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复旦大学新媒体硕士课程

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《计算新闻传播学》

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• 授课人：王成军
• 联系方式：[email protected]
• 计算传播网：http://computational-communication.com

时间安排

• 36学时，两学分

时间	上午	下午	晚上	课时数量
2017-05-12 周五	9:00-12:00	14:00-17:00	作业&答疑	6学时
2017-05-13 周六	9:00-12:00	14:00-17:00	作业&答疑	6学时
2017-05-14 周天	9:00-12:00	14:00-17:00	作业&答疑	6学时
2017-05-19 周五	9:00-12:00	14:00-17:00	作业&答疑	6学时
2017-05-20 周六	9:00-12:00	14:00-17:00	作业&答疑	6学时
2017-05-21 周天	9:00-12:00	14:00-17:00	作业&答疑	6学时

小组大作业（Final Group Project）

• Deadline: 2017年7月3日 23：59:59 (每迟交一天，降低百分之十的分数)

• 分组要求：最好三个人一组，因人数限制可以有四个人一组，不能超过四个人。

• 要求在notebook中完成，包括文字的介绍和数据分析的代码。格式如下：

  • 项目题目
  • 项目摘要
  • 引言
  • 研究思路：要有对于研究项目的系统的描述
  • 研究发现
  • 结论：总结研究的发现

• 必选：OWS推特数据分析

  • 对数据进行清洗和描述
  • 文本分析
  • 选取部分数据建立主题模型或情感分析的模型
  • 构建给用户推荐Hashtag的推荐系统：
    • 将数据整理为以下格式：人、hashtag、次数
    • 对以上数据构建基于物的相似性的推荐系统
  • 构建转发网络
    • 对转发网络进行描述和分析

• 可选加分项目：自己抓取其他数据或者使用二手数据进行相应的数据分析。

第八次作业

• 下载www数据
  • WWW Data download http://www3.nd.edu/~networks/resources.htm World-Wide-Web: [README] [DATA] Réka Albert, Hawoong Jeong and Albert-László Barabási: Diameter of the World Wide Web Nature 401, 130 (1999) [ PDF ]
• 构建networkx的网络对象g（提示：有向网络），将www数据添加到g当中
• 计算网络中的节点数量和链接数量
• 计算www网络的网络密度
• 绘制www网络的出度分布、入度分布
• 使用BA模型生成节点数为m取值为2，N取值分别为10、100、1000、10000时，绘制平均路径长度d与节点数量的关系

第七次作业

• 1. 练习实现UserCF和ItemCF的python代码
• 2. 使用graphlab对于音乐数据或电影数据构建推荐系统

第六次作业

• 使用graphlab进行主题模型分析

第五次作业

• 作业1： 使用另外一种sklearn的分类器来对tweet_negative2进行情感分析
• 作业2： 使用https://github.com/victorneo/Twitter-Sentimental-Analysis 所提供的推特数据进行情感分析，可以使用其代码 https://github.com/victorneo/Twitter-Sentimental-Analysis/blob/master/classification.py

第四次作业

政府工作报告文本挖掘，分词、词云、时间序列三个部分

第三次作业

• 天涯论坛数据的统计分析部分
• 泰坦尼克号数据的机器学习部分，要求尝试使用新的算法建立机器学习的模型。

第二次作业

• 运行notebook
  • 抓取政府工作报告
  • 清洗tweets数据
• 附件上传到issue里，提交方式：
  • 苹果用户download as html，压缩为zip文件提交
  • windows用户download as markdown，压缩为zip提交

第一次作业

• 注册Github账号
• 在这里 https://github.com/computational-class/cjc/issues 发起issue提交作业
  • 关于markdown的介绍 https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown
• 介绍自己：名字、学号、个人网站等
• 运行 GitHub/cjc/code/03.python_intro.ipynb中的python代码，
  • 从%matplotlib inline开始执行代码

        %matplotlib inline
	import random, datetime
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt
	import matplotlib
	import statsmodels.api as sm
	from scipy.stats import norm
	from scipy.stats.stats import pearsonr

• 将生成的.ipynb文件另存为html文件；
• 将html文件压缩为zip作为附件上传到issue里。

说明：所有的代码可以在这里快速浏览 http://nbviewer.jupyter.org/github/computational-class/cjc/tree/gh-pages/code/