社交关系

摘要： 作为一种重要的营销手段,社交推介是指商家的现有用户向其社交网络中的好友推荐产品,并获得商家奖励的活动。尽管相关研究已经取得较为丰富的成果,但对社交推介的总结和梳理不足,仍存在相关概念混淆、新兴特性缺乏关注、未来发展方向不明确等问题。鉴于此,本文将系统梳理社交推介的相关研究,介绍社交推介的新兴特性并提出未来可能的研究方向。

摘要： 移动阅读与社交网络的发展,使社会化阅读成为数字阅读的主要模式。其中,微信读书凭借微信好友关系在用户之间快速传播,产生较大影响。既有研究多以量化方法考察微信读书用户群的大体阅读模式,少有研究聚焦社交关系下用户个体的阅读行为与差异。本研究基于对15位微信读书用户的深度访谈,理解社交关系对用户阅读行为的影响,得出微信读书用户会根据社交关系的强、弱来管理自我可见度,用户间的互动体现利益与情感的互惠性且存在价值的异化,线上的阅读行为会重构线下的社交关系等结论,同时也对自身研究贡献做了进一步反思。

摘要： 1895年后,张謇对日本的认知发生改变,由原先的认识不深、不太关注转为接受日本近代改革各个方面的新知识,并于1901年初完成了以日本为模板的近代改革的综合性草案——《变法平议》。在学堂、学会、新式报刊这3种新式传播媒介还未能充分发挥作用的情况下,社交关系在很大程度上决定了士人对于新知识的接受面和接受度。张謇凭借他的状元身份及作为刘坤一智囊团成员的便利,结交两江一带的士人,获取了关于日本的大量资讯,为他完成《变法平议》奠定了坚实的知识基础;而他的友人们所进行的以明治日本为模板的改革尝试,尤其是在教育方面的摸索,也为他提供了宝贵的经验。

摘要： 图卷积网络(graph convolution network,GCN)因其强大的建模能力得到了迅速发展,目前大部分研究工作直接继承了GCN的复杂设计(如特征变换,非线性激活等),缺乏简化工作。另外,数据稀疏性和隐式负反馈没有被充分利用,也是当前推荐算法的局限。为了应对以上问题,提出了一种融合社交关系的轻量级图卷积协同过滤推荐模型。模型摒弃了GCN中特征变换和非线性激活的设计;利用社交关系从隐式负反馈中产生一系列的中间反馈,提高了隐式负反馈的利用率;最后,通过双层注意力机制分别突出了邻居节点的贡献值和每一层图卷积层学习向量的重要性。在2个公开的数据集上进行实验,结果表明所提模型的推荐效果优于当前的图卷积协同过滤算法。

摘要： 在推荐系统中存在业务行为和社交行为,用户对项目的偏好受多方面因素影响,其中用户间的社交关系是重要影响因素之一,而时间因素是直接衡量用户社交保持度的重要方面.为了提高推荐系统的质量与精准度,提出一种融合主题模型分析和时间因素的推荐算法.首先利用主题模型LDA对用户—项目的标记数据进行主题建模,得到用户–项目概率矩阵,然后根据用户标记项目的时间数据计算用户标记行为的时间权重,再将时间权重融合到用户相似度计算模型中,根据相似度得到用户对项目最终的偏好程度,产生推荐排序.在delicious-2k数据集上的实验分析表明,算法能反映用户的社会属性,提高推荐的有效性和质量.

摘要： 针对大多数位置预测算法缺乏综合考虑社交关系以及移动模式对用户时空行为的影响,提出一种融合信任圈和移动模式的位置预测框架FTM(a location prediction framework based on trust circle and mobilitypattern)来预测用户的下一个签到位置。通过分析Gowalla数据集提出一种称为信任圈的新型社交圈,并从中划分出具有代表性的三类社交关系;利用多社交圈模型模拟评估不同信任圈的影响力;根据用户移动模式的特征提出了直接访问模式以及多元访问模式,并利用加权的方法计算不同移动模式的影响力;在真实数据集上进行对比实验,实验结果表明:FTM框架在预测下一签到位置较其他代表性算法具有更高的准确率,平均准确率可以达到92.6%以上,并且随着空间阈值的变化,FTM较其他方法表现出更好的鲁棒性。

摘要： 社交推荐旨在将社交信息与用户/项目交互结合起来,以缓解评分预测任务中的数据稀疏问题。针对现有的方法都局限于局部特征的权重分配和处理,忽略了全局特征在社交图中的重要性,因此,提出通过利用多头自注意力机制在图神经网络框架下关注全局特征的权重分配的基于图注意力机制优化的社交推荐模型,从而提高推荐效果。在Ciao和Epinions两个数据集上验证表明,与现有相关基线相比,模型实现了更好的效果。

摘要： 情绪管理能力不仅会影响大学生的身心健康,而且影响着他们能否处理好个人的社交关系。社交能力作为一种不可或缺的交往能力,需要大学生用积极的情绪管理能力去改善和提升。大学生若具有良好的情绪管理能力,就能够更好地进行学习、生活、人际交往,维持身心健康发展。基于此,对情绪管理及社交关系进行概述,探讨当代大学生情绪管理特点及趋向,并从培养自我察觉能力、提升情绪理解能力、增强情绪调控能力、学会积极心理暗示四个方面提出掌握个人情绪管理能力的具体方法,旨在促进大学生身心健康发展。

摘要： 在对98名微博用户的近10万条数据以及他们的问卷调查结果,结合新浪首席信息官的访谈记录进行分析后发现,微博推荐流打破了“兴趣决定内容”这一传统认知,决定内容推荐的不是用户的真实兴趣,而是算法所推断的用户兴趣,且“算法认识的你”与“真实的你”之间存在差异。算法推断作为影响“推荐流”的核心要素,主要受到“社交关系”和“用户自主行为”的影响,相较于与用户呈现“强关系”的微博好友而言,“推荐流”更倾向根据那些与用户呈现“弱社交”关系的大V的兴趣方向来判断用户兴趣。微博默认有名望者的影响力要超过普通人,身份、资本和权力等现实社会中的划分方式,在平台媒体上被重新加以实践。

摘要： 清末民初的报刊舆论多建构在“报人与报人之间的关系”“报人与报刊之间的关系”和“报刊与社会的关系”三个层面上,而报人之间的人际关系是报刊创刊及传播的基础。《大公报》的成功创刊得益于英敛之作为天主教徒、保皇派和新闻人等多重身份而结成的社会交往关系,天主教神职人员、汪康年和严复等人从稳定稿费和稿源两方面助推《大公报》创刊,而《大公报》以其自身尖锐的语言风格和“宗教救国”等独特的自我呈现内容成为了促成社会改良的舆论利器。

摘要： 随着移动互联网的兴起与无线通信技术的快速发展，传统的数据传输技术在应用环境上面临着巨大的挑战，发现在卫星网络、车载网络、移动社交网络、军事应用和灾难救援等网络中，由于节点的移动性、信道的不稳定性以及基础设施的匮乏，源节点和目的节点之间不存在稳定的端到端路径，不能保证节点间的稳定通信。在这种情况下，只能借助“存储—携带—转发”的通信方式才能成功完成数据传输，而这种方式的代价是牺牲了传输时延，因此将这一类网络称为时延容忍网络。探讨了移动社交DTN网络中一种基于动态拓扑势和节点间社交关系的路由算法。

摘要： 无线多媒体业务的爆炸式增长使得D2D(Device-to-Device)通信技术成为下一代移动通信系统的研究热点.用户发现策略,作为D2D关键技术之一,旨在有效发现潜在的D2D邻居用户.基于现有用户发现策略建立D2D链路,正面临着有效性和安全性的巨大挑战.本文考虑到每个用户不可避免地处于移动社交网络中,提出了基于社交关系的按需用户发现策略.主要根据用户请求的文件、具有的社交关系以及基站反馈和更新系统用户的状态信息表,来发现潜在的D2D用户对并建立D2D链路.理论分析及仿真结果表明,该策略可以更有效地发现邻居用户,并提高了D2D链路建立的安全性.

摘要： 近十年来,以"百度知道"为代表的在线问答社区充分利用用户来收集和组织信息,成功建立了庞大的网络知识库.随着社会化媒体的发展,加入社交关系的社会化问答社区开始迅速兴起.然而,社会化问答社区中社交关系的成因及作用尚未被加以探究.本文基于关系构建理论、知识贡献模型、UGC质量判断相关研究,探索社会化问答社区中用户如何增加自己的关注者数以及关注者数的增加如何影响用户的参与体验,从用户信息角度建立社交关系影响因素模型,提出社交关系等因素对答案质量判断的模型.研究结果显示,用户的参与度和权威性是其吸引关注者的关键因素,虽然拥有大量关注者并不会使该用户提出的问题更易得到解决,但却会使该用户提供的答案更易受到认可.

摘要： 面向用户端的互联网产品为获取用户兴趣等信息必然会与微博平台交叉融合.然而,微博平台备受异常用户的困扰.异常用户通过发送有害信息、传播恶意软件等其他活动影响网络社交环境.识别异常用户对微博信息安全和净化网络社交环境十分必要.首先分析了异常用户的类型和其特征,然后设计了难以伪装的基于社交关系和语义内容的特征识别这些异常用户,最后采用机器学习的方法进行验证评估.实验结果表明,本文选取的特征有效,识别异常用户精度较高.

摘要： Sybil攻击通过恶意伪造大量虚假身份,破坏P2P网络中正常节点的寻路过程,是DHT网络中主要的安全威胁.本文利用社交网络中社交关系的高可信度以及伪造难度大等特点,设计了Social-DHT方法以缓解DHT网络中Sybil攻击的影响.该方法采用基于社交关系的随机游走策略以构建相对可信的路由表,继而可以有效抵御Sybil恶意节点的影响,实现安全、高效的寻路过程.此外对该方法建立模型,对路由表的可信性和寻路阶段的成功概率进行了理论分析.仿真实验表明,在有10000条攻击边的情况下节点路由表中Sybil节点比例不超过3％,搜索成功率则能够达到99％,并且在搜索速度和带宽开销等方面优于已有的算法.

摘要： 社会关系网络通过人际信任来影响消费者对商品的购买行为,而移动终端普及则加剧了"社会效应".首先,从社交化信息传递机制中抽象出关系程度构念,建立"社交-信任-购买"模型,刻画好友间社交关系亲密度对商品信任网络的影响机制;其次,探究消费者在朋友影响下购买结果对社交关系的反馈机制;最后引入"移动度"构念将模型拓展至移动互联网.仿真发现社会化购买呈现出"累积效应",社交关系对不同社交偏好的用户、不同好评度商品影响机制不同;反馈机制不影响购物者与好友关系;移动终端的使用加速社会化信息传递,从而使得购买速率加快并带来"时间价值".在此基础上提出电子商务企业社交移动化策略提供理论支撑.

摘要： 同一本书的阅读经验是读者间互动的基础,常见方法是选择共同读本,却与自由选书的方法相互冲突.本研究在一个支持阅读的社群平台环境下,观察读者的阅读行为.结果发现,将读者与他人共同阅读书本量依据社交关系分为两组,一组是两者具有社交关系,另一组没有,有社交关系的组别,两者阅读同一本书的数量,显着高于没有社交关系的组别.即具有社交关系的读者之间,显着具有较高的机会选择同一本书.未来可进一步探究社交关系与选择同一书本之行为的关连、预测读者可能的互动对象,提高读者间有关书本内容的互动.

摘要： 近年来,在线社区问答网站发展迅速,受到互联网用户的广泛青睐,而如何激励用户的参与行为是问答网站面临的主要挑战.为了鼓励用户的积极参与,网站提供了包括积分、金钱等在内的多种方式来推动.本文主要研究付费活动的出现对用户的免费知识共享活动和社交活动的影响.基于从问答网站收集的数据,本文应用双重差分模型和倾向得分匹配分析了金钱激励带来的影响.研究表明,金钱激励会使用户在问答网站上分享更多免费的知识,建立更多的社交关系,显著提高了用户的参与行为.

摘要： 本文阐述微博情感分析是社交媒体挖掘中的重要任务之一,在个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值.挖掘性能良好且可同步进行文档主题分析与情感分析的主题情感模型近来在以微博为代表的社交媒体情感分析中备受关注.然而,绝大多数现有主题情感模型都简单地假设不同微博的情感极性是互相独立,这与微博生态的现实状况不相一致的,从而导致这些模型无法对用户的真实情感进行有效建模.基于此,本文综合考虑了微博用户相互关联的事实,提出基于LDA和微博用户关系的主题情感模型SRTSM,该模型在LDA中加入情感层与微博用户关系参数,利用微博用户关系与微博主题学习微博的情感极性.新浪微博真实数据集上的大量实验表明,与代表性算法JST、Sentiment-LDA与DPLDA相比较,SRTSM模型能对用户真实情感与讨论主题进行更加有效的分析建模。

摘要： 过去智慧型家教系统的研究者藉由设计「学生模型」,让电脑能够了解学生的学习状况,进一步指导学生学习,随着网路技术的发展,电脑辅助合作学习对於「学生模型」的需求也逐渐转变,「学生模型」除了让电脑掌握学生的状态,同时还需要开放给学生自己,甚至是学生的同侪们.因此,本研究基於「个人学生模型」与「小组学生模型」,设计了对应的学生模型关系牵引方式,并设计一线上阅读讨论系统—聊书平台.

摘要： 本发明公开了一种融合社交关系和命名特征的跨社交媒体账户匹配方法，包括以下步骤：S1、找出在账户信息中给出对应其他平台账号的用户，作为种子用户集合；S2、从种子用户集合取出一对账号信息，分别在对应的平台中提取好友的账号，并将做笛卡尔乘积，作为候选账户对；S3、进行预处理，取特征形成特征向量；S4、将特征向量输入分类器进行判别，将判别为属于同一人物实体的账户加入种子节点集合中；S5、对所有种子节点执行步骤S2～S4的操作，直至种子用户集合中没有新账户加入为止。本发明的方法降低了计算复杂度，将最终判定为不关联的用户的提取特征并进行分类判决的计算称为无效计算，大幅降低了无效计算在整个计算过程中的比例，提高了效率。

摘要： 用于管理计算设备社会群组的社交关系的技术包括在计算设备社交群体的成员之间交换设备属性，确定成员之间的社交关系，以及基于社交关系共享社交交互策略。社交交互策略和社交关系用于定义和控制计算设备社交群组的成员的交互。

摘要： 本发明提供了一种社交网络中社交关系的扩展方法及系统，包括：根据第一用户向第二用户发送的通讯消息，记录用户通讯联系信息；所述用户通讯联系信息中至少包括：第一用户的用户信息和第二用户的通讯信息；检测用户数据库中是否有与所述第二用户的通讯信息相匹配的匹配用户；若在用户数据库中检测到与所述第二用户的通讯信息相匹配的匹配用户，则向该匹配用户和/或所述第一用户发送建立社交关系的推荐消息。该方法及系统将用户之间发送的通讯消息所确定的联系关系记录下来，并依据该联系关系进行好友推荐，扩展了社交网络进行好友推荐的方式，增强了社交网络的好友推荐能力。

摘要： 本申请公开了一种社交关系建立方法、社交关系建立装置、车载终端及计算机可读存储介质，其中，该社交关系建立方法包括：获取车辆的周围环境图像；基于预设的图像识别算法，识别所述周围环境图像中所包含的车牌信息；统计预设的时间段内所识别到的各个车牌信息的被识别次数；基于各个车牌信息的被识别次数，确定目标车牌信息；向与所述目标车牌信息相关联的车主发送好友请求，以建立社交关系。通过本申请方案，在车辆的行驶过程中采集周围环境的大数据，实现用户直接通过车牌与其他车辆的车主建立社交关系，丰富了用户的社交关系建立方式，使得用户与其他车主的交互更加便捷。

摘要： 本发明公开了一种基于农村强社交关系的智能社交平台及社交方法，该基于农村强社交关系的社交方法，包括：采集用户的属性信息；对所述属性信息进行分类匹配排序；通过所述属性信息匹配生成添加信息和接收信息；通过所述分类匹配排序的顺序对所述添加信息和所述接收信息进行信息匹配；当匹配成功时，向所述用户发送推荐信息；匹配时，需要根据属性信息的分类匹配排序进行匹配，用户间，属性信息越接近，匹配度越高，应用于农村地区时，相互添加交流的用户的属性信息接近的程度高，用户之间的联系密切，满足农民群体对所处的区域依赖性较强的社交模式，实现农民群体的社交需求，便于农民群体的线上交流。

摘要： 本公开提供一种基于社交关系的社交属性数据确定方法、装置及设备，涉及计算机技术领域，用于优化对社交关系网中各对象表示的方法。该方法包括：获取社交关系数据集，社交关系数据集包括各对象的社交关系数据，社交关系数据表示具有社交关系的不同对象间的关系紧密度；根据社交关系数据集确定社交关系网，该社交关系网包括各对象的社交属性数据，社交属性数据表示对象在社交关系网中的位置；对社交关系网进行调整，使调整后的社交关系网中具有社交关系的对象间的关系紧密度高于调整前的关系紧密度；确定调整后的社交关系网中各对象的社交属性数据。该方法提升了社交关系网中各对象的社交属性数据的准确度以及对各对象的社交属性进行分析的效率。

摘要： 本发明公开了一种融合社交关系和命名特征的跨社交媒体账户匹配方法，包括以下步骤：S1、找出在账户信息中给出对应其他平台账号的用户，作为种子用户集合；S2、从种子用户集合取出一对账号信息，分别在对应的平台中提取好友的账号，并将做笛卡尔乘积，作为候选账户对；S3、进行预处理，取特征形成特征向量；S4、将特征向量输入分类器进行判别，将判别为属于同一人物实体的账户加入种子节点集合中；S5、对所有种子节点执行步骤S2～S4的操作，直至种子用户集合中没有新账户加入为止。本发明的方法降低了计算复杂度，将最终判定为不关联的用户的提取特征并进行分类判决的计算称为无效计算，大幅降低了无效计算在整个计算过程中的比例，提高了效率。

摘要： 用于管理计算设备社会群组的社交关系的技术包括在计算设备社交群体的成员之间交换设备属性，确定成员之间的社交关系，以及基于社交关系共享社交交互策略。社交交互策略和社交关系用于定义和控制计算设备社交群组的成员的交互。

摘要： 本发明公开了一种社交网络中社交关系的扩展方法以及一种社交网络中社交关系的扩展系统。其将社交网络系统中各个用户发布的位置信息和处于该位置时的时间信息记录下来，并相互匹配，对于那些在同一时间段处于同一位置范围内的两个以上的用户发送相互之间建立社交关系的推荐消息，扩展了社交网络进行好友推荐的方式，增强了社交网络的好友推荐能力，而且满足人们在社交网络中查找目标用户的需求。

摘要： 本发明提供了一种社交网络中社交关系的扩展方法及系统，包括：根据第一用户向第二用户发送的通讯消息，记录用户通讯联系信息；所述用户通讯联系信息中至少包括：第一用户的用户信息和第二用户的通讯信息；检测用户数据库中是否有与所述第二用户的通讯信息相匹配的匹配用户；若在用户数据库中检测到与所述第二用户的通讯信息相匹配的匹配用户，则向该匹配用户和/或所述第一用户发送建立社交关系的推荐消息。该方法及系统将用户之间发送的通讯消息所确定的联系关系记录下来，并依据该联系关系进行好友推荐，扩展了社交网络进行好友推荐的方式，增强了社交网络的好友推荐能力。