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课程基本信息
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参考学分
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2
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参考理论学时
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32
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参考实验学时
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8
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课程内容及要求
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序号
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教学项目
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教学内容与教学要求
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教学设计建议
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参考课时
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1
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社交大数据应用案例分析
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学生查阅资料；辅助采用多媒体教学。
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4
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4.八个社交大数据的应用案例；
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2
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基于社交大数据的经济分析
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板书，多媒体教学，学生查阅资料。
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4
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1.掌握基本指标的定义和的使用方法；
2.熟悉常用运算的基本操作。 |
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3
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社交大数据的基本指标
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1.有关社交网络的基本概念；
2.基本描述性指标； 3.不同网络的统计特征。 |
板书，多媒体教学。实验教学
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4
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1.掌握创建社交网络的命令和可视化2种方式；
2.掌握网络模型分析的基本操作。 |
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4
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个人行为与群体行为
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1.基于社交数据的用户画像；
2.亲密关系识别； 3.个人行为模式分析； 4.群体行为模式分析。 5.基于集群行为的量化交易 |
板书，多媒体教学。实验教学
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6
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1.掌握重要用户识别方法；
2.熟练掌握用户行为分析方法的基本操作。 |
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5
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重要用户识别
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1.局部信息的重要用户识别指标；
2.全局信息的重要用户识别； 3.结构洞及其应用。 |
板书，多媒体教学。实验教学
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4
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1.掌握社团结构的概念和用途；
2.掌握识别社团结构的操作方法; |
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6
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社团结构识别
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1.社团结构的定义；
2.社团结构的识别方法思想与构建过程； 3.利用Python识别社团结构。 |
板书，多媒体教学。实验教学
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4
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1.掌握社团结构的概念和用途；
2.掌握识别社团结构的操作方法; |
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7
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个性化推荐与链路预测
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1. 个性化推荐与链路预测基本概念和基本操作；
2. 个性化推荐的核心思想与方法实现； 3. 个性化推荐的基本方法。 |
板书，多媒体教学。实验教学
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6
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1.理解个性化推荐和链路预测基本概念和重要性；
2.掌握基本操作。 |
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合计
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32
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