(انقر للحصول على عرض أكبر)

تركز هذه المقالة على:

• تطبيق تحليل الشبكات الاجتماعية

• الشبكات الاجتماعية البحوث الحدود

• المواد التعليمية

• المواد المرجعية

تصفح محتويات الفصول الثلاثة الأولى، انظر الجزء الأول (26 سبتمبر 2017 عنوان).

IV. هل ينبغي تحليل الشبكات الاجتماعية استعمال

1. توصية الاجتماعية

وتشير توصية الاجتماعية التي ينصح استخدام شبكة اجتماعية أو مزيج من السلوك الاجتماعي، والذي تجلى أوصى أصدقاء QQ، توصيات تستند إلى علاقات صديق المدونات الصغيرة. أوصى نظام توصية على الانترنت استخدم لأول مرة من قبل الأمازون المنتج، والآن، فإن نظام توصية في كل مكان على شبكة الإنترنت، ومفهوم الساخن الحالي "توزيع تدفق هو أول بوابة الإنترنت"، ودعم هذا المفهوم اثنين الأساسية، واحد هو المحتوى، ينصح البعض، وخير دليل على عناوين اليوم في الارتفاع السريع هو من بين بضع سنوات فقط.

وفقا لمبدأ توصية نظام التوصية، ويمكن تعريف توصية الاجتماعية كتوصية "تصفية التعاونية"، التي لا تعتمد على السلوك الشخصي للمستخدم، ولكن الجمع بين توصية علاقة الأصدقاء المستخدم. لكل مستخدم على الإنترنت، من خلال حساب الاجتماعي يمكن أن تحدد بسرعة للمستخدم العديد من الميزات، إلى جانب مستخدمي الشبكة الاجتماعية بقدر ما أن الموصى بها في السنوات الأخيرة استخدام قلق العلاقات الاجتماعية.

الناس أكثر استعدادا لقبول توصية من صديق، المصدر: نيلسن

بحث تعلمت هناك، والمعلومات ومن ثم تقديم توصيات بناء على معلومات مطابقة بين الشبكات الاجتماعية المختلفة، وهناك مستخدمين المسجلين جديدة لحل مشاكل مثل البرد تبدأ على أساس العلاقات الاجتماعية. باختصار، توزيع المحتوى توصية الاجتماعي، والإعلانات وغيرها من المجالات له موقف مهم جدا. تفاصيل محددة عن تطبيق يمكنك متابعة مؤلف مقال ( mLpNoMdBpDAEb5IZB_A3Rg) قدم تينسنت الإعلان الاجتماعي، إذا كنت ترغب في معرفة المزيد من المعلومات في هذا الصدد يمكن اتباع نظام المناطق توصية اجتماع رئيس الوزراء RecSys ACM.

2. تحليل الرأي العام

تم استخدام تحليل الرأي العام قبل الإنترنت على نطاق واسع في الادارة العامة الحكومة وقطاع الأعمال وغيرهم من جمع المعلومات الاستخبارية تنافسية. قبل ظهور وسائل الاعلام الاجتماعية، والصحف بشكل رئيسي، وتحليل الرأي العام تحت خط، وكذلك بوابات الإنترنت بيان صحفي، هذه الميزات متخصصة نسبيا معلومات دقيقة وتحليل سهلة والإدارة؛ ولكن مع ظهور وسائل الاعلام الاجتماعية والرأي العام أول حدث صحيفة الشعب اليومية ووكالة انباء شينخوا ليس مصدر هذه الوسائط كبيرة، ولكن بعض المستخدمين ويبو وغير معروفة، فإن عددا العام شخصية قناة الصغرى. فهي تتميز معلومات جديدة جدا، والعيب هو منخفضة الدقة وانتشارها بسرعة كبيرة ويصعب السيطرة عليها. لذا تحليل الرأي العام في الشبكات الاجتماعية هو دراسة جديدة.

"طعن العار الأم" المدونات الصغيرة اتجاهات إلى الأمام، يرى المصدر المائي

وهناك أمثلة قليلة، في العام الماضي والفندق يي، مترو انفاق بكين هذا العام لعنة هذا النوع من الحدث هو الحدث الأول من الرأي العام الحاد على المدونات الصغيرة اندلعت، وانتشار بسرعة في وقت قصير. وكذلك ماهر في العام الماضي عن "الصين الريفية القصة الكامنة القاسية"، "أسعار المساكن في بكين" هذا العام والموضوع معيشة هؤلاء الآخرين، ولكن أيضا تدريجيا التخمير الصغرى قناة رقم العام.

وبطبيعة الحال، فإن الرأي العام في استجابة للوضع الجديد، وأيضا أدوات جديدة، بايدو "الرأي العام منصة التحليل" أو "الرأي العام برامج التحليل" لا يمكن معرفة الكثير. النمل أكثر شهرة مربع، والقمح الأحمر، تنظيفه، وتشى وى القائمة الجديدة، وهلم جرا. وبدأت بعض الشركات بحوث الرأي العام التقليدية إلى التحول في تحليل الرأي العام "البيانات الكبيرة"، ولكن أيضا في السنوات الأخيرة، والرأي العام تستند فقط على منصات وسائل الإعلام الاجتماعية، مثل قناة الصغرى على أساس قائمة جديدة وتدوين الصغيرة القائمة على المعرفة. وبالإضافة إلى ذلك، BAT وغيرها من منصات كبيرة لديها أدوات تحليل الرأي العام خاصة بهم، يمكن خياط الشخصية، هو أيضا مؤشر المفتوحة (مؤشر بايدو، مؤشر قناة الصغرى).

3. الخصوصية

قضايا الخصوصية في عصر الإنترنت هو بالفعل مشكلة شائعة. في الشبكة الاجتماعية، كمستخدم، ونحن قد ترك الكثير من الآثار، هذه الآثار فقد تخفت، ولكن أيضا المهيمنة، في حقيقة الأمر مبالغة، مزود الخدمة الاجتماعية يمكنك تتبع كمية صغيرة، الخوض في المعلومات الشخصية الخاصة بك بعض المعلومات التي لا تريد الآخرين أن يعرفوا.

هذا هو المكان الذي يوجد تناقض، وهي مقدمي الخدمات الاجتماعية لأغراض تجارية ترغب في الحصول على المعلومات الشخصية الخاصة بك ممكن، ولكن كنت تشعر بالقلق من ان معلوماتهم الشخصية تسربت. لذلك، في مجال حماية الخصوصية، من جهة لتصميم آليات مناسبة الأمنية والتقنية، والجوانب القانونية، مع حماية الخصوصية الشخصية والمصالح التجارية لتحقيق أقصى قدر من تجربة المستخدمين.

"الغيمة" من الخصوصية، المصدر: HTTP: //s9.sinaimg.cn

للمثال أكثر دراية، أن العديد من المواقع المسجلة الاعتبار عند استخدام القناة الصغرى، والتحقق من حساب باي بال، مما يلغي الحاجة لتتمكن من ملء المعلومات الشخصية من المتاعب، ولكن أيضا في الخصوصية الجميع الحامية ل. وبالمثل، والائتمان السمسم وظيفة النمل اللباس الذهب أيضا توفير حماية الخصوصية.

حاليا تم تصميم البحوث الأكاديمية على حماية الخصوصية في المقام الأول إلى تحسين المستوى الفني للآلية حماية الخصوصية.

4. صورة العضو

عملية صورة المستخدم، المصدر: HTTP: //www.51callcenter.com

صورة العضو، وهذا هو مصطلح التسويق التي من خلال دراسة بيانات المستخدم والسلوك، وسيتم تقسيمها إلى أنواع مختلفة، ومن ثم اتخاذ استراتيجية التسويق المختلفة. صورة المستخدم التقليدية من أهم وسائل مشتركة من الاستبيانات، والاشتراك في مجلة وقراء الصحف تعرف، سيكون هناك مجموعة متنوعة من الجوائز الاستبيان، من جهة للحصول على تعليقات على المنتجات، من ناحية أخرى، هو بالنسبة لك ل صور، صور من هذه البيانات المتداولة على نطاق واسع حتى في السوق السوداء، والذي هو السبب لماذا تظهر أحيانا الهاتف لا يمكن تفسيره (وهم يهيمون على وجوههم حماية الخصوصية).

في الشبكات الاجتماعية، والمستخدمين تصبح أكثر وضع صورة، بالإضافة إلى استبيان الخط التقليدي يصبح الاستبيان على الانترنت. ونحن، من جهة للحصول على بعض خصائص المستخدم (على سبيل المثال الكلاسيكي هو "البيرة وحفاضات" وول مارت من سلوك المستخدم من خلال الأساليب الإحصائية، من ناحية أخرى بواسطة آلة التعلم نموذج والتحقق من حصول غير متوقعة (انظر ما سبق ذكره تينسنت المادة الإعلانية الاجتماعية).

الاتصال القناة الصغيرة عدد الجمهور من القراء يعرفون الخلفية، كانت الخلفية على عدد من الجمهور وكذلك صورا لعدد قناة الصغرى العام من المشجعين القراء عدد الجمهور من المواد كافية جدا، وهناك أعضاء مثل المدونات الصغيرة وظيفة المشجعين صورة. هذه المزايا المريحة مهمة جدا لوسائل الإعلام وشركات الإعلان الذي أثر.

5. كشف شائعة

كشف تعتبر الشائعات كجزء من تحليل الرأي العام، والسبب خص فذلك لأن هذا جزء مهم جدا، وتأكد من أن الشائعات هي مهمة جدا لإدارة الرأي العام. ويبو الحصول على ما يصل في وقت مبكر لأن عددا كبيرا من الشائعات التي أطلقت يبو الرواية الرسمية "الإشاعة المدونات الصغيرة"، والمدونات الصغيرة، والآن هناك العديد من الحسابات شائعة عفوية والرسمية، قناة الدقيقة عدد الجمهور كذلك.

"شياو لينغ مهرجان الربيع ليو تونغ نفى" شائعات انتشرت الحركات، راجع المصدر المائي

الإشاعة ليست أكثر من الطريقة التقليدية في الاختبار هي محاولة التحدث مع الأدلة، والآن مع التطور السريع في تقنيات التعلم الآلي، ويمكننا أيضا أن تتبع ونشر المعلومات، والأبعاد الأخرى للمحتوى المعلومات من الرسائل تلقائيا تحديد ما إذا كانت الإشاعة، وتحديد بسرعة أكثر من ذلك، كلما زادت أهمية إدارة الرأي العام. وبالمثل، كما تم تطبيق هذه التقنية لتحديد المعلومات الضارة في الشبكة الاجتماعية.

في بلدان أخرى، وهمية أخبار حول الفيسبوك أطلق يمكن أن الساخنة، والقراء المهتمين ينظرون.

6. التصور

مع التصور بيانات الكبير هو أن تصبح موضوعا معا الساخن. لأن البشر لفهم سرعة المعلومات الصورة لتكون أكبر بمئات المرات من الرسائل النصية، وذلك للحديث عن بعض البيانات التصور يساعد الناس على فهم أكثر وضوحا استنتاجات معينة أو ظاهرة. بالطبع، ليس كل البيانات عن التصور، في شبكة اجتماعية، لدينا أكثر كلمة مشتركة سحابة نشر المعلومات، فضلا عن المسار، وهلم جرا. المحتوى في هذا الصدد يمكن أن يشير إلى حساب الصغرى بلوق "الشبكات الاجتماعية واستخراج البيانات."

المدونات الصغيرة نجمة علاقة الأصدقاء التصور، راجع المصدر المائي

بالإضافة إلى المؤسسات المتخصصة التصور، على شبكة الإنترنت هناك العديد من مكتبة التصور مفتوح المصدر، Echarts بايدو مشهورة جدا. لرؤية نشر المعلومات وصديق العلاقات الشبكة الاجتماعية، بحيث يمكننا أن نرى بالعين المجردة بعض من حقيقة أن هذا التقرير قد أعد للرأي العام والأخبار لديه جيدة دور مساند.

V. الشبكات الاجتماعية البحوث الحدود

في هذا القسم لقد جمعت العديد من المقالات في العامين الماضيين على رأس الشبكة الاجتماعية تلبية المزيد من الاهتمام سيعرض ترجمة ملخص لهذه المادة و، لتكون مرجعا القراء.

1. التنبؤ ارتباط سلبي في وسائل الاعلام الاجتماعية

تانغ، Jiliang، وآخرون. "التنبؤ ارتباط سلبي في وسائل الاعلام الاجتماعية." وقائع المؤتمر الثامن ACM الدولية للبحث الويب واستخراج البيانات. ACM، 2015

في السنوات الأخيرة، وشبكة الرمز (قعت شبكة) والمزيد من الاهتمام. لوأظهرت دراسات شبكة رمزية هذه العلاقة السلبية (وصلة سلبية) مساعدة في عملية التحليل. بما أن العديد من مستخدمي الشبكة لا يمكن تحديد هذه العلاقة السلبية، التي هي العقبة الرئيسية هي تستخدم على نحو فعال. ثم الكلمات، وأهمية وجود علاقة سلبية مع تطبيقها هناك فجوة بين مجموعات البيانات الحقيقية. لذلك، سوف نستكشف بشكل طبيعي التنبؤ تلقائيا بيانات المستخدم هو وجود علاقة سلبية بين شبكة اجتماعية يمكن فتح. في هذه الورقة، نقوم بدراسة التفاعلات (التفاعلات محتوى مركزية) في وسائل الاعلام الاجتماعية فقط مع علاقات إيجابية والمحتوى التي تركز على التنبؤ المشكلة من العلاقات السلبية. فعلنا بعض الأعمدة الملاحظات ويقترح وجود علاقة سلبية إطار NeLP المبدئية، والإطار يمكن التنبؤ علاقة عكسية بين استخدام علاقات إيجابية والتفاعلات محتوى تتمحور. تظهر لنا النتائج التجريبية أن الشبكة الاجتماعية الحقيقية، إطار NeLP يمكن التنبؤ بدقة علاقة سلبية بين العلاقات والتفاعلات الإيجابية في محتوى مركزية. توضح تجاربنا مفصل أيضا على أهمية العوامل المختلفة على فعالية إطار NeLP.

2. تويتر ثقة تحليل مع الشبكات العصبية العميقة التلافيف

Severyn، ألياكساي، واليساندرو Moschitti. "تحليل المشاعر تويتر مع الشبكات العصبية التلافيف عميقة." وقائع المؤتمر 38 مكتب المفتش العام ACM الدولية للبحوث والتنمية في استرجاع المعلومات. ACM، 2015

توضح هذه المقالة عمق نظام التعليم لدينا لتحليل الرأي العام دفع خاص. المساهمة الرئيسية لعملنا هو اقتراح إعادة التهيئة، من التفاف المعلمات نموذج الشبكة العصبية الحق، وهذا التدريب هو أمر حاسم لنموذج دقيقة، مع تجنب إضافة ميزات جديدة. باختصار، ونحن نستخدم نموذج اللغة العصبية غير خاضعة للرقابة لتدريب كلمة الأولية جزءا لا يتجزأ من (كلمة التضمينات الأولية)، إدراج كلمة سيتواصل تعديلها من قبل الإشراف عن بعد على أساس لدينا الإحضار (بعيد خاضع للإشراف الإحضار) نموذج التعلم العمق. في المرحلة النهائية، سيتم استخدام المعلمات تدريب قبل تهيئة نموذجنا، ثم لدينا لتدريب الأخير خلال تحليل الإشراف على نظام تقييم المسابقة الرسمية تدريب مجموعة زودت مؤخرا المشاعر تويتر Semeval-2015 المنظمة. بين النتائج التي حصل عليها طرقنا ونتائج المشاركة في نظام المنافسة من يظهر مقارنة هذا النموذج لدينا يمكن أن يكون في المرتبة على حدة في مستوى العبارة المهام الفرعية ألف (11 فريقا) وعلى مستوى رسالة المهام الفرعية B (40 فريقا) الأولين . وهذا يثبت القيمة الحقيقية لحلولنا.

3. توصية الاجتماعي مع العلاقات القوية والضعيفة

وانغ شين، وآخرون. "توصية الاجتماعي مع العلاقات القوية والضعيفة." وقائع 25 ACM الدولي للمؤتمر على إدارة المعلومات والمعرفة. ACM، 2016

مع النمو الهائل للشبكات الاجتماعية على الانترنت، والآن المفهوم عموما أن المعلومات الاجتماعية على النظام الموصى بها هي مفيدة جدا. يمكن التوصية طريقة التعامل مع المشاكل بداية البرد الحرجة، التي يمكن أن تحسن كثيرا من دقة التنبؤ. والسبب الرئيسي هو أنه بناء على الثقة والنفوذ، كان الناس على شراء أصدقائهم تظهر المزيد من الاهتمام في المنتج. ورغم أنه كانت هناك الكثير من العمل في مجال توصية الاجتماعية، ولكن القليل منها اهتمت الخلافات بين الروابط الاجتماعية القوية والروابط الضعيفة هذين المفاهيم الهامة في علم الاجتماع. في هذه المقالة، التي نستخدمها لحي تقريبي تداخل قوة العلاقة، وتوسيع النظرية الافتراضية شعبية شخصية مرتبة (الاستعراض) نموذج وتستخدم للتمييز بين قوة العلاقة. اقترحنا على أساس EM (على EM) الخوارزميات، والتي يمكن تصنيفها وفقا لمتانة العلاقة بين دقة توصية الأمثل (التوصية أفضل دقة) والتعلم ناقلات ميزة المحتملة لجميع المستخدمين وجميع السلع (ناقلات ميزة كامنة) . أجرينا تجارب واسعة النطاق على أربع مجموعات البيانات في العالم الحقيقي، وإثبات أن الطريقة المقترحة هو أفضل بكثير من أزواج الحالية أفضل المرتبة (زوجيا التصنيف) طريقة في دقة المؤشرات المختلفة.

4. تطبيقات الآن مع غير متصل الأثر: كيف تؤثر الشبكات الاجتماعية على الإنترنت السلوك على الانترنت وغير متصل العضو

Althoff، تيم، P. جندال، وJ. Leskovec "تطبيقات الآن مع شبكات غير متصل تأثير :. كيف اون لاين الاجتماعي تأثير الانترنت وغير متصل سلوك المستخدم" المؤتمر الدولي العاشر لACM بحث الويب والبيانات التعدين ACM، 2016: 537-546

اليوم، جعلت العديد من التطبيقات البرمجية الاستخدام الواسع النطاق للقدرات الشبكات الاجتماعية ويتيح للمستخدمين التواصل مع بعضهم، مصلحة أخرى المتبادلة، وتقييم المحتوى الديناميكي للسهم الواحد. على الرغم من أن هذه الميزات قد استخدمت على نطاق واسع عن سلوك المستخدم خلال الانترنت وغير متصل بعد المشاركة أو محفوظة ولكن عدد قليل جدا من الناس يفهمون. في هذه الورقة، ودرس نحن APP كيف الشبكات الاجتماعية والتي تؤثر على سلوك خطوط المستخدم وسجلت من قبل الحركة.

قمنا بتحليل ستة ملايين المستخدمين النشطين في 791،000،000 بين الانترنت وغير متصل خمس سنوات، وأظهرت النتائج أن شبكة اجتماعية لديها تأثير كبير على سلوك مستخدمي الانترنت وغير متصل. على وجه التحديد، فإننا نقترح وجود علاقة سببية بين شبكات السلوك تأثير المستخدم الاجتماعي. لقد وجدنا أن المستخدم يمكن إقامة علاقات اجتماعية جديدة بنسبة 30 في النشاط APP، وزيادة معدل الاحتفاظ المستخدم من 17، و ارتفع معدل النشط 7 في المئة تحت خط (على السير نحو 400 الخطوات في اليوم). عن طريق إجراء التجارب الطبيعية، ونحن سوف تكون علاقات اجتماعية جديدة تؤثر على مصلحة المستخدم والمستخدم بسبب APP والسير بضع خطوات أكثر ميز.

وجدنا أن التأثير الاجتماعي تمثل 55 من كل عوامل التأثير على سلوك المستخدم، والحصة المتبقية 45 في المستخدم APP يمكن استخدامها لشرح نفسها. كما وجدنا أن سلسلة من العلاقات الاجتماعية بين المستخدمين الفرديين لإنشاء تأثير كبير على زيادة في عدد الخطوات اليومية لكل تأثير إضافي من كل هذا على جانب واحد سوف تضعف بين المستخدمين، وتستند هذه التغييرات على خصائص والجانب المستخدم الخاصة سمات البيانات. وأخيرا، ونحن نستخدم هذه الظواهر لتصميم نموذج، نموذج لتأثير العلاقات الاجتماعية التي هي الأكثر احتمالا للمستخدمين المراد إنشاؤها حديثا القاضي.

5. متشابكة التسويق الفيروسي في الشبكات الاجتماعية

تشانغ جيا وى، وآخرون. "تتشابك التسويق الفيروسي في الشبكات الاجتماعية." التقدم في المجالات الاجتماعية تحليل الشبكات والتعدين (ASONAM)، 2016 مؤتمر IEEE / ACM الدولي الخاص. IEEE، 2016

تم تصميم هذه المشكلة التقليدية التسويق الفيروسي البذور منتج واحد اختر مجموعة فرعية من المستخدمين، لتعظيم حضورها في الشبكة الاجتماعية. وبطبيعة الحال، يمكن للعديد من المنتجات في وقت واحد تعزيز الشبكات الاجتماعية في الممارسة العملية. من وجهة نظر المنتج، ويتم لف العلاقة بين هذه المنتجات حول بعضها البعض، على سبيل المثال، هو المنافسة، مكملة وعلاقة مستقلة.

في هذه المقالة، سوف ندرس القضايا "متشابكا تأثير تعظيم"، والتي تقوم على احتياجاتها من المنتجات المستهدفة التي ينبغي تشجيعها على الشبكات الاجتماعية، بينما في نفس الوقت هناك عدة تتنافس / مكملة / بذاتها المنتجات في الترويج لمثل هذا السيناريو. تأثير تعظيم متشابكا مشكلة صعبة للغاية، أولا وقبل كل شيء لأن هناك القليل نموذج المعلومات نشر يمكن محاكاة مجموعة متنوعة من المنتجات في نفس الوقت في شكل الدعاية، والثاني هو لاختيار أفضل المنتجات لمجموعة البذور الهدف قد الى حد كبير غيرها من المنتجات تعتمد على استراتيجية التسويق. لحل هذه المشكلة، نقترح وضع إطار موحد الجشع خوارزمية (تتشابك تأثير مقدر، TIER)، وأربعة أنواع مختلفة من التجارب في مجموعات بيانات الشبكة الاجتماعية الحقيقية تظهر TIER متفوقة على كل من المنهج المقارن، ليحل التورط في تعظيم أثر لديه ميزة كبيرة بشأن هذه المسألة.

6. من لدعوة التالي؟ التنبؤ المدعوين ofSocial المجموعات

يو هان وتانغ جي. "من لدعوة التالي؟ التنبؤ المدعوين من المجموعات الاجتماعية" وقائع المؤتمر الدولي المشترك theTwenty السادسة على الذكاء الاصطناعي (IJCAI 17) 0.2017.

ال WhatsApp، سناب شات الشبكات الاجتماعية والرسائل الصغيرة وغيرها من أدوات المراسلة الفورية إلى حد كبير غيرت طريقة عيش الناس والتبادلات العمل، فقد كان أيضا مصدر قلق في العديد من المجالات مثل علوم الكمبيوتر وعلم النفس وعلم الاجتماع والفيزياء. لحظة الاجتماعية أداة الرسائل، فئة اجتماعية تلعب دورا هاما في التواصل متعدد المستخدمين. سؤال مهم هو: ماذا فئة اجتماعية آلية ديناميكية التطور هو؟ وبشكل أكثر تحديدا، في المجموعة، الذين سيتم دعوتهم للانضمام؟ في هذه المقالة، نقوم بدراسة مجموعة اجتماعية من الداخلين الجدد المحتملين مثل هذه المشكلة. نحن نستخدم قناة الصغرى، أكبر برمجيات الشبكات الاجتماعية في الصين كمصدر للبيانات التجريبية. نقترح نماذج رسومية احتمالي تستخدم لحساب تأثير المستخدم مدعو للانضمام إلى عامل مجموعة الاحتمالات. تظهر لنا النتائج التجريبية أن نموذجنا توقع الحالية بالمقارنة مع النماذج الأخرى قد تحسنت بشكل ملحوظ.

7. نموذج التطور المشترك للNetworkEvolving الاجتماعية والرأي الهجرة

قو، يو بنغ، ييتشو الشمس، وجيانكسي غاو ". وشارك في تطور نموذج لSocialNetwork المتطورة والرأي الهجرة." وقائع المؤتمر ACMSIGKDD الدولية 23 على اكتشاف المعرفة وMining.ACM البيانات، 2017.

كلها تقريبا من الشبكات الاجتماعية الحقيقية هي دينامية وتتطور مع مرور الوقت. اختفت إلى حد كبير في تشكيل روابط جديدة والارتباط القديم يعتمد على تجانس مستخدمي الشبكة الاجتماعية. وفي الوقت نفسه، بعض النظر عن طبيعة المتنحية من الشبكة الاجتماعية من المستخدمين مثل نقطة المستخدم من عرض يختلف أيضا مع مرور الوقت. ويرجع ذلك جزئيا للمستخدم تلقي من شبكة اجتماعية للتأثير هذه التغييرات تؤثر بدورها على بنية الشبكة الاجتماعية. ويعتبر تطور والهجرة عقدة من طبيعة الشبكات الاجتماعية عموما مشكلة اثنين متعامد منفصلة.

في هذه الورقة، نقترح نموذجا للالتطور المشترك، وتشكيل حلقة مغلقة من خلال نماذج من كلتا الظاهرتين. نموذج من جزأين رئيسيين:

• توليد خصائص الشبكة نموذج عقدة معروفة.

• هيكل عقدة خصائص الهجرة نموذج معروف الشبكة الاجتماعية.

عن طريق المحاكاة وجدنا أن لدينا نموذج لديه بعض الميزات لطيف:

• ويمكن أن تحاكي مجموعة واسعة من الظواهر، مثل نقطة التقاء النظر والاختلافات في المجتمع على أساس الرأي.

• ويمكن، على سبيل المثال، المجال الاجتماعي النفوذ، وقادة الرأي، ومستوى الضوضاء للسيطرة على تطور الشبكة من خلال سلسلة من العوامل.

وأخيرا، تم التحقق من صحة النموذج من خلال المقترحات التشريعية في التنبؤ من أنصاره في البرلمان، ونموذجنا هو أفضل من بعض الطرق الحالية.

VI. المواد التعليمية

1 كتاب

• "الحوسبة الاجتماعية" لي تانغ، هوان ليو

• "التعدين وتحليل مواقع الشبكات الاجتماعية بيانات" ماثيو A. راسيل

• "على الانترنت تحليل الشبكات الاجتماعية" بن شينغ فانغ، الخ

• "وسائل الاعلام الاجتماعية التعدين" هوان ليو، الخ

• "الشبكة الاجتماعية غربا" لانج وي مين

2. الموقع

• الإنتقال البيانات الكبيرة (وهذا الموقع يحتوي على الكثير من الموارد)

• موقع مجموعة البيانات ستانفورد (إله القانون)

• مواقع جمع البيانات جامعة كاليفورنيا في ايرفين

• مواقع الشبكات الاجتماعية المحلية لمجموعات البيانات حصة

• جامعة تسينغهوا لبناء قاعدة بيانات الأكاديمية

  https://cn.aminer.org/

• الاتجاه السلع الأمازون منصة التحليل

• مينيسوتا توينز المدن الحرم الجامعي الحوسبة مختبر الاجتماعي

  https://grouplens.org/

• تقييم الأثر نشر المعلومات على شبكة الإنترنت

• القائمة الجديدة، قناة الصغرى العامة منصة الكشف عن بيانات رقم

• تشينغ بو منبر إعلامي جديد لبيانات كبيرة

• مكتبة التصور البيانات بايدو Echarts

• مكتبة التصور البيانات علي سحابة DataV

  https://yq.aliyun.com/teams/8

3. أدوات

• بيثون والمكتبات ذات الصلة (Scipy، نمباي، الباندا، scikit، scrapy، تويتر) شاهد

• أداة تحليل الرسم البياني Graphchi، SNAP، Pajek، Echarts

• أدوات التصور  Gephi، Graphviz

• أدوات التنقيب عن البيانات WEKA، AlphaMiner

• قاعدة بيانات خريطة  Neo4j

4. اجتماعات

القوائم مؤلف اللقاء الوحيد من الاجتماعات الدولية ذات الصلة الشبكة الاجتماعية، وفقا للترتيب الأبجدي، خصصت اجتماعات جريئة لموضوع الشبكات الاجتماعية.

KDD، WWW، ICDM، CIKM، AAAI، SDM، IEEE BigData، ASONAM ، WSDM،  ICWSM ، ACL، IJCAI، خطط التنفيذ الوطنية، ICML، ECML-PKDD، VLDB، المفتش العام، PAKDD، RecSys، ACM HT، SBP ، ICWE، PyData

هنا أوصي اثنين اجتماع تحليل الشبكات الاجتماعية المحلية، والجمعية العامة هي وسائل الاعلام الاجتماعية الوطنية معالجة (SMP)، برعاية جمعية معالجة المعلومات الصينية، أوراق المؤتمر EI. والثاني هو شبكة دولية للمجتمع البيانات المكانية (IEEE ICDSC)، المؤتمر الأكاديمية الصينية للعلوم، وجامعة بكين والجمعيات أمن الفضاء الإلكتروني الصينية وغيرها من المؤسسات المنظمة.

5. دورة

ذكرت في جزء في المؤتمرات الدولية، مثل WWW، KDD وهلم جرا، كل عام في اتجاه شبكة اجتماعية تحليل البرنامج التعليمي، وتتوفر فيها الفيديو وPTT على شبكة الإنترنت، أن يكون هناك فهم الكلي للمجالات ذات الصلة من خلال البرنامج التعليمي، و فهم ديناميكية الحدود.

وبالإضافة إلى ذلك، جامعة كورسيرا ميشيغان في آن أربور على رأس سلسلة من بيثون دورات التعليم المفتوح أيضا زيارة قيمتها. نيتياس الفئة المفتوحة أعلاه، هناك بيثون الصينية الدورات استخراج البيانات المتاحة.

كما توفر العالمي تاوباو الكثير من الفيديو الرخيصة والمواد التعلم الإلكتروني.

وأخيرا، الاستفادة من الأدوات العلمية ومحركات البحث على الإنترنت (وليس بايدو) هو الملك.

VII. المواد المرجعية

بن شينغ فانغ، شو جين لى جيان هوا. على الانترنت تحليل الشبكات الاجتماعية صناعة الصحافة الالكترونية 2014.

رضا Zafarani، محمد علي العباسي، هوان ليو. وسائل الاعلام الاجتماعية التعدين الشعبية المشاركات والاتصالات الصحافة، 2015.

كارلوس كاستيو، وي تشين، LAKS V.S. اكشمانان والمعلومات وانتشار التأثير في الشبكات الاجتماعية، KDD 2012 دروس

أكثر إثارة يرجى الانتباه إلى تسينغهوا - أكاديمية تشينغداو للعلوم البيانات الرسمية رقم القناة الصغرى العامة "فصيل البيانات THU"