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062306   社会计算                                        32学时/2学分
英文译名：Social Computing
适用领域：博士研究生
任课教师：张健沛，杨静
教学目的：通过该课程的学习使学生对近年来社会网络的新技术有一个系统深入的认识，并对一些关键技术有较为深刻的理解和掌握。
预备知识或先修课程要求：计算机网络、新一代数据库、人工智能原理、机器学习相关知识。
教学方式及学时分配：课堂授课32学时

学时	教学内容	教学方式
2	社会计算概述	授课
2	个体与群体的社会建模	授课、讨论
2	社会文化建模与分析	授课、讨论
8	社会交互及其规律分析	授课、讨论
8	社会数据感知与知识发现	授课、讨论
2	决策知识及应用	授课、讨论
6	社会网络的隐私保护	授课、讨论
2	展望	授课、讨论

教学主要内容及对学生的要求：
社会计算是计算技术与社会科学相结合的交叉学科，它研究利用计算技术帮助人们认识社会规律、相互沟通与协助，以及利用群体智慧解决问题的原理和方法。该课程主要介绍社会计算科学、社会计算应用和群体智慧。要求学生具有扎实的数据挖掘基础，能够根据课程内容查阅相关文献，深入理解课程内容，并能够进行归纳总结。
内容摘要：近年来，随着互联网、万维网、物联网的快速发展，在社会网络环境中，每天都有大量的社会行为数据被保存在网络空间中，这为我们观测社会创造了前所未有的条件。计算社会科学，研究如何利用计算技术揭示社会运行的规律和趋势；社会计算应用，研究如何利用计算系统帮助人们沟通与协作；群体智慧，研究如何在机器的辅助下以人类群体协作的方式解决问题。本课程抓住社会计算中的关键技术，介绍最新的发展状况。其中关键技术有如下几方面：个体与群体的社会建模，包括构建社会个体或群体的行为、认知和心理模型以及对社会群体的行为特点的分析；社会文化建模与分析，包括基于社会文化因素建模、基于智能体的人工社会建模、计算实验分析、人工社会系统与计算实验平台设计等；社会交互及其规律分析，包括社会网络结构、信息扩散和影响、复杂网络与网络动态性、群体交互和协作等的分析；社会数据感知与知识发现，包括社会学习、社会媒体分析与信息挖掘、情感及观点挖掘、行为识别与预测；决策知识及应用，包括想管理者和社会提供决策支持、应急预警、政策评估和建议等；社会网络的隐私保护，包括身份隐私攻击与保护、用户隐私数据保护、面向用户关系的攻击及保护、万维网用户隐私保护规范。
考核方式：采用课程论文的方式进行考核，百分制。
主要参考书目：
[1] 社会计算的基本方法与应用. 王飞跃, 李晓晨, 毛吉文,王涛. 浙江大学出版社 2013年
[2] 社会计算:社区发现和社会媒体挖掘. 唐磊, 刘欢, 文益民, 闭应洲. 机械工业出版社2013年
[3] 语义网、社会网络计算与Web资源共享. 王莉. 电子工业出版社，2011年
[4] 社会网络分析:方法与应用. 斯坦利•沃瑟曼等. 中国人民大学出版社，2012年
[5] 社会网络分析技术(第2版). 沃特•德•诺伊，安德烈•姆尔瓦,拉迪米尔•巴塔盖尔吉. 李葆嘉译. 世界图书出版公司北京公司，2012年
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