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                题名社交网络研究综述
                    被引量:21
            
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                            作者
                                李立耀
                                孙鲁敬
                                杨家海
                
            
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                    机构
                    
                            福建师范大学福清分校电子与信息工程学院
                            清华大学网络科学与网络空间研究院
                            清华大学清华信息科学与技术国家实验室
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机科学》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2015年第11期8-21,42,共15页
            
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                        基金
                        
                                    国家重点基础研究发展计划(2012CB315806)
                                    国家自然科学基金(61170211
                                +4 种基金
                                    61202356
                                    61161140454)
                                    博士点基金(20110002110056
                                    20130002110058)
                                福建省教育厅科技项目(JA12352)资助
                        
                    
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                    文摘
                        社交网络已成为Web2.0时代最流行的应用,其服务范围已逐步从社交关系管理扩展到媒体信息、应用集成、电子商务等领域。社交网络中大量的活跃用户为研究网络行为、数据安全、信息传播以及其他跨学科问题提供了宝贵的数据和场景。自Facebook出现以来,研究者先后从不同的角度对社交网络进行了大量的研究,这些研究对人们认识社交网络内部规律、促进ICP服务改进具有重大意义。首先对社交网络的发展进行了简单的回顾;然后从社交网络的数据采集技术、社交网络用户行为分析、社交网络中的信息传播及社交网络中的用户隐私4个方面对已有的研究工作进行总结评价;最后,总结了当前研究中出现的问题并对未来研究发展趋势进行了展望。希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            社交网络
                            数据测量
                            用户行为分析
                            信息传播
                            用户隐私
                    
                
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                    Keywords
                    
                            OSN, Data measurement, User behavior analysis, Information dissemination, User privacy
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                    
                
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                题名基于Feeds的社交网络活跃度分析
                    被引量:2
            
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                            作者
                                何旵阳
                                孙鲁敬
                                杨家海
                
            
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                    机构
                    
                            汕头职业技术学院
                            清华大学网络科学与网络空间研究院
                            清华大学清华信息科学与技术国家实验室
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机科学》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2015年第11期149-153,163,共6页
            
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                        基金
                        
                                    国家重点基础研究发展计划(2012CB315806)
                                    国家自然科学基金(61170211
                                +4 种基金
                                    61202356
                                    61161140454)
                                    博士点基金(20110002110056
                                    20130002110058)
                                教育部-中国移动科研基金(MCM20123041)资助
                        
                    
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                    文摘
                        从用户产生和消费Feeds的角度分析社交网络变得不活跃的原因,通过分析人人网某大学社区用户长周期的Feeds行为来探讨该社区用户活跃度的变化。通过对用户活跃性周期和Feeds时间间隔的分析,发现越来越多的用户产生Feeds的活跃度在下降,并导致其他用户接收到的信息流的流速和多样性下降。社交网络用户由于各种原因离开或变得不活跃,并通过信息流对其朋友圈形成负向反馈,这可能是社交网络变得不活跃的深层原因。模拟实验表明,30%的初始不活跃用户会使得整个社区的信息流快速下降,并导致整个社区不活跃。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            社交网络
                            活跃度分析
                            Feeds行为
                            时间间隔分析
                    
                
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                    Keywords
                    
                            OSN, Activities analysis, Feeds behaviors, Inter-event time analysis
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                    
                
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