朋友关系

摘要： 本文基于句法与语义特征分析提出一种朋友关系挖掘方法.首先,提出综合知网和同义词词林的词语语义相似度计算方法,从两者库中提取朋友关系描述词,得到朋友关系描述词库;其次,在处理微博文本数据时运用核心谓词、依存句法以及语义分析等方法,从微博文本中挖掘朋友关系;其中,核心谓词能确定朋友实体对,依存句法能描述前后词语间存在的关系,语义分析能进一步挖掘文本信息.实验结果证明朋友关系挖掘准确率显著提高.

摘要： 目前,我国《幼儿纲要》中明确提出:有关师幼互动、师幼关系的教学内容和要求。在幼儿教学活动中,建立良好的师生、朋友关系,让幼儿在幼儿园集体生活中感到心情愉快,健康成长。充分显示了良好的师幼关系是建构积极、有效的师幼互动的重要前提。在幼儿园教学中,师幼互动行为与师幼关系相依而存,关于师幼互动的研究必然就离不开对师幼关系的探讨。教师和幼儿是两种"社会角色",而在人际关系中,教师与幼儿都是独立的人,教师与幼儿的关系是人与人之间的关系,我们不能因为教师与幼儿之间是一种教育与被教育的关系而否定这种人与人的关系.

摘要： 高校师生关系如何处理?这个问题非同小可,关乎人才成长和学术求真。根据我对世界一流大学多年的亲身体验,最理想的师生关系既不是朋友关系,也不是父子关系,而是一种“淡若水”的君子关系:老师教好自己的课,学生学好自己的功课,大家为了求真的目标走到一起来了。

摘要： 抑郁症被认为是第二大的精神疾病,且患者正在逐年增加.根据厚生劳动省的调查,1996年有20万7千人抑郁症患者,2008年增加至70万4千人,和1996年比较增加了3.4倍.从这项调查可以看出对抑郁症的对策需要抓紧进行.对抑郁症各种各样的研究正在进中,近几年从人际关系开始对抑郁症机制的研究在增加(例：丹野2001).根据joiner(1992)的研究,他人在爱情或人际关系上委婉的请求,被拒绝时抑郁症状会增强.不只是这样,一般的抑郁原因是自我认知过程,人关系也是一主要原因.根据杉山(2001)的研究,抑郁倾向者在对人关系上对别人的爱情和对自己的关心较为敏感,对自己容易抱疑念.从以上的事表明抑郁倾向者在对人关系上是消极的事情.所以应该关注抑郁倾向者的人际关系.着眼于对朋友的关系.就这一方面来考虑,抑郁倾向者的特征明确抑郁症的预防,防止导致利用的可能性.所以,本次调查的假说是抑郁倾向的人际关系是消极的.

摘要： 《荷马史诗》是希腊历史上极具重要地位的著作,是研究古希腊社会的重要历史文献.在以往的众多研究成果中,几乎涉及了古希腊社会的政治、经济、文化各个方面.事实上, 《荷马史诗》在反映了那些传统研究领域问题的同时,也反映了古希腊人对待生活的态度和观念.本文将对其所反映的关于古希腊人的友谊观问题的某些方面做一些简单分析,包括古希腊人朋友关系的类型、古希腊人的友谊观及其及产生的原因.

摘要： 怎样做合格家长，怎样培养德智体全面发展的合格人才，这是每一对父母所面临的重要问题。只有合格的家长才能培育出合格的人才，父母必须以身立教，具有正确的教育观，才能培养出既有能力、又具有高素质的人才。本文介绍了从小重视孩子的品德教育，让好习惯主宰人生、注重沟通，与孩子建立相互平等信任的朋友关系以及充分放手，给孩子自由的空间等父母教育孩子的方法。

摘要： 本发明公开了一种基于近邻关系的微博系统朋友推荐方法。主要是把在线用户的当前位置与兴趣相结合，通过把用户视线范围内兴趣爱好相似的微博用户推荐给源用户，为社交媒体用户提供与自身周围可能感兴趣的人建立联系和沟通的途径。为此，首先为源用户建立邻居组，然后利用词袋和矩阵分解方法从微博内容中挖掘用户的兴趣；再通过超立方体来衡量邻居组内微博用户的兴趣相似性；最后提出主题匹配的捷径算法以进一步提高兴趣推荐的准确性。可以对当前位于同一场所内的微博用户进行精确兴趣推荐，达到从海量微博数据中挖掘用户真正感兴趣的信息，增进在线用户之间联系的目的。

摘要： 本发明涉及一种社交网络中的基于朋友关系传播的朋友推荐方法，属于计算机数据挖掘技术领域。为每个自我节点创建潜在朋友关系传播网络。在每个时间段，建立兴趣感知的社交行为概率生成模型，迭代更新候选中介人和候选兴趣领域，根据迭代结果设定潜在朋友关系传播网络中的边及边的权重。对于每个自我节点，在其潜在朋友关系传播网络的局部层上进行随机游走计算选择每个朋友作为中介人的概率，在其潜在朋友关系传播网络的全局层上进行随机游走计算选择每个节点作为新朋友的概率，然后将概率最高的新朋友作为推荐的朋友列表。本发明方法通过构造潜在朋友关系传播网络，从用户行为的角度深入分析社交网络的成因与结构，进而提供准确的朋友推荐服务。

摘要： 一种结合网络拓扑特征和用户行为特征的朋友关系挖掘方法，包括以下步骤：1)建立朋友关系网络图，随机选取其中90％的朋友关系连边数据为训练集，剩余的10％作为测试集；2)构建两种基于拓扑相似度的朋友关系网络的有权无向图；3)构建两种基于用户行为特征相似度的朋友关系网络的有权无向图；4)使用基于加权模块度的社团检测算法(CNM算法)分别对上述四种有权无向图进行社团划分，如果任意两个用户在上述四种社团划分过程中至少有三次或以上被划为同一个社区，则认为这两个用户是朋友关系。本发明将拓扑特征以及行为特征引入到用户朋友关系网络中,通过社团划分，挖掘出两个用户是否是朋友关系。

摘要： 一种基于用户行为的社交网络中朋友关系挖掘方法，包括以下步骤：1)通过用户已有社交行为的记录数据，分别建立二分图与有向转移网络，即用户—餐馆和用户—口味；2)根据网络拓扑关系，分别提取关于节点或连边的具有表征两两用户之间社交行为的特征变量；3)采用机器学习分类器模型xgboost，将所有样本数据通过10折交叉验证，训练并构建用户关系预测器模型；4)取10次验证结果的平均值作为模型的最终评价成绩。本发明将人们的社交行为映射到网络中，用网络拓扑特征反映社交行为的共性变量，使得预测用户之间朋友关系的结果具有较高精确度，既有利于引导用户寻找合适的新朋友，也有助于商家推荐更有价值的信息。

摘要： 本发明涉及一种在线社交网络中朋友关系预测的方法，该具体过程为：基于社交网站提供的API接口采集用户在社交网络上的签到数据及朋友关系；根据采集的数据提取特征来表征用户之间的关系，选取信息增益最大的三个特征来表征用户之间的朋友关系；按城市选取社交网络中在的所有在该城市有签到数据及有签到数据的用户的朋友关系作为训练数据，将朋友关系数据和非朋友关系数据比例定为1∶3，按选取的三个特征采用分类算法建立朋友关系模型；选取要预测用户的签到和朋友关系数据作为测试数据，对选取的每个用户，预测其与测试数据中其他所有用户之间的关系。本发明使得预测效果更接近用户的客观实际情况，有效的提高朋友关系预测的正确率。

摘要： 本发明涉及一种社交网络中的基于朋友关系传播的朋友推荐方法，属于计算机数据挖掘技术领域。为每个自我节点创建潜在朋友关系传播网络。在每个时间段，建立兴趣感知的社交行为概率生成模型，迭代更新候选中介人和候选兴趣领域，根据迭代结果设定潜在朋友关系传播网络中的边及边的权重。对于每个自我节点，在其潜在朋友关系传播网络的局部层上进行随机游走计算选择每个朋友作为中介人的概率，在其潜在朋友关系传播网络的全局层上进行随机游走计算选择每个节点作为新朋友的概率，然后将概率最高的新朋友作为推荐的朋友列表。本发明方法通过构造潜在朋友关系传播网络，从用户行为的角度深入分析社交网络的成因与结构，进而提供准确的朋友推荐服务。

摘要： 本发明公开了一种基于朋友关系的职位推荐冷启动方法及系统，包括以下步骤：A、获取用户的朋友关系；B、构建用户i的表示，用特征向量

摘要： 一种社交网络中有效朋友关系发现的实现方法，包括以下步骤：1)提取各个用户的朋友，构建社交网络图谱，并获取他们的行为信息；2)根据网络图谱、用户行为信息分别提取网络拓扑特征与交互特征；3)采用SVM分类器模型，将所有样本数据经过10折交叉验证，训练并构建用户的有效朋友预测模型；4)取10折交叉验证的平均结果作为用户的有效朋友预测模型的最终评价成绩。本发明结合了社交网络图谱的拓扑特征，与用户行为信息的交互特征，采用机器学习分类器算法，挖掘社交网络中的用户朋友集中的有效朋友集，既有助于重新认识社交网络的连边结构特性，也有利于用户筛选合适的好友。

摘要： 本发明是一种基于高频刷卡数据的朋友关系识别方法，主要包括数据预处理、相似行为矩阵的生成、相似行为阈值的确定和朋友关系的识别；1)数据预处理；获取当前所有用户的高频刷卡数据，提取数据中有效信息，存入统一的数据仓库中；2)相似行为矩阵的生成；3)相似行为阈值的确定；提取相似行为矩阵对角线上方的所有元素，生成帕累托图，取累计百分比首次超过α，0＜α＜100％所对应的相似行为的次数作为相似行为阈值，α通常取90％；4)朋友关系的识别；找出所有相似行为超过相似行为阈值的用户对，将他们确认为朋友关系，同时输出所有的朋友对。本发明能够利用用户产生的高频刷卡数据有效识别用户在现实生活中的朋友关系。

摘要： 一种结合网络拓扑特征和用户行为特征的朋友关系挖掘方法，包括以下步骤：1)建立朋友关系网络图，随机选取其中90％的朋友关系连边数据为训练集，剩余的10％作为测试集；2)构建两种基于拓扑相似度的朋友关系网络的有权无向图；3)构建两种基于用户行为特征相似度的朋友关系网络的有权无向图；4)使用基于加权模块度的社团检测算法(CNM算法)分别对上述四种有权无向图进行社团划分，如果任意两个用户在上述四种社团划分过程中至少有三次或以上被划为同一个社区，则认为这两个用户是朋友关系。本发明将拓扑特征以及行为特征引入到用户朋友关系网络中,通过社团划分，挖掘出两个用户是否是朋友关系。