本书综合了国内外的最新资料和作者的研究成果。通过研究社会网络上用户的行为理论，探索适用于社会网络大数据环境下的企业舆情挖掘方法，提出若干个典型的企业舆情发现与合理处置方法。首先提出形式化定义，为后续定量描述用户行为奠定基础，然后进一步应用到企业课题，并研究企业舆情管理优化问题。在基础模型方面，本书研究了基于文本与图像内容的企业舆情模型和基于网络结构的发现模型。在衍生模型方面本书探讨了社会网络用户行为和企业舆情管理优化方法的一些具体课题。
本书的读者可以是对社会计算感兴趣的专业人士，或是对社会化媒体挖掘感兴趣的商业界人士，也可作为计算机应用方向的教材或参考书。

　　本书讨论了在社会网络大数据环境下，企业舆情的建模和管理问题。本书与作者先前出版的另外11本书籍《网络金融》、《数据挖掘算法与应用》、《互联网金融信息系统的设计与实现》、《电子商务理论与实践》、《网络金融信息挖掘导论》、《网络金融系统设计与实现案例集》、《互联网金融信息智能挖掘基础》、《支持向量机算法及其金融应用》、《金融数据挖掘——基于大数据视角的展望》、《面向社会化媒体大数据的社会计算》、《社会化商务理论与实践》和本书之间的关系见图01。
本书的编写得到了中国人民大学科学研究基金项目（10XNI029）的支持。作者的一些学生也参加了本书的编写，这些同学包括张海燕、申华、施晓菁、马跃峰、马超等。
由于作者水平和时间的限制，书中一定存在不少缺点和错误，恳请读者批评指正。

编者2015年12月

第1章绪论

1.1社会网络

1.2社会网络大数据

1.3社会网络计算

1.4舆情、网络舆情与企业网络舆情

1.5企业社会网络舆情的特点

1.6企业社会网络舆情与国家层面舆情的联系与区别

1.7企业社会网络舆情的研究意义

1.8本章小结

思考题

第2章互联网舆情分析的主要技术

2.1引言

2.2舆情信息抽取

2.3关键词提取

2.4摘要提取

2.5文本倾向性分析

2.6关联分析技术

2.7主题检测和追踪

2.8舆情热点发现和监测

2.9本章小结

思考题

第3章社会网络中的用户行为

3.1引言

3.2基于用户行为的社区网络

3.3社会网络中的“社交圈”与“兴趣圈”

3.4社会网络用户的行为

3.5本章小结

思考题

第4章企业网络舆情管理的模型

4.1引言

4.2企业在线舆情的分析预警管理模型

4.3企业在线舆情的干预处置管理模型

4.4本章小结

思考题

第5章数据平台和系统结构

5.1数据获取

5.2数据平台

5.3系统结构

5.4本章小结

思考题

第6章企业网络舆情管理的计算机技术

6.1基于文本内容的企业网络舆情管理的技术

6.2基于图像内容的企业网络舆情管理的技术

6.3本章小结

思考题

第7章面向企业网络舆情的社会网络信誉及营销管理

7.1面向企业网络舆情的社会网络信誉
平台构建方法

7.2基于内容和交易网络结构的信任测度

7.3基于企业网络舆情分析的企业网络
营销管理方法

7.4本章小结

思考题

第8章面向企业社会网络舆情管理的用户行为理论

8.1引言

8.2基础模型

8.3衍生模型

8.4本章小结

思考题

第9章社会网络舆情大数据的分解算法

9.1问题的环境和解决问题的思路及框架

9.2大数据的分解模型

9.3网络舆情大数据面临的挑战

9.4网络舆情大数据发展方向的展望

9.5本章小结

思考题

第10章企业社会网络舆情管理方法

10.1社会网络下C2B营销的实现及其对企业
业绩的影响

10.2企业的社会网络个性化信息推荐

10.3社会网络大数据环境下企业的开放式
信用管理

10.4社会网络大数据环境下针对在线舆情服务
挽回管理措施对企业绩效影响评估

10.5社会网络大数据环境下企业舆情管理方法
及其对在线舆情的影响

10.6本章小结

思考题

第11章展望

11.1企业社会网络舆情给企业管理的挑战

11.2企业社会网络大数据舆情管理的应对策略

11.3本章小结

思考题

参考文献