移动社交网络

摘要： 新一轮科技革命和产业变革深刻影响着企业的商业环境和人们的消费模式,平台经济无疑是移动互联物联时代经济发展的重要形态.然而,在虚拟性、开放性、碎片性、即时性和去中心化的移动社交空间里,弱连接虽可有效拓宽信息传播范围,但爆炸式增长的海量信息会导致消费需求与复杂数据资源之间矛盾重重,各种网络失信行为也使得消费者的社会交互和决策过程面临潜在的风险.

摘要： 采用问卷法,以328名高中生为被试,探讨了正负性情绪、社会适应和青少年移动社交网络使用的关系,分析正负情绪和社会适应对青少年移动社交网络使用的影响。结果表明:青少年正性情绪和负性情绪接近中等水平,正性情绪发展好于负性情绪发展;青少年社会适应整体现状处于中等水平,积极适应和消极适应并存;青少年移动社交网络使用得分低于理论均值;青少年正性情绪、负性情绪均与移动社交网络使用之间存在显著正相关(P<0.01),正性情绪与社会适应存在显著正相关(P<0.01);社会适应与移动社交网络使用之间存在显著负相关(P<0.05);正性情绪对移动网络使用具有显著的正向预测作用,负性情绪在社会适应对移动社交网络使用的影响之间起调节作用。

摘要： 好友匹配通过比较用户间属性相似度向交友请求者推荐好友,是移动社交网络应用中的核心功能。然而,在好友匹配的过程中,用户个人信息很可能会被服务器或者其他恶意用户窃取导致隐私泄露,且现有方案存在匹配结果不精确或者无法满足用户多维度隐私保护需求等挑战。基于此,提出面向隐私保护的精确好友匹配(P3M)方案,查询者可以根据自身需求灵活设定特征属性和距离的匹配范围。利用可比较内积编码(CIPE)和Paillier加密算法对用户属性和查询范围进行编码和加密,并设计安全点积协议实现用户属性和查询范围的安全比较。相较于现有方案,P3M方案支持查询者自定义查询范围以获得精确的查询结果,综合考虑用户特征属性及位置属性等多维度的隐私保护。最后,对P3M的正确性和安全性进行详细分析和证明,并通过实验验证P3M方案的有效性和高效性。

摘要： 针对因数据流量的爆炸式增长给蜂窝网络带来的流量负担和网络拥塞等问题,提出一种基于移动社交网络中用户动态需求的D2 D数据分流方法.考虑用户在一天中不同时段的兴趣和移动轨迹,构建用于描述用户流量需求的图结构.通过Newman快速算法将移动用户划分为不同的社团,同一社团中的用户具有相似的数据需求并且经常彼此联系.在此情况下,每个社团挑选不同的种子用户进行数据共享.为了最大化蜂窝网络的数据分流,对比五种不同的中心性度量方法选择种子节点,采用对比实验,证明新提出的DDS方案的有效性.实验结果表明,在DDS策略中,PageRank度量方法选择的种子节点分流表现最好.

摘要： [目的/意义]文章旨在探究移动社交网络中群体行为对用户个体的影响方式与效果.[方法/过程]对SEIR模型进行优化与改进,增加群体规模、从众效应和社会强化效应的影响机制,对4类群体在社会网络中的舆情传播机制进行动态分析.[结果/结论]在无标度网络下进行仿真分析,结果表明,规模大的社群舆情传播会对规模小的社群产生间歇性影响,群体从众效应对信息传播深度和广度有显著影响,社会强化效应在一定范围内会增加信息传播的概率.

摘要： 为更客观、全面地了解目前大学生用户的行为特征情况,本文从特定大学生用户的关注和被关注关系出发爬取新浪微博大学生用户数据并存储,利用Xpath库对数据进行解析得到大学生用户的微博地址、微博名称、用户性别、用户所在地、关注和被关注数量、粉丝数量、微博数量等信息,并对这些数据信息进行可视化分析从而得到大学生用户的行为特征.新浪微博作为国内最大、最有价值的移动社交平台,对其大学生用户群体进行研究分析将有助于人们更全面地理解大学生日常网络行为,有利于移动社交平台及时掌握大学生用户的需求,为用户提供更优质的服务,稳定平台客户群.

摘要： 聚焦移动社交网络特征和用户隐私保护的多元需求,本文首次提出一种支持K-近邻搜索的移动社交网络隐私保护方案.方案首先构建融合细粒度访问控制的位置隐私安全模型,在此模型下设计面向移动终端的轻量级位置加密算法,并基于同态加密机制以及安全多方计算思想设计位置密文重加密协议以及K-近邻搜索协议,从而构建安全可信的协同搜索架构,保证服务提供商在无需解密位置的前提下,对用户与好友之间距离进行安全计算并排序,在保护用户位置隐私的同时满足其近邻搜索服务的可用性;除此之外,为了满足细粒度访问控制,方案提出基于公钥广播加密的好友动态管理机制,用户无需为原有好友更新各自的密钥集合的情况下即可赋予或移除好友搜索其位置的权力,实现常数级好友身份认证.安全性方面,方案在随机预言模型下满足自适应L语义安全性以及撤销安全性.性能方面,与单服务器架构的相关工作相比,本方案降低了用户与服务器之间通信代价的同时,减少了向服务器泄露的位置信息与搜索模式,实现移动社交网络隐私性与可用性的有效平衡.

摘要： 文章以公益阅读产品服务生命周期为研究线索,通过移动社交网络构建了图书馆品牌形象传播机制,并以效能数据解析为模型创建了效能评价标准.

摘要： 为了更客观对移动社交网络中大学生用户个人信息泄露现状进行分析和风险评估,本文通过对移动社交网络中用户进行聚类分析识别其中的大学生用户,利用关联规则分析大学生用户隐私泄露风险特征,从中发现用户信息泄露的关键因素,最后探析用户隐私泄露防范措施,在一定程度上提高移动社交网络中大学生用户个人隐私及个人信息保护意识,同时也为国家逐步制定和出台有关移动网络平台用户信息管理规范政策提供数据支撑。

摘要： 用户粘性行为对于移动社交网络长期稳定发展具有重要影响.增强用户粘性成为各大移动社交网络经营者关注的热点话题.本文通过网络志的方法,应用扎根理论探究影响用户在社交平台中粘性行为的深层次因素.结果发现,对用户粘性行为有显著影响的是用户粘性意识、行为成本、群组参照规范和行为保障机制这4个主范畴.粘性心理意识是前置因素,行为成本是内部情境因素,群组参照规范和行为保障机制是外部情境因素,但它们影响用户粘性行为的方式和路径并不一致.在此基础上,本研究探索了上述4个主范畴的构成因子及其对用户粘性行为的作用机制模型(即意识—情境—行为模型).本文以陌陌为研究对象的研究为移动社交网络提升用户粘性提供了理论和实践意义.

摘要： 随着移动智能终端的普及和3G/4G网络的发展,移动社交网络已经成为当前人们讨论的热点话题,移动互联网环境下的知识共享也引起了学界的关注.本文基于现有文献对移动社交网络和知识共享的研究,构建了一个移动社交网络中知识共享机制的理论框架,并指出了未来可能的研究热点.

摘要： 智能手机在人们的生活中扮演越来越重要的角色.就像人们知道的那样,基于移动社交网络的应用已经在学术界和工业领域获得了广泛的关注.在移动社交网络中两个用户如何建立一种既安全又强健的亲密度准则仍旧是一个挑战.这是因为,在以前的普通体制中属性信息的隐私保护和属性的验证是两个不合调和的矛盾.在这篇文章中,应用属性加密和属性签名技术同时实现了属性信息的隐私保护和属性的验证.粗略的分析表明体制是高效的,并且在现有的安全需求下是安全的.

摘要： 针对移动社交网络(mobile social network,MSN)中节点连接的间断性和资源的有限性问题,提出一种基于朋友圈的路由机制,以快速高效地实现数据路由.以园区型MSN为应用场景,首先提出了基于核心边和阈值的朋友圈构造算法,将网络划分成联系紧密的重叠朋友圈结构;所提机制采用单副本模型,引入萤火虫智能优化算法,利用其趋光行为和随机扰动行为在朋友圈内部和朋友圈之间智能地选择中继节点,从而进行高效的消息路由.仿真结果表明,与直接投递路由、先知路由以及社区感知机会路由相比,该机制显著提高了消息交付率,平均跳数较少,降低了网络开销及平均延迟,具有较好的性能.

摘要： 根据资料属性选择性匹配问题,设计了一个基于欧氏距离的匹配度量函数,利用Paillier公钥加密算法提出了可以实现选择性匹配的隐私安全协议.针对不同的隐私性与时效性要求,分别设计了时效优先选择性匹配(EPSM)和隐私优先选择性匹配(PPSM)协议.EPSM协议具有较高的匹配效率,但是其隐私安全性较PPSM协议低;PPSM通过混淆用户数据,实现高隐私安全性的匹配,但是匹配效率较EPSM低.此外,还对协议进行了安全性分析与效率分析.分析结果表明:所设计的协议可以在不泄露用户资料信息的前提下,满足不同需求的选择性匹配.

摘要： 根据资料属性选择性匹配问题,设计了一个基于欧氏距离的匹配度量函数,利用Paillier公钥加密算法提出了可以实现选择性匹配的隐私安全协议.针对不同的隐私性与时效性要求,分别设计了时效优先选择性匹配(EPSM)和隐私优先选择性匹配(PPSM)协议.EPSM协议具有较高的匹配效率,但是其隐私安全性较PPSM协议低;PPSM通过混淆用户数据,实现高隐私安全性的匹配,但是匹配效率较EPSM低.此外,还对协议进行了安全性分析与效率分析.分析结果表明:所设计的协议可以在不泄露用户资料信息的前提下,满足不同需求的选择性匹配.

摘要： 根据资料属性选择性匹配问题,设计了一个基于欧氏距离的匹配度量函数,利用Paillier公钥加密算法提出了可以实现选择性匹配的隐私安全协议.针对不同的隐私性与时效性要求,分别设计了时效优先选择性匹配(EPSM)和隐私优先选择性匹配(PPSM)协议.EPSM协议具有较高的匹配效率,但是其隐私安全性较PPSM协议低;PPSM通过混淆用户数据,实现高隐私安全性的匹配,但是匹配效率较EPSM低.此外,还对协议进行了安全性分析与效率分析.分析结果表明:所设计的协议可以在不泄露用户资料信息的前提下,满足不同需求的选择性匹配.

摘要： 根据资料属性选择性匹配问题,设计了一个基于欧氏距离的匹配度量函数,利用Paillier公钥加密算法提出了可以实现选择性匹配的隐私安全协议.针对不同的隐私性与时效性要求,分别设计了时效优先选择性匹配(EPSM)和隐私优先选择性匹配(PPSM)协议.EPSM协议具有较高的匹配效率,但是其隐私安全性较PPSM协议低;PPSM通过混淆用户数据,实现高隐私安全性的匹配,但是匹配效率较EPSM低.此外,还对协议进行了安全性分析与效率分析.分析结果表明:所设计的协议可以在不泄露用户资料信息的前提下,满足不同需求的选择性匹配.

摘要： 本发明公开了一种移动社交网络中的社交活动推荐方法，包括以下步骤：S1、计算任意用户和任意社交活动之间的标签相似度；S2、计算任意用户和任意社交活动之间的地理位置偏好度；S3、计算任意用户和任意社交活动之间的好友相似度；S4、计算任意用户对任意社交活动的用户偏好；S5、计算任意一个用户与其任意一个好友之间的相似度；S6、计算任意用户对任意社交活动之间的基于协同过滤的偏好；S7、计算用户对社交活动的偏好评分；S8、根据目标用户对所有社交活动的偏好评分向目标用户推荐社交活动。本发明的社交活动推荐算法解决了基于内容的推荐造成的推荐结果机械化的局限，使得推荐的社交活动更具有针对性和准确性。

摘要： 本发明提供了一种移动社交网络用户状态更新的装置和方法，移动用户终端中的社交网络客户端模块向订阅发布模块发出注册请求，申请订阅情景模式状态变化的通知，订阅发布模块将社交网络客户端模块的ID记入注册的通知列表中，用户在情景模式界面模块上切换情景模式，情景模式界面模块将事件通知发送到后台模块，后台模块读取新的情景模式项的内容，后台模块将新的状态内容变化通知订阅发布模块，订阅发布模块查询通知列表，将此更新逐一通知各个社交客户端，社交客户端将新的状态内容发布到各个社交网络。本发明还提供了一种移动终端。本发明将移动终端和社交网络的业务进行深度融合，用户可以获得更好的使用体验。

摘要： 本发明公开了一种基于移动社交网络的罪犯及贷款失联人关系紧密度循环查找方法，其特征在于，包括下述步骤：构建失联人的移动社交网络；构建失联人的交互属性矩阵；通过建立对数权值计算公式；得到对数加权交互属性矩阵；然后定义最大交互用户和最小交互用户，建立距离计算公式和关系紧密度计算公式；分别求每一位交互用户与失联人的关系紧密度；按照关系紧密度从大到小排序，来对失联人的交互用户进行循环顺序查找，提出基于移动社交网络的失联人关系紧密度循环查找算法，查找失联人线索。本发明对公安追踪逃犯、银行追查携款逃跑人、金融平台追踪借款失联人包括社会和家庭寻找突然的失联人均具有实际的帮助和可操作性。

摘要： 本发明实施例提供一种移动社交网络中发现社团的方法及装置，其中方法包括获取移动社交网络中单位时间内的两两节点之间的分离时间，根据所述两两节点之间的分离时间确定移动社交网络中的社团。本发明利用分离时间，而不是接触间隔时间、接触持续时间，能够更加准确地描述节点间的亲密关系，进而确定出移动社交网络中的社团，通过大量的真实数据集的仿真实验，本发明的在移动社交网络中发现社团的方法能够准确反映出社团的演化规律，与人类日常的行为规律一致。

摘要： 本发明提供了一种基于时空关系学习的移动社交网络用户关系推断方法，本发明同时考虑了个体之间的移动性和社交性。考虑社交网结构对社会联系预测的有效性，该模型首先基于用户的移动性构建一个初步的社交图，然后从初步构建的社交图中抽取用户对的社交网络结构特征，最后综合移动性和社交性两个方面的特征进行朋友关系推断。我们的模型一旦训练完成，可以较好地迁移不同的场景对用户之间的朋友关系进行预测。通过对两个真实世界数据集的实验证明我们的方法始终优于现有的方法。此外，我们的模型对于具有少量签到数据和不具备碰面事件的关系也有效。

摘要： 移动社交网络下动态小群体需求识别方法，涉及移动社交网络信息处理技术领域。首先根据群体成员对需求的感知状况及满足需求的资源拥有情况，从群体需求集合中识别出可行性需求；然后根据群体成员对不同可行性需求的偏好程度，计算每个可行性需求的可行性度；最后依据群体需求可行性度大小对其进行降序排列，并将需求排序列表推荐给小群体选择执行，从而实现动态小群体的需求识别。本发明基于状态识别及状态转换的方式，构建了动态小群体的需求识别方法，并将群体需求偏好考虑在内，以确保满足群体偏好的最佳需求选择。

摘要： 本发明研究基于行为建模的移动社交网络用户身份识伪方法。从而对用户行为一致进行判定，以此来判定用户的合法性。基于行为建模的移动社交网络用户身份识伪方法,得益于当前移动社交网络提供的丰富信息数据，我们获取到大量用户社交数据，包括位置、移动模式、社交关系、用户生成内容及购物记录等。以多元数据为研究对象，提取这些信息的特征。采用混合核密度估计、LDA文本建模等方法实现对用户行为在以下三个维度的建模：(1)地理位置(2)用户生成文本(3)社交关系，通过模拟用户身份盗用实验计算出检测的拦截率和打扰率以及查准率，由此评价系统性能，解决传统身份识别系统的弊病，为信息化时代安全问题的解决提供新思路和分析方法。

摘要： 本发明公开了一种移动社交网络平台，包括移动终端和服务器，其特征在于：所述移动终端包括：登陆与注册模块、主页模块、可移动的搜索引擎模块、所述服务器存储所述登陆与注册客户主页模块中的信息，所述移动终端与所述服务器无线通信连接；本发明还公开了一种移动社交网络平台进行搜索分享的方法，本发明不仅方便了好友之间的社交，而且也方便了在社交时进行及时搜索，增加了整体使用的方便性，同时还能够解决用户选择产品消费产品不方便，不放心的难题。

摘要： 本发明公开了一种移动社交网络中的社交活动推荐算法，包括以下步骤：S1、计算任意用户和任意社交活动之间的标签相似度；S2、计算任意用户和任意社交活动之间的地理位置偏好度；S3、计算任意用户和任意社交活动之间的好友相似度；S4、计算任意用户对任意社交活动的用户偏好；S5、计算任意一个用户与其任意一个好友之间的相似度；S6、计算任意用户对任意社交活动之间的基于协同过滤的偏好；S7、计算用户对社交活动的偏好评分；S8、根据目标用户对所有社交活动的偏好评分向目标用户推荐社交活动。本发明的社交活动推荐算法解决了基于内容的推荐造成的推荐结果机械化的局限，使得推荐的社交活动更具有针对性和准确性。

摘要： 本发明提供了一种移动社交网络用户状态更新的装置和方法，移动用户终端中的社交网络客户端模块向订阅发布模块发出注册请求，申请订阅情景模式状态变化的通知，订阅发布模块将社交网络客户端模块的ID记入注册的通知列表中，用户在情景模式界面模块上切换情景模式，情景模式界面模块将事件通知发送到后台模块，后台模块读取新的情景模式项的内容，后台模块将新的状态内容变化通知订阅发布模块，订阅发布模块查询通知列表，将此更新逐一通知各个社交客户端，社交客户端将新的状态内容发布到各个社交网络。本发明还提供了一种移动终端。本发明将移动终端和社交网络的业务进行深度融合，用户可以获得更好的使用体验。