计算士离线 美国 科学家

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计算社会学
1.分析NASA的卫星图像数据以研究城市的分布和增长规律 2.分析Alexa的网络流量统计图以获取原始数据 3. 获取百度指数原始数据 请参考http://www.swarmagents.com/swarma/detail.php?id=18383 及http://www.swarmagents.com/swarma/detail.php?id=18386
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计算社会学
计算社会科学第六讲:使用Netlogo进行多主体交互模拟
1. 多主体模型来研究两类网站的竞争关系 2. 一个随机增长链边的网络模型
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计算社会科学第六讲:使用Netlogo进行多主体交互模拟
计算社会科学总论:案例、工具与理论
本讲座通过三个案例,五种工具和一个理论之讨论,试图对“计算社会科学”(computational social science)做一总览。 三个具体研究问题为:1、组织比个人在社交媒体上更有影响力吗?2、大城市比小城市机遇更多吗?3、大网站比小网站更有吸引力吗? 五种工具包括Python, R, Mathematica, Netlogo, Processing。 一个理论乃是指人类计算的图灵机本质。 一月二十,北京三号会所。
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计算社会科学总论:案例、工具与理论
计算社会科学第四讲:使用Mathematica分析互联网上的图像数据
1.分析NASA的卫星图像数据以研究城市的分布和增长规律 2.分析Alexa的网络流量统计图以获取原始数据 3. 获取百度指数原始数据 请参考http://www.swarmagents.com/swarma/detail.php?id=18383 及http://www.swarmagents.com/swarma/detail.php?id=18386
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计算社会科学第四讲:使用Mathematica分析互联网上的图像数据
计算社会科学第三讲(下):使用R分析网络数据及实现可视化
上次介绍了用R分析网络数据的方法和结果,但没来得及详细介绍R命令。请有兴趣的同学这次装一下R,然后玩一下上次课程附件中的三个数据(世界排名前1000网站构成的点击流网络,网站的流量及语言,网站的可视化指标)和一个R命令文件。这次会花一个小时详细介绍一下该R命令文件中的代码使用。
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计算社会科学第三讲(下):使用R分析网络数据及实现可视化
计算社会科学第三讲(上):使用R分析网络数据及实现可视化
1.  网络科学发展简史 2.  网络数据的基本结构:链边表与矩阵 3.  网络的基本特征统计 3.1节点特征:degree, closeness, betweeness, page rank, local clustering coefficient 3.2网络特征:average shortest distance, global clustering coefficient, components 4.  网络社区的划分 4.1   基于betweeness的社区划分 4.2   随机游走社区划分 4.3   基于特征根的社区划分 4.4   基于标签扩散的社区划分 5.  网络的可视化 5.1   社区为节点 5.2   双边关系 5.3   网络层级
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计算社会科学第三讲(上):使用R分析网络数据及实现可视化
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计算社会科学第七讲:使用Processing实现网络可视化
计算社会科学第五讲:使用Python抓取及分析互联网数据
1.1 Scraping and analyzing webpages: collecting website statistics from Google and Alexa 1.2 Connecting APIs: Google API, YouTube Data API, Twitter API, and Alchemy API 1.3 Browser automation: collecting the historical viewing records of YouTube videos
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计算社会科学第五讲:使用Python抓取及分析互联网数据
计算社会科学第二讲:网络社区的增长与标度对称原理
1.异速增长:物种、城市与网站增长的普适规律 2.从指数增长到异速增长:以Flickr社区为例 3.从自相似的社区资源分布到异速增长:以Delicious、Digg等四个社区为例 4.标度对称之一:幂律分布 5.标度对称之二:广义中心极限定理 6.异速增长的标度对称起源 本讲座基于北京师范大学张江老师和我关于网络社区异速增长的合作研究。该研究在Physical Review E杂志发表后,引起了一些关注,得到New Scientist,Science Daily等媒体的报道。本次讲座将会详细介绍本研究的背景,内容和意义,欢迎前来交流讨论。 论文正文及相关报道的链接可见集智俱乐部网页 http://www.swarmagents.com/swarma/detail.php?id=18360
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计算社会科学第二讲:网络社区的增长与标度对称原理
计算社会科学第一讲:幂律分布的最大似然参数估计
兹将开展连续性讲座以探讨计算传播学之研究方法与工具。由本人担任主讲,含网络数据抓取,数据分析,数值模拟,数学分析,agent-based模拟,可视化等内容,介绍R、Mathematica、Python、Netlogo、Processing等程序,结合实际数据进行案例解说。
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计算社会科学第一讲:幂律分布的最大似然参数估计