**章.導論 1**節　傳統傳播學簡介 2第二節　計算傳播學之于傳統傳播學：新的研究范式 4第三節　基于傳統傳播學的計算傳播學研究 6本章小結 12第二章.文本分析簡介 13**節　文本分析研究現狀 14第二節.文本分析與傳播學研究 16第三節.文本分析的基本步驟：文本的結構化處理 26第四節.Python語言簡介 36本章小結 38第三章.情感分析 39**節.情感分析簡介 40第二節.情感分析與傳播學研究 41**章.導論 1**節　傳統傳播學簡介 2第二節　計算傳播學之于傳統傳播學：新的研究范式 4第三節　基于傳統傳播學的計算傳播學研究 6本章小結 12第二章.文本分析簡介 13**節　文本分析研究現狀 14第二節.文本分析與傳播學研究 16第三節.文本分析的基本步驟：文本的結構化處理 26第四節.Python語言簡介 36本章小結 38第三章.情感分析 39**節.情感分析簡介 40第二節.情感分析與傳播學研究 41第三節　Python進行情感分析 48第四節.情感分析的基本算法 50本章小結 64第四章.語義建模 65**節　語義建模與傳播學研究 66第二節.LDA主題生成模型基本原理 71第三節.語義模型的Python實現 74第四節.有監督機器學習分類算法 76本章小結 78第五章.網絡傳播與傳播網絡 79**節.引.言 80第二節.網絡傳播中的熱點研究問題 82第三節.社會網絡的拓撲結構特征 90第四節　傳播網絡的拓撲結構統計量 99第五節　社會網絡和傳播網絡之間的結構相關性 105第六節.傳播加權網絡的多維度測量 109第七節.傳播時效網絡的多維度測量 117本章小結 125第六章.網絡傳播模型與機器學習框架 127**節.引.言 128第二節.信息傳播模型 129第三節.信息傳播的機器學習分析框架 143第四節.影響信息傳播的其他因素 145第五節.特征選擇方法 151第六節.信息傳播的機器學習評價指標 154第七節.基于實證數據的信息流行度預測 157本章小結 165第七章.在線實驗 167**節.引.言 168第二節.在線實驗簡介 168第三節.在線實驗的實現工具 179本章小結 186第八章.社交機器人 187**節.引.言 188第二節.社交機器人的定義和分類 190第三節.社交機器人的識別方法 191第四節.社交機器人對社交網絡生態的影響 199第五節.社交機器人的新應用 205本章小結 208第九章.數據新聞 211**節.產生背景 212第二節.理論源流 214第三節.實戰練習 230本章小結 243第十章.計算廣告 245**節.引.言 246第二節.發展歷程 248第三節.優化目標 252第四節.計算廣告市場的博弈、拍賣與匹配 254第五節.計算廣告市場的拍賣機制設計 265本章小結 270第十一章.大語言模型方法 273**節.引.言 274第二節.引入智能計算工具的契機 275第三節.應用大模型的基本原則 281第四節.實操案例 285本章小結 288后.記. 289