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《计算新闻传播学》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
• 在线讲义: https://computational-class.github.io/ccbook/

时间安排

• 36学时，两学分

时间	上午	下午	晚上	课时数量
2020-06-04 周五	9:00-12:00	14:00-17:00	18:30-20:00 作业&答疑	6学时
2020-06-05 周六	9:00-12:00	14:00-17:00	18:30-20:00 作业&答疑	6学时
2020-06-06 周天	9:00-12:00	14:00-17:00	18:30-20:00 作业&答疑	6学时
2020-06-12 周五	9:00-12:00	14:00-17:00	18:30-20:00 作业&答疑	6学时
2020-06-13 周六	9:00-12:00	14:00-17:00	18:30-20:00 作业&答疑	6学时
2020-06-14 周天	9:00-12:00	14:00-17:00	18:30-20:00 作业&答疑	6学时

授课计划

• 一、计算新闻传播学简介 [课程要求、 常见问题 、Jupyter Notebook使用、 Slides制作方法]
• 二、大数据简介
• 三、数据科学的编程工具：Python使用简介（3h） [Graphlab、rpy2]
• 四、数据抓取：抓取政府工作报告 [Beautifulsoup]
• 五、数据抓取：抓取天涯论坛帖子
• 六、数据清洗：清洗推特数据
• 七、数据清洗：清洗占中新闻、清洗天涯论坛帖子
• 八、统计初步: 分析天涯论坛的帖子
• 九、机器学习: 使用sklearn建立机器学习模型
• 十、文本挖掘简介
• 十一、文本挖掘：基于机器学习的情感分析
• 十二、文本挖掘：主题模型 [graphlab]
• 十三、计算传播应用：推荐系统简介
• 十四、计算传播应用：推荐系统实践 [音乐推荐、 电影推荐、隐含语义模型]
• 十五、网络科学理论简介
• 十六、网络科学模型
• 十七、网络科学：使用NetworkX分析网络结构
• 十八、课程总结 回帖网络分析

作业信息

https://github.com/computational-class/cjc/wiki/

Jupyter Notebooks & Tutorials

1. 下载后，打开code文件夹浏览
2. 【推荐】通过nbviewer浏览，打开http://nbviewer.jupyter.org/github/computational-class/cjc/blob/gh-pages/code/ ，选取需要浏览的Jupyter Notebook, 例如：数据抓取：抓取47年政府工作报告

Slides

1. 【推荐】通过nbviewer浏览，打开http://nbviewer.jupyter.org/github/computational-class/cjc/blob/gh-pages/code/ ，选取需要浏览的slides，点击上方的view as slides🎁图标
2. 下载后，打开slides文件夹浏览