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题名基于复杂网络理论的在线社会网络分析
被引量：85
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作者
胡海波
王科
徐玲
汪小帆
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机构
上海交通大学自动化系
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出处
《复杂系统与复杂性科学》
EI
CSCD
2008年第2期1-14,共14页
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基金
国家自然科学基金(60674045)
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文摘
综述了近年来复杂网络理论在在线社会网络研究中取得的进展,重点包括在线交友网络、在线社区和在线社会媒体等3大类在线社会网络的实证研究。在线社会网络的拓扑性质,尤其是度同配指数,与现实社会网络存在不同之处。解释了在线社会网络中度异配性产生的根源,指出在线的和现实的社会网络的形成具有不同的底层机制。最后总结了在线社会网络的研究意义、理论价值、潜在的应用和未来的研究方向。
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关键词
在线社会网络
复杂网络
在线社区
在线社会媒体
数据挖掘
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Keywords
online social network （OSN）
complex network
online community
online social media
data mining
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分类号
N94
[自然科学总论—系统科学]
TP1
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名社会化媒体大数据多阶段整群抽样方法
被引量：9
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作者
崔颖安
李雪
王志晓
张德运
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机构
西安交通大学电信学院
西安理工大学计算机科学与工程学院
陕西师范大学国际商学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期781-796,共16页
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基金
教育部中央高校基金(13SZYB01)
陕西省社科联重大理论与现实问题研究项目(2013C124)
中国电信"社会化媒体大数据云服务商业模式的研究"项目(SN2012-YS-13709)
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文摘
在线社会化媒体大数据是行动者自组织关系的集合,其内部蕴含了多层次的社会实体关系,因此,在线社会化媒体大数据抽样方法的研究对于社会计算这一新兴研究领域具有重要的理论和应用价值.现有抽样方法存在大型马尔可夫链难以并行化、样本局部性陷入、马尔可夫链燃烧预热等问题.针对这些问题,提出了在线社会化媒体大数据整群多阶段抽样方法 OSM-MSCS.该方法首先进行整群分解,将总体分解成若干小型凝聚子群;而后,使用动态延迟拒绝方法对凝聚子群内部的关系抽样;最后,使用Gibbs方法完成不同凝聚子群之间相干关系的筛选,从而获得整个样本序列.实验结果表明,OSM-MSCS方法能够有效地对各种结构特征的在线社会化媒体大数据进行抽样,从"个体地位-群体凝聚性-整体结构性"这3个层次进行综合评价,其抽样效果要明显好于MHRW和BFS这两种最主流的抽样方法.
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关键词
在线社会化媒体
大数据
马尔可夫蒙特卡洛方法
多阶段整群抽样
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Keywords
online social media
big data
Markov chain Monte Carlo
multi stage cluster sampling
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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