在线社交网络
在线社交网络的相关文献在2010年到2022年内共计268篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、信息与知识传播、系统科学
等领域,其中期刊论文144篇、会议论文12篇、专利文献444488篇;相关期刊81种,包括情报学报、情报杂志、现代情报等;
相关会议11种,包括中国系统工程学会第19届学术年会、第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议、第八届中国智能计算大会暨国际电子商务联合会中国分会第三届年会等;在线社交网络的相关文献由650位作者贡献,包括刘小洋、何道兵、崔颖惟等。
在线社交网络—发文量
专利文献>
论文:444488篇
占比:99.96%
总计:444644篇
在线社交网络
-研究学者
- 刘小洋
- 何道兵
- 崔颖惟
- 张博
- 罗青山
- 唐婷
- 刘加苗
- 方明哲
- 於志文
- 王蕊
- 胡长军
- 郭斌
- 倪红波
- 凯特琳·E·卡利诺夫斯基
- 刘业政
- 刘云
- 吴云楠
- 基思·L·佩里斯
- 塞谬尔·沃顿·莱辛
- 威廉·R·马施迈尔
- 尹小燕
- 张道娟
- 房鼎益
- 汤庸
- 王柱
- 约瑟夫·大卫·巴里拉里
- 罗绪成
- 蒋嶷川
- 解书颖
- 谢涛
- 贺超波
- 阿琳·加布里纳·穆里洛
- 阿米尔·希莫尼
- 陈晓江
- 马克西姆·布谢
- 马尼什·莫迪
- 马特乌什·马雷克·涅夫查斯
- 鲁索·纽瓦兹·卡济
- 傅秀芬
- 刘润然
- 张亚明
- 张星
- 方滨兴
- 李伟钢
- 李沁蕾
- 杨旭华
- 杰瓦特·耶尔利
- 梁韵基
- 牛进平
- 王小娟
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邱吕琳;
张志坚;
蔡光程;
钟慧
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摘要:
为了对在线社交网络进行全面的可视化分析,运用持续同调的计算方法对在线社交网络传播进行计算与分析。首先,将在线社交网络看作距离子空间,构造出该空间的不同子复形;然后,通过计算单纯复形的同调得到相应的贝蒂数和持续性图,从而基于贝蒂数和持续性图获取社交网络的拓扑特征;最后,分析几个不同类型在线社交网络的传播特点,将持续同调应用于在线社交网络传播,从而得出在线社交网络的持续同调信息,并提供一种描述在线社交网络传播的新方法。
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刘云;
肖添;
王梓宇
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摘要:
针对互联网中存在的恶意行为,特别是社交网络应用中的在线恶意行为,通常使用基于用户多维特征的聚类分析算法进行检测。提出一种动态特征选择算法(DFSA),使用具有特征加权熵的模糊C均值目标函数,首先为参数构建一个学习模式,自动计算每个特征权重,并剔除权重小于阈值的特征,动态选择重要的特征,迭代地更新隶属函数、簇中心和特征权重直到最优化为止,最后识别出具有高精度的恶意用户行为簇。仿真结果表明,对比SDAFS算法、ELAFC算法和NADMB算法,DFSA算法在Rand指数、Jaccard指数和归一化互信息量3个主要性能指标上均有改善。
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卫新乐;
张志勇;
宋斌;
毛岳恒;
班爱莹
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摘要:
近年来,在线社交网络恶意用户呈现出分散性、潜伏性、复杂性等特征,如何在保障普通用户数据隐私的前提下,融合多方数据进行建模分析,实现对恶意用户的精确检测成为研究人员关注的焦点.本文提出了一种基于纵向联邦学习的社交网络跨平台恶意用户检测方案.首先,通过对多源异构数据进行预处理,采用加密样本对齐和加密模型训练方法,构建了基于纵向联邦学习的跨平台恶意用户检测层次化架构;其次,对安全联邦提升树算法进行分析和改进,提出了一种面向多方隐私保护的恶意用户检测算法;最后,基于现实社交网络平台实验研究分析,所提出的方案不仅具有安全性,而且模型算法相较于其他两个基线模型,准确率分别提升了14.03%和1.918%.
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傅熙雯
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摘要:
在线社交网络技术发展迅速,为探究在线社交网络信息传播机制及规律,以动力学为基础进行建模分析,并联合应用数据挖掘技术。在建模分析中,创建兴趣加权的随机森林模型,对用户信息转发行为进行准确预测,并确定不同用户属性对信息转发行为的重要作用。
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陈立军;
张屹;
陈孝如;
杨微
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摘要:
针对车载社交网络(VSN)是动态变化的原因,导致车与车之间的连通性不稳定、互相通信延迟太大,提出了一种异构网络框架中的连接管理技术(connection management techniques in heterogeneous Network frameworks,CMTHNF)。它遵循异构无线社交网络,由在线社交网络(online social networks,OSN)和VSN组成,OSN和VSN可以同时存在,用于在属于不同网络节点之间进行数据交换,在预期的连接丢失以及网络性能下降的情况下,允许网络连接进行切换(即由VSN切换到OSN或由OSN切换到VSN),防止连接漏洞或流量过载,将消息从一个网络重定向到另一个网络。与传统的客户端-服务器(CS)和点到点(P2P)架构模式相比,CMTHNF框架的性能远远优于单独的VSN网络,解决了目前研究的切换不仅不能提高性能,而且会达到一个上限,不必要的切换还会造成通信延迟和资源浪费的问题。因此,在连接性和延迟方面,CMTHNF解决了VSN连接切换时性能下降和数据传播问题。
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郭宏刚;
杨芳
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摘要:
传统在线社交网络谣言分析模型均考虑单一的社交网络,而当前谣言通常跨多个社交网络进行传播,传播速度极快,影响极大。针对这种情况,提出一种基于社交影响力的跨多个社交网络谣言传播模型,基于该模型给出贪婪谣言抑制方法。通过用户与其邻居的外部聚类系数决定社交网络的影响力节点,保留高影响力节点的谣言扩散连接,从而降低模型的复杂度,以贪婪算法为基础,预测传播能力强的种子节点,通过失活种子节点集对谣言进行快速抑制。实验结果表明,该模型能够较为准确地模拟谣言的传播趋势,同时算法能够快速抑制谣言的传播。
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杨欣谊;
朱恒民;
魏静;
陈文
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摘要:
[目的/意义]针对一微博子网,从主题细分的角度对用户间历史交互记录进行研究,发现用户间交互的主题偏好特征,以期从微观层面了解用户信息传播行为的规律.[方法/过程]通过用户实例分析得出对用户间交互进行主题细分的必要性;利用主题模型(LDA)对用户间历史交互记录进行主题细分,采用多维向量表示用户间在不同主题下的交互强度;通过统计分析和网络分析方法探索用户间交互的主题特征.[结果/结论]各主题下用户间交互强度的分布具有长尾特征;用户间的交互内容在时序上具有主题相关性;基于多维的用户间交互强度,可抽取出特定主题下的用户交互子网.用户间交互在时序上具有主题相关性这一特征,以及特定主题的用户交互子网,可用于对特定主题的信息传播进行监控和预测.
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袁得嵛;
陈世聪;
高见;
王小娟
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摘要:
在新冠肺炎疫情期间,社交媒体以前所未有的速度向全世界传播消息.然而,扭曲信息隐藏在海量社交数据中,对国家安全、社会稳定提出了前所未有的挑战.目前的干预措施大多是建立在对关键节点和关键链路进行控制的基础之上,即删帖和封号,往往效果不佳且容易产生副作用.基于扭曲信息的定义和分析,打破传统思维的限定,在信息蔓延过程中通过发布辟谣信息来干扰扭曲信息的演化过程.借助斯塔克尔伯格博弈理论,文中通过设置奖励来鼓励更多的社交网络用户参与信息对冲过程,从而阻止扭曲信息的爆发效应.基于所提出的斯塔克尔伯格博弈模型,分析了斯塔克尔伯格博弈均衡解的存在性和唯一性,并从理论上推导出斯塔克尔伯格博弈的闭式均衡解,提出了基于最优策略的扭曲信息干预算法.实际网络中的仿真实验表明,相比传统的基于网络结构的免疫策略以及其他基于博弈论的干预算法,所提算法最高可将扭曲信息的传播范围分别降低41%和9%,因此能够有效抑制扭曲信息的传播.
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王祁月;
刘润然;
贾春晓
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摘要:
通过在SIR(susceptible-infected-recovered)模型中引入抑制者对谣言的辟谣机制研究了在线社交网络上的意见动力学对谣言传播的影响.在这一模型中,节点可以与自身的邻居组成1个群,传播者可以通过该群传播信息,抑制者也可以在此群中对信息发表意见进行辟谣.辟谣机制在降低未知者对于谣言的接受概率的同时也可以促使传播者向抑制者转变.本文采用ER(Erd?s-Rényi)随机网络、无标度网络以及真实的社交网络研究了抑制者的沉默概率对于谣言传播范围的影响.首先发现,谣言传播的过程以传播者的峰值为界可以分为两个阶段,即谣言自由传播的前期以及抑制者和传播者互相制衡的后期;其次,谣言的传播会随着抑制者的沉默概率的增大而突然暴发.在谣言暴发阈值之下,沉默概率的增大不会导致谣言传播范围显著增大,这是由于未知者在感知到谣言并转变为传播者后又迅速转变为抑制者;而当沉默概率达到谣言暴发阈值时,抑制者将不能控制传播者对谣言的传播从而导致抑制者的降低和谣言的暴发;最后,无标度上的谣言自由传播的前期阶段比随机网络持续的时间更短,从而使无标度上的谣言更难以暴发.本文的模型综合考虑了意见动力学和谣言传播的相互作用,更加真实地模拟了真实世界社交网络中的谣言传播过程.为谣言传播的控制和干预提供了一些有用的思路和见解.
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张硕硕
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摘要:
信任关系在网上购物、推荐系统、物联网等方面发挥着重要作用。在线社交网络(OSN)中用户之间的信任评估问题引起了广泛关注,已成为社会计算领域的一个热点问题。但是,在OSN中信任的传递和聚合方式以及信任计算的准确性还不清楚。首先,ML-ELM-WalkNet学习两跳信任计算规则,计算OSN内用户之间的两跳信任。然后,ML-ELM-NeuralWalk用计算出的信任值更新OSN,通过迭代调用ML-ELM- WalkNet实现用户间多跳信任的计算。与采用推断方式的传统解决方案不同,ML-ELM-WalkNet能够以归纳的方式学习信任计算规则,并准确计算出用户之间的间接信任。在两个实际OSN数据集上进行的实验表明,ML-ELM-NeuralWalk的性能优于现有的解决方案。
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Zhang yongbin;
张永宾
- 《中国系统工程学会第19届学术年会》
| 2016年
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摘要:
在线社交网络(Onl ine Social Networks,OSNs)出现后信息传播的方式发生了显著的变化,它将人际关系转化为信息流通的渠道.通过社交软件信息传播不受地理、空间因素制约,信息传播不需考虑边界性.用户之间存在一种连接,这种连接组合在一起形成了复杂社会网络关系,在线社交网络也是一种复杂网络.在线社交网络中,用户可以随时随地来发布信息,用户之间不一定十分熟悉,甚至根本不认识,但用户发布的信息互相吸引而建立了一种连接.信息在社交网络中传播需要用户对信息进行传递,用户作为信息传递的节点起着至关重要的作用.而在现实世界中,只有极少数的信息得到广泛的传播,大部分信息只是有一定范围内进行传播,甚至有的信息发出后并没有被传播.rn 信息传播过程中每个节点起到的作用是不相同的,因此,研究社交网络信息传播过程中确定关键节点是有实际意义的.在线社交网络中信息的传播的各节点相互的作用而形成的,在各类信息传播过程中形成复杂网络关系.复杂网络的“小世界特性”和“无标度特性”的发现使得复杂网络成为各领域研究的热点,复杂网络中的拓扑结构的差异性决定了每个节点的差异性.复杂网络节点重要性的算法有30多种具有代表性的挖掘算法.在线社交网络也是一种复杂网络,选取复杂网络节点重要性相关指标以及节点在信息传播时效性等因素,采用国内最大的在线社交网络的两类微博数据进行收集,分为单用户单信息关键节点和多用户单信息关键节点两种形式,采用Benchmark数据来判断在线社交网络信息传播确定关键节点并对算法进行验证.
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张鑫;
韩定定
- 《2015第十一届中国网络科学论坛》
| 2015年
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摘要:
在线社交网络发展迅猛,由传统网络到web2.0,兼有现实社区和虚拟社区的特点,使人际关系的发生与演变发生着深刻的变革,也极大地影响着当今社会.对于社交网络演化的一些观点社交网络具有BA无标度网络模型的幂律分布特点,是BA模型的扩展和更新.基于少量的参数数据就可以预测网络拓扑的变化,对网络演化进行逆向溯源,对网络的比对和去匿名化产生积极意义,标签传播,用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。
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LIANG Lan;
梁兰;
MIAO Hao;
缪豪
- 《第八届中国智能计算大会暨国际电子商务联合会中国分会第三届年会》
| 2014年
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摘要:
在线社交网络迅速发展,给人们工作、生活带来极大便利的背景下,本文研究在线社交网络对大学生自主学习的影响.一方面社交网络具有信息容量大、交流的开放与多元的特性,将使大学生对之产生负面精神依赖甚至成为大学生的精神鸦片.另一方面直接而且便捷的个性化学习,使得单纯的社交网络学习平台成为未来发展的主流,将为大学生构建一个充满乐趣的正向科学乐园.社交网络对大学生自主学习的影响是负面的还是正向的呢?本文主要研究社交网络对自主学习的学习动机和学习方式的影响.通过实证调查,研究发现:在学习动机的改变上,社交网络强大的信息量对大多数学生具有很强的启动作用和导向作用,能够让他们认清自己的想法,并付出实际行动;在学习方式的改变上,让目标明确的大学生脱离传统的实物质学习,接触到开放快捷的虚拟化学习,使学习效果事半功倍.
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Ji Xuemei;
纪雪梅
- 《2013年第三届全国情报学博士生学术论坛》
| 2013年
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摘要:
在线社交网络已成为网民情感表达和传播的主要途径,情感的传播研究对于舆情的监测和网络群体性事件的控制具有重要意义。为了解目前情感传播研究现状,本文首先对现实生活中和以计算机为中介的交流环境下的情感传播研究进行介绍。然后从三个方面对在线社交网络中用户的情感传播相关研究成果进行梳理:社交网络中情感的嵌入方法;网络中情感的分布特征分析主要有情感关系的互惠性分析、基于结构平衡理论和状态理论的情感关系分析、级联网络中的情感传播分析、情感网络的同质性分析等;情感传播规律的模型和仿真研究。最后从研究问题、研究理论和研究方法方面总结目前研究存在的不足之处和未来的研究方向。
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纪雪梅;
王芳
- 《2013中国信息经济学会学术年会暨博士生论坛》
| 2013年
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摘要:
在线社交网络已成为网民情感表达和传播的主要途径.情感的传播研究对于舆情监测和网络群体性事件的控制具有重要意义.为了解目前情感传播研究现状,本文首先对现实生活中和以计算机为中介的交流环境下的情感传播研究进行介绍.然后从三个方面对在线社交网络中用户的情感传播的相关研究成果进行梳理:社交网络中情感的嵌入方法;网络中情感的分布特征分析,主要包括情感关系的互惠性分析、基于结构平衡理论和状态理论的情感关系分析、级联网络中的情感传播分析、情感网络的同质性分析等;情感传播规律的模型和仿真研究.最后总结了目前研究存在的不足和未来的研究方向.
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Tang Jiaxin;
汤佳欣;
Zhang Tianyong;
张天庸;
Gong Qingyuan;
宫庆媛;
Xie Rong;
解戎;
Chen Yang;
陈阳;
Wang Xin;
王新
- 《第七届中国互联网学术会议(ICoC2018)》
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摘要:
随着互联网的发展,在线社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分.以音乐软件为代表的诸多基于兴趣的社交网络在中国广泛地发展起来.为了挖掘这类基于兴趣的社交网络的拓扑结构特点和用户行为特征,本文以国内领先的网易云音乐网络为例开展测量分析.首先,通过构建分布式数据采集系统,获得了超过34万用户的行为数据.接着,从人口统计学、社交图谱结构和重要用户预测三个角度开展分析,并得到了具有启发性的结论.结合当前已有的对传统社交网络的研究,PageRank是分析用户重要性的一个重要指标,但其计算需要完整的社交图谱信息,工作量巨大,所以利用机器学习的技术,设计并实现了高影响力用户预测模型,只要输入某用户本身的某些特征,就可以预测其是否为高影响力用户,预测的F1-score可以达到0.8以上.本文的研究不仅有助于改善网易云音乐的推荐好友、歌单等功能,对传统的社交网络研究同样具有重要意义.
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ZHANG Sai;
张赛;
XU Ke;
徐恪;
LI Hai-Tao;
李海涛
- 《2012年第三届中国计算机学会服务计算学术会议》
| 2012年
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摘要:
近年来,新浪微博、人人网、Facebook、Flickr等在线社交网络迅速流行,通过在线社交网络与他人交流、获取信息和发布个人信息逐渐成为人们的主要网络应用.对社交网络中信息传播规律的测量和建模对理解和认识用户的线上行为特征具有重要意义.本文第一次对以新浪微博为代表的在线社交网络中的信息传播进行了较大规模的测量和分析,主要针对用户粉丝数、发帖频率和发帖时间等基本参量进行考察,测量分析结果表明:(a)新浪微博具有很强的“名人效应”;(b)微博热度与用户粉丝数之间具有一定的临界关系;(c)用户频繁的发帖并不能引起较大的关注;(d)热门微博的热度几乎都以激增方式增长.本文的分析结果有助于理解和掌握微博类社交网络中信息的传播规律.
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Guo Fengjiao;
郭凤娇
- 《第六届(2016)全国情报学博士生学术论坛》
| 2016年
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摘要:
随着web2.0的发展,越来越多的研究人员通过在线交流获取、传播和分享科研成果和学术资源.基于Altmetrcis进行学术影响力评价研究,可为科研管理部门推广学术成果、挖掘推荐学术专家、提高科学交流效率和创新能力等提供新思路,在推进定量评价机制改革、科研管理创新以及国家知识创新战略的实施等方面均具有重要的理论价值和现实意义.文章归纳出基于Altmetrics进行学术影响力评价的科学意义和应用价值,总结概括了Altmetrics的国内外研究现状,最后阐述了Altmetrics视角下学术影响力评价的研究思路.
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Guo Fengjiao;
郭凤娇
- 《第六届(2016)全国情报学博士生学术论坛》
| 2016年
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摘要:
随着web2.0的发展,越来越多的研究人员通过在线交流获取、传播和分享科研成果和学术资源.基于Altmetrcis进行学术影响力评价研究,可为科研管理部门推广学术成果、挖掘推荐学术专家、提高科学交流效率和创新能力等提供新思路,在推进定量评价机制改革、科研管理创新以及国家知识创新战略的实施等方面均具有重要的理论价值和现实意义.文章归纳出基于Altmetrics进行学术影响力评价的科学意义和应用价值,总结概括了Altmetrics的国内外研究现状,最后阐述了Altmetrics视角下学术影响力评价的研究思路.