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操縱：大數據時代的全球輿論戰

為了解決博弈論 定義的問題，作者中璋 這樣論述：

大數據時代，數據不僅是重要的商業資源，更是基礎性、關鍵性的國家戰略資源。數據安全不僅與國家政治、經濟、文化、軍事等諸多領域的安全建立起越來越直接的關係，而且事關公民個人權益保護，成為影響國家安全和國家治理的新因素。 本書是一部解讀大數據時代輿論操縱的集成之作，從落實總體國家安全觀高度，基於全球視野，詳盡分析了全球大數據操縱政治戰、輿論戰的經典案例，剖析了大數據對政治活動、社會治理、經濟發展的影響及其機理，揭示了潛藏在數據智慧背後湧動的風險，為防範和化解重大網路政治安全風險、意識形態安全風險提供了鮮活的教材。基於大數據客觀總結案例背後的傳播邏輯與規律，有助於講好中國故事，傳播中國聲音。 本書

的研究團隊是上海社會科學院大數據實驗室，團隊於2018年獲得國家社會科學基金重大委託專案“網路輿情案例庫研究和建設”立項，項目初期成果集結為“輿論先鋒”叢書，其中《效應：輿論傳播的100個定律》已出版。 互聯網研究者，上海社會科學院社會科學大資料實驗室特邀專家，國家社科基金重大委託專案“網路輿情案例庫建設與研究”課題組專家。 上篇 劍橋分析 第一章 劍橋分析風波始末 劍橋分析暗黑成長歷史 政壇大金主 年輕人威利 班農的撮合 尼克斯吹噓 無底線操縱 樹倒猢猻散 劍橋分析事件餘波未了 前高管新公司 連任競選經理 阿拉莫之計畫 前赴後繼效仿 資料選舉未來 沉默的合謀者 第二章

劍橋分析操縱模式 搜集選民個人資料 GSR公司 種子用戶 選民資料庫 建構人格分析模型 大五類人格 心理測量學 點贊識人 繪製選民政治畫像 用戶畫像 個性檔案 預測偏好 精准推送政治廣告 定制人設 框架效應 心理帳戶 A/B測試 精准定向 影響選民認知態度 情緒操縱 Facebook暗帖 機器人抹黑 驚人的效果 第三章 資料操縱英國實驗 紙牌屋的政治寓言 波利跳 A計畫 大反擊 B計畫 卡明斯的社會實驗 卡明斯其人其事 巨大社會實驗 黑進政治系統 尋找300萬沉默者 戳痛點廣告 新政治形態 聚合智囊又在玩火 禍起劍橋分析 聚合智囊簡史 加拿大分部 宣傳資金運作 芬安全的佐證 第四章 劍橋分析

操縱世界 參與60多個國家選舉操縱 200多場政治選舉 操縱政治選舉套路 美國中期選舉與總統大選 超級政治行動委員會 從克魯茲到特朗普 其他國家和地區選舉活動 烏克蘭：推動顏色革命 肯雅：參與兩屆大選 墨西哥：競爭性合作 印度：56萬使用者資料 馬來西亞：針對性消息傳播 中篇：資料操縱 第五章 大資料時代 大數據究竟是什麼 大數據由來 大資料計量 大資料特徵 媒介大資料 大數據思維 大資料的獨特價值 感知世界 發現問題 洞察關聯 前瞻預測 優化預防 驅動政治的大資料 首席科學家 國家建設者 華盛頓K街 智慧女神計畫 第六章 大資料監視 開來源資料與大資料監視 人工社會 忠告計畫 社交監視 大

資料獲取挖掘和分析 記錄追蹤 關聯分析 預測分析 感知全球經濟社會危機 恐怖主義監視 全球脈動專案 歐洲媒體監測 綜合危機早期預警 全球資料市場的獨角獸 帕蘭提爾誕生 情報部門寵兒 成熟解決方案 預防性治安 結識劍橋分析 無所不知的大數據經紀 安客誠 益博睿 橡皮圈 美歐國家監視全球資料 五國情報聯盟：梯陣 美國：棱鏡、量子躍遷 俄羅斯：SORM 英國：盯梢、時態 法國：大耳朵 第七章 大資料預測 大資料時代的政治預測 神奇的善斷計畫 人工智慧的預測 政治事件資料庫 預測師的博弈論 反恐密涅瓦計畫 翹楚之記錄未來 提前預警的Blab 資料權威們的政治預測 老將巴拉巴西 中堅彭特蘭 新秀李飛飛

神算子西爾弗 拉普拉斯妖 系列研究機構 大資料情感分析與預測 帖文與情感 情緒與股市 情緒與危機 Twitter政治指數 情感與政治預測 第八章 大資料操縱 潤物細無聲的閾下 資料引導你的作為 資料影響你的投票 數據左右你的情緒 資料操縱你的價格 搜尋引擎操縱效應 搜尋引擎的操縱 心理學家選舉實驗 操縱大選可選模式 Google炸彈集體引爆 Facebook操縱方法 資料操縱幕後公司 說唱之葉 大無畏 i360 深根分析 數據信託 目標點 目的機敏 大篷車 定義公共事務 凱利斯特 政治資料科學 顛覆資訊發送 慧銳 尼斯 NSO集團 地域股份 IPS 下篇：現代政治戰 第九章 現代政治戰硝煙

現代政治戰 概念 嬗變 案例 特徵 21世紀衝突 新威脅 新威懾 銳實力 混合戰 超級戰 未來政治戰 全球數位化競爭 全球化宣傳策略 社交媒體影響戰 國家政治戰中心 第十章 有組織的政治戰 美國政治戰 輕足跡干涉 國家操縱項目 政權顛覆指南 反宣傳法案 俄國伏擊戰 高複雜度影響行動 謊言噴灌宣傳模式 巨魔農場 草原灰熊計畫 美國起訴書 干擾中期選舉 反身性控制 有組織暗戰 操縱策略 組織形式 行動能力 政治戰機器 國防高級研究計畫局 情報高級研究計畫局 風投公司In-Q-Tel “全球參與中心” 社交機器人操縱

博弈論 定義進入發燒排行的影片

香港居民對政黨的信任變遷研究~2001-2016年四波調查分析

為了解決博弈論 定義的問題，作者王誠緯 這樣論述：

香港從1997年回歸之後，香港居民對所謂的「高度自治」有一定程度的幻想，當時中共所承諾的「一國兩制」、「高度自治」、「港人治港」並沒有太大的質疑，因此對「一國兩制」下的立法會及區議會選舉，各政黨及政治團體也積極投入，然而香港的政黨面臨多角度的複雜關係，主要面對香港居民和特區政府以及北京政府的干涉而變成了四角關係，這樣的複雜關係是否讓香港政黨偏離了原有的以民意為依歸的政治屬性，變成只為討好當權者的政治打手，還是鼓吹推動「港獨」的政治目的。本論文所研究探討的問題就是香港居民對香港政黨的信任度，隨著1997回歸後政權的變化及政黨與四角關係的牽制，造成香港居民對政黨的信任度增加或減少，透過量化數據研

究探討香港居民從2001~2016年對政黨的信任變遷研究。分析這四個階段2001年、2007年、2012年、2016年的調查資料，並從人口學變數、社會學變數、政治學變數做相關研究發現，香港居民對政黨的信任度從2007年開始攀升達26.7%，較2001年的調查提升4.6%，2012年的調查較2007年的調查又提升了11.6%，來到最高峰的38.3%，但隨後北京政府「一國兩制」開始緊縮，「兩制」只是北京政府給予香港的「恩給」，根本沒有香港自主的空間，連原先承諾的2017年特首普選，2020年立法會全普選（簡稱「雙普選」），已變得遙遙無期，因此激發香港居民發起了「佔中運動」及「雨傘革命」。而更激進的

「本土派」政治團體也焉然誕生，2016年的調查研究中民眾對政黨的信任度突驟降到26.2%，不信任更高達66.0%，可謂前所未有情況。

國外著名高等院校資訊科學與技術優秀教材：算法設計

為了解決博弈論 定義的問題，作者（美）喬恩·克萊因伯格 這樣論述：

這是一本關於算法設計和分析的經典教材。本書圍繞算法設計進行組織，對每種算法技術用多個典型範例進行分析，把算法的理論跟實際問題結合起來，具有很大的啟發性。本書側重算法設計思路，每章都從實際問題出發，經過深入具體的分析引出相應算法的設計思想，並對算法的正確性和複雜性進行合理的分析和論證。本書覆蓋面廣，且含有200多道精彩的習題，最後還擴展了PSPACE問題、參數複雜性等內容。 喬恩·克萊因伯格（Jon Kleinberg）   康奈爾大學計算機科學教授。他于1996年從麻省理工學院獲得博士學位。他榮獲過美國國家科學基金會事業獎、海軍研究局青年研究員獎、IBM 傑出創新獎和美國國

家科學院創新研究獎等眾多獎項。 他的研究集中在算法上，特別是與網路結構和資訊相關的算法，以及這些算法在資訊科學、優化、資料採擷以及計算生物學等方面的應用。   伊娃·塔多斯（éva Tardos）   康奈爾大學電腦科學教授。她是美國藝術與科學學院院士、ACM會士。她榮獲過美國國家科學基金會總統青年研究員獎和富爾克森獎等眾多獎項。 她的研究興趣主要集中在圖和網路問題的算法設計和分析上。她因在網路流算法和網路問題的近似算法方面的工作而聞名。她最近的工作重點是算法博弈論。 第1章　引言：一些典型問題　1 1.1　第 一個問題：穩定匹配　1 1.2　5個典型問題　8 帶解答的練習

　12 練習　14 注釋和進一步閱讀　17 第2章　演算法分析基礎　18 2.1 計算可解性　18 2.2 增長的漸近階　21 2.3 用清單和陣列實現穩定匹配演算法　26 2.4 常見執行時間綜述　29 2.5 更複雜的資料結構：優先佇列　35 帶解答的練習　40 練習　41 注釋和進一步閱讀　44 第3章　圖　45 3.1 基本定義和應用　45 3.2 圖連通性和圖遍歷　48 3.3 用佇列和棧實現圖遍歷　53 3.4 二分性測試：廣度優先搜索的應用　58 3.5 有向圖中的連通性　59 3.6 有向無環圖和拓撲排序　61 帶解答的練習　64 練習　66 注釋和進一步閱讀　69 第4

章　貪心演算法　70 4.1 區間調度：貪心演算法保持領先　70 4.2 最小化延遲的調度：交換論證　76 4.3 最優緩存：更複雜的交換論證　80 4.4 圖的最短路徑　83 4.5 最小生成樹問題　87 4.6 實現Kruskal演算法：Union-Find資料結構　92 4.7 聚類　97 4.8 哈夫曼碼和資料壓縮　99 4.9 最小開銷樹狀圖：多階段貪心演算法　109 帶解答的練習　113 練習　116 注釋和進一步閱讀　125 第5章　分治　127 5.1 第 一個遞推式：歸併排序演算法　127 5.2 進一步的遞推關係　130 5.3 計數逆序　134 5.4 尋找最近點對　1

37 5.5 整數乘法　141 5.6 卷積和快速傅裡葉變換　142 帶解答的練習　148 練習　150 注釋和進一步閱讀　152 第6章　動態規劃　153 6.1 加權區間調度：遞迴過程　153 6.2 動態規劃原理：備忘錄或子問題反覆運算　157 6.3 分段最小二乘：多重選擇　159 6.4 子集和與背包：加一個變數　162 6.5 RNA二級結構：區間上的動態規劃　166 6.6 序列比對　169 6.7 通過分治在線性空間中序列比對　173 6.8 圖中的最短路徑　177 6.9 最短路徑和距離向量協定　182 6.10 圖中的負環　184 帶解答的練習　187 練習　190 注釋

和進一步閱讀　204 第7章　網路流　205 7.1 最大流問題和Ford-Fulkerson演算法　205 7.2 網路中的最大流和最小割　211 7.3 選擇好的增廣路徑　214 7.4 預流推進最大流演算法　218 7.5 第 一個應用：二分匹配問題　225 7.6 有向圖和無向圖中的不相交路徑　228 7.7 最大流問題的擴展　232 7.8 調查設計　236 7.9 航空公司調度　237 7.10 圖像分割　240 7.11 項目選擇　243 7.12 棒球排除　246 7.13 進一步的方向：為匹配問題增加開銷　249 帶解答的練習　253 練習　255 注釋和進一步閱讀　274

第8章　NP和計算難解性　276 8.1 多項式時間歸約　276 8.2 通過“小配件”歸約：可滿足性問題　280 8.3 有效證書和NP的定義　283 8.4 NP完全問題　285 8.5 排序問題　289 8.6 劃分問題　294 8.7 圖著色　297 8.8 數值問題　300 8.9 co-NP和NP的不對稱性　303 8.10 困難問題的部分分類　305 帶解答的練習　307 練習　309 注釋和進一步閱讀　323 第9章　PSPACE：NP之外的一類問題　324 9.1 PSPACE　324 9.2 PSPACE中的一些難題　325 9.3 在多項式空間中求解量化問題和博弈　

327 9.4 在多項式空間中求解規劃問題　328 9.5 證明問題是PSPACE完全的　331 帶解答的練習　334 練習　335 注釋和進一步閱讀　336 第10章　擴展易解性的界限　337 10.1 尋找小的頂點覆蓋　338 10.2 求解樹上的NP困難問題　340 10.3 圓弧集著色　343 10.4 圖的樹分解　349 10.5 構造樹分解　356 帶解答的練習　361 練習　363 注釋和進一步閱讀　365 第11章　近似演算法　366 11.1 貪心演算法和最優值的界限：負載均衡問題　366 11.2 中心選址問題　370 11.3 集合覆蓋：一般貪心啟發式　374 11.

4 定價方法：頂點覆蓋　378 11.5 用定價方法最大化：不相交路徑問題　382 11.6 線性規劃和舍入：頂點覆蓋的應用　386 11.7 再論負載均衡：更高級的LP應用　390 11.8 任意好的近似：背包問題　394 帶解答的練習　398 練習　399 注釋和進一步閱讀　404 第12章　局部搜索　406 12.1 優化問題的地形　406 12.2 Metropolis演算法和類比退火演算法　409 12.3 局部搜索在Hopfield神經網路中的應用　412 12.4 通過局部搜索的最大割近似　415 12.5 選擇鄰居關係　417 12.6 用局部搜索分類　418 12.7 最優

回應動態和納什均衡　423 帶解答的練習　430 練習　431 注釋和進一步閱讀　433 第13章　隨機演算法　434 13.1 第 一個應用：消除爭用　435 13.2 尋找全域最小割　438 13.3 隨機變數及其期望　442 13.4 MAX 3-SAT的隨機近似演算法　445 13.5 隨機分治：找中位數和Quicksort　447 13.6 雜湊：字典的隨機實現　452 13.7 尋找最近點對：隨機方法　457 13.8 隨機緩存　462 13.9 切爾諾夫界　467 13.10 負載均衡　468 13.11 分組路由　470 13.12 背景知識：一些基本概率定義　474 帶解答

的練習　479 練習　483 注釋和進一步閱讀　489 後記：永遠運行的演算法　491 參考文獻　497

井字遊戲中極大極小演算法的研究並在樹莓派上實作

為了解決博弈論 定義的問題，作者廖哲儀 這樣論述：

本文以Minimax演算法和Alpha-beta剪枝為研究重點，並以井字遊戲(Tic-Tac-Toe)為例進行說明。這項研究的主要目的是通過演算法找到所有可能的勝利策略以獲得第一手放置位置，並通過對遊戲樹的狀態圖分析，根據獲得的最佳評估分數來選擇下一步。同時，通過對遊戲樹狀圖的分析，我們可以了解使用和不使用Alpha-beta剪枝算法的Minimax演算法的決策過程。硬體部分，我們使用配備Sense Hat（8x8 led陣列）擴展板的Raspberry Pi來實現一個Tic-Tac-Toe人工智慧機器人來與人（包括經驗豐富和經驗不足的人）對弈，並繪製各種狀況下的遊戲樹揭示其決策過程。最後，

對於不同的平台（計算資源），我們測試使用和不使用Alpha-beta剪枝算法的Tic-Tac-Toe遊戲程式所需的計算時間差異。關鍵詞：Minimax演算法、Alpha-beta剪枝、井字遊戲、遊戲樹狀圖、Raspberry Pi、SenseHAT擴充板、人工智慧