以检验模型或算法的合理性与有效性。研究社交网络中的用户行为，可以有效掌握社交网络中用户的关系特征、用户兴趣和用户网络行为背后的逻辑及关联关系等，促进有关部门对网络舆论和用户行为进行有效的监管和约束，建立切实有效的网络行为规范等。同时，对于各类企业而言，掌握社交网络中用户的兴趣点和用户的关系网络可以优化产品与服务，并且依据社交群体的不同特点为用户提供更加精准的个性化推荐和网络营销策略。 本书共10章。第1章首先分析社交网络特性；接着针对社交网络上的竞争性信息传播，给出传统的竞争性信息传播研究模型；然后分析社交网络中不同用户的行为；最后分析社交网络的基本理论基…