计算社会科学导论

part1. 绪论
1. chapter1. 绪论
  1. hello,计算社会科学
  2. 计算社会科学的诞生
  3. 传统社会科学的困境
  4. 作为社会科学元素周期表的计算建模
  5. 计算社会科学的挑战与未来
  6. 进一步学习资源
    1. 网站
    2. 文献点评
part2. 理论基础
1. chapter2. 图论
  1. hello,图
  2. 图论基础
    1. 图论基础：图、有向图与无向图、加权图与无权图、哥尼斯堡七桥问题
  3. 图的距离、树、路径与漫步、图的广度优先搜索与深度优先搜索、dijkstra算法
  4. 随机图网络
    1. 零模型、假设检验
  5. 小世界网络
    1. 邓巴数字
    2. 友谊悖论与可视性、kleinberg模型
  6. 无标度网络
    1. power law
  7. 其他
  8. 进一步学习资源
2. chapter3. 贝叶斯
  1. hello,贝叶斯
  2. 贝叶斯基础1
    1. 贝叶斯统计推断的基础知识：包括贝叶斯法则，贝叶斯派和频率派的观点，先验分布的选择
  3. 贝叶斯基础2
    1. 贝叶斯观点下的参数估计和假设检验、奥卡姆剃刀原则
  4. MCMC和吉布斯抽样
  5. 概率图简述
    1. 为贝叶斯网络章节、语言章节的HMM模型做铺垫
  6. 案例1
  7. 案例2
  8. 进一步学习资源
3. chapter4. abm
  1. hello，abm
  2. abm基础1
  3. abm基础2
  4. abm案例1
  5. abm案例2
  6. 进一步学习资源
具体社会存在
1. part3.概念
  1. chapter5.基础
    1. hello，贝叶斯网络
    2. 概念分类基础
    3. 贝叶斯网络1
    4. 贝叶斯网络2
    5. 案例1
    6. 案例2
    7. 进一步学习资源
  2. chapter6.高级
    1. hello，神经网络
    2. 神经网络基础
    3. 深度神经网络
    4. 案例1
    5. 案例2
    6. 进一步学习资源
2. part4.语言
  1. chapter7.基础
    1. hello，语言
    2. 中文分词等
      1. n-gram
    3. HMM等
    4. 词性标注等
    5. 上下文等
    6. 案例1
    7. 案例2
    8. 进一步学习资源
  2. chapter8.高级
    1. hello，待补
    2. 待补1
    3. 待补2
    4. 进一步学习资源
3. part5.关系
  1. chapter9.基础
    1. hello，社会网络分析
    2. 社会网络分析：让关系变得更可计算
    3. 中心性：请告诉我谁更重要
    4. 社群划分：我归属于哪个群体
    5. 图级分析：图密度、中心势
    6. 网络布局：网络分析布局的原则与流程
    7. 进一步学习资源
  2. chapter10.高级
    1. 网络与网络：QAPTest、QAP相关等
    2. 二模网络与多模网络
    3. 指数随机图模型
    4. 网络流模型
    5. sIS等传播模型？
    6. 进一步学习资源
part6. 研究策略
1. chapter11. 仿真、模拟与分析
  1. 待补
  2. 待补
  3. 待补
  4. 待补
  5. 待补
  6. 进一步学习资源
2. chapter12. 可重复研究与数据可视化
  1. hello，可重复研究
    1. 科学作弊案例
  2. 可重复研究导论
  3. 数据可视化基础
  4. 数据可视化：时间的变化
  5. 空间的变化
  6. 可重复研究案例
  7. 进一步学习资源
附录
1. ps1：R语言操作基础
2. ps2：计算社会科学数据集