基于兴趣社群的P2P网络节点自治管理方法

随着P2P应用领域的扩大及用户群体的迅速扩张,对P2P网络进行节点管理、安全协同是保障其正常运行的重要条件之一。根据P2P节点的自组织及自治性与人类社会自治管理的对应关系,通过设计自组织社群构造算法,动态配置节点,给出一种基于兴趣社群的P2P网络节点自治管理方法。在JXTA平台上的实验结果表明,所提出的方法改善了P2P网络节点的可管理性,具有良好的自适应性与安全性。     

基于兴趣社群的P2P网络节点自治管理方法

随着P2P应用领域的扩大及用户群体的迅速扩张,对P2P网络进行节点管理、安全协同是保障其正常运行的重要条件之一.根据P2P节点的自组织及自治性与人类社会自治管理的对应关系,通过设计自组织社群构造算法,动态配置节点,给出一种基于兴趣社群的P2P网络节点自治管理方法.在JXTA平台上的实验结果表明,所提出的方法改善了P2P网络节点的可管理性,具有良好的自适应性与安全性.     

基于弹幕情感分析和聚类算法的视频用户群体分类

随着数字媒体等技术的发展,出现了弹幕系统这种新型的评论模式并逐渐流行。它能够使视频观众即时发布关于视频情节内容的评论,也可以帮助观众理解视频内容。弹幕文本数据的产生,为短文本处理和实时数据处理提供了新的素材。研究弹幕数据的特点和其表达的情感,可以帮助我们更好地理解视频情节;研究弹幕内容之间的相似度进而分析用户之间的关联关系,不仅能够深入了解弹幕用户的特点、发掘不同视频之间的潜在联系,而且可以为视频制作时受众群体的选择提供更为准确的解决方案。首先将弹幕文本数据进行收集和预处理,然后计算这些文本的情感值。针对弹幕文本口语化的特点,建立了网络弹幕常用词词典。通过改进传统的k-means聚类算法,对所有发表弹幕的用户进行基于情感值的分类。这样的分类可以帮助我们了解观看特定类型视频的观众在情感上的异同点。     

钉钉给小学生“写歌求饶” 这是在“惯着”年轻人吗?

2月16日晚上8点,钉钉在哔哩哔哩网站的官方账号发布了一个名为《钉钉本钉,在线求饶》的视频作品,向对钉钉恶意刷“一星”的用户求好评。歌词写道:“少侠们饶命吧!”“此生无悔入钉钉,五星求一次付清”“我知道老师还得洗头,给你们添麻烦了!我知道各位少侠假期不想那么充实,难为你们了!可是我也不想牵连老师和你们。”     

微博网络上的重叠社群发现与全局表示

微博网络是新兴的覆盖海量用户、涉及广泛话题并具有复杂重叠社群结构的多模网络。在深入研究微博网络各类实体和属性内在联系的基础上,提出了以用户-话题关系为主要划分原则的重叠社群表达模型及相应的社群结构发现算法。该方法不仅考虑网络中的用户-话题关系,还融合了这一网络特有的用户关注关系、博文评论与转发关系等所形成的复合网络关系。同时,改进了传统的社群隶属矩阵表述模型,通过引入虚拟社群,使隶属矩阵不仅合理反映个体对社群的隶属度,同时标识了个体在社群中的核心度。通过基于新浪微博数据集的实验验证,结果表明：该模型与方法能够高效合理地刻画该数据集包含的重叠社群结构,实验结果具有良好的可解释性,所提出的模型和算法可以有效地应用于类似多模网络社群划分和演化分析研究中。     

大数据环境下精准客户定位的社交网络分析

大数据为企业进行精准营销提供了重要支撑,精准营销能提升营销效果,提高客户满意度,精准营销的前提是客户识别与选择。通过分析网络个体与群体特征,社交网络分析能够定位核心价值客户。首先对社交网络的中心性进行分析,探讨社交网络节点地位与营销效果的关系,运用社群识别方法,对社交网络进行分群,提出并用MapReduce实现了针对大规模社交网络的社群划分RMCL方法。在此基础上,构建了客户影响度与客户影响因子等指标,并结合中心度指标,定位社群的核心节点,并采用分类回归树方法,研究了社交网络结构与客户消费响应关系,并确定了变量重要性,为企业采取客户差异化营销组合策略提供指导。     

虚拟世界的切口--网络亚文化群落内部语言探究

伴随着互联网技术的普及，种种文化新现象也应运而生。本文试对其中流通于网络亚文化群体内部、类似于旧时社会行帮群体“切口”的特殊语言现象进行探索，描述其存在状况，分析其成因及来源，进而从语言本体及其反映的文化、心理等角度对其加以评析，旨在对这一网络语言现象有一个较为清晰的勾勒及概观式的呈现。     

基于交互相似度的细粒度社群发掘方法

发现在线社交网络中的社群结构有助于深入研究和分析信息传播规律,同时在社会推荐、群体特征发现等应用领域具有重要的意义。但是现有的社群结构发掘方法多忽略了用户之间的社会属性,导致获取的社群结构难以反映细粒度的结构特征。文中将用户的社会属性引入到社群结构发掘算法中。为了衡量用户的社会交互属性,提出了用户交互相似度模型。基于用户交互相似度模型,提出了一种面向在线社交网络的细粒度社群发掘方法。该算法可以有效衡量用户之间的社会属性,通过层次聚类的手段获得不同粒度的社群,并过滤无关数据。为了验证算法的有效性,以社交网站人人网的用户交互记录为数据集,比较了与其他社区挖掘算法的性能差异。实验结果表明,该方法发掘出的细粒度社群具有较高的准确性,在发现社群之间的不同话题上有着较好的应用。     

基于种子词和数据集的垃圾弹幕屏蔽词典的自动构建

随着弹幕视频的流行,弹幕已经成为了互联网时代青年互动交流的一种形式,但随着弹幕数量的增多,如何屏蔽垃圾弹幕成为一个问题。在各类视频网站提出的关键词屏蔽法的基础上,提出了分别基于种子词和数据集的2类屏蔽词典自动构建方法。第1类方法主要采用Google的自然语言处理工具word2vec和PMI,寻找与种子词相似性较大或共现次数较多的词添加到屏蔽词典中去;第2类方法主要采用TF-IDF、LDA主题模型和信息增益IG的方法,从垃圾弹幕数据集中提取关键词来构建屏蔽词典。最后,对所构建的屏蔽词典进行评测,实验结果表明,词典规模在400~500时,弹幕屏蔽效果最好。同时,还考察了LDA主题数和数据集规模等因素对弹幕屏蔽效果的影响。     

基于弹幕分析的在线直播平台用户理解

弹幕评论是网络直播平台与用户交互的主要方式之一,借助弹幕行为的分析可以更有效地实现对网络直播平台的用户理解.通过采集和利用3大热门直播平台(斗鱼、熊猫与战旗)的弹幕相关数据,本文以假设验证的方式从用户属性与用户行为两个角度对在线直播平台用户进行分析与理解,并建立基于用户行为特征时间序列的用户活跃模型对用户互动活跃度进行量化评估.研究表明,平台在线人数具有周期性变化的时间规律,观众地域具有沿海发达城市集中分布的空间取向,所提出的用户活跃模型能够对网络直播平台用户的行为活跃趋势做出合理的预测分析.     

青年亚文化在潮牌服饰中的设计体现——以“佛系”文化现象为例

随着社会的改革开放,曾经不被认可的亚文化开始迅速地被社会大众特别是年轻人所接受,并成为流行的一种,其中"佛系"是中国当下青年亚文化中较为流行的一个文化现象。与此同时,随着"中国新说唱"在中国大陆的播出,"潮牌"服装成为了当代走在时尚前沿的年轻人感兴趣的话题之一。基于以上的社会现象,文章先从"佛系"社会现象切入,分析了其特点和产生原因,并阐述了该社会流行在现有潮牌设计上的体现,最后提出了一些设计和精神向导建议。     

基于知识分享理论的图书馆知识社群构建

知识社群是知识管理中新兴的议题,借助网络的信息分享与信息交流,让具有类似兴趣的使用者渐渐形成群组,使各别使用者所拥有的资料更具结构性与完整性,达到共同学习的效果。在此背景下,本文阐述了知识分享的概念和相关理论,分析了知识社群构建的作用和意义,提出了基于知识分享理论的知识社群构建模式并进一步分析其运作过程。     

直播的方向,别被罗永浩带偏了

作为硕果仅存的中国第一代网红,罗永浩终于回到了自己熟悉的“战场”。从罗永浩宣布转型直播带货开始,坊间的讨论就没有消停过,然而也间接加深了外界对于直播的认知误区。直播破圈加速进行直播在2020年的热度,终归离不开疫情的助推。参考QuestMobile在《中国移动直播行业“战疫”专题报告》中披露的相关数据:疫情防控期间网民在线的时长比年初增加了21.5%,并直接撬动了“抖音”和哔哩哔哩的直播业务增长,前者的直播流量占比从24%增至28.2%,后者的直播流量占比从10.7%增至12.4%,另一家平台快手的直播流量也稳定在50%以上。     

高职虚拟社群智慧信息化教学平台设计与应用

虚拟社群理论为基于互联网环境下的人类社交发展提出了新的方向。笔者概述了虚拟社群智慧化教学的概念,以雨课堂为载体,设计了高职电子专业"竞赛拔高类"、"实践应用类"和"兴趣推广类"虚拟社群教学平台,详细阐述了平台的架构、模块和信息化教学功能,简述了应用平台组织高职电子专业《单片机原理与应用》课程教学的策略。     

个体在线知识分享行为的惯性效应分析

在线知识社群是大数据时代组织学习、协同创新、知识与信息交流与转移的重要方式。针对这种在线知识网络的分析、预测和管控,是大数据对经济社会实现数据服务和决策咨询功能的重要环节。以CMKT咨询俱乐部2群QQ群为例,搜集分析该群在2016年3月份所有的专业交流、讨论和分享记录,并基于这些实时数据建构CMKT动态知识网络,分析了在线动态知识网络中个体知识分享行为的策略性选择,最终验证了动态知识网络中个体分享行为的惯性效应。基于这一惯性效应,在大数据技术的支撑下,政府、高校或科研机构以及大型企业可以对其所构建的跨组织学习知识网络的动态演化趋势进行有效的分析和预测,并适时地选择干预或管控手段以引导知识网络更好地发挥在协同创新、知识转移、跨组织学习等方面的作用。     

针对直播弹幕的TextCNN过滤模型

网络直播的兴起,促使直播弹幕成为一种新型的交流方式。随之而来的还有各类非法弹幕。在识别非法弹幕方面,人工筛选过于低效,传统关键词过滤方法和统计机器学习方法识别率较低,且无法应对变异短文本。如何让机器更高效、更准确地识别非法弹幕以营造更好的网络环境是一个很有意义的问题。提出了基于文本卷积神经网络（TextCNN）的带噪非法短文本识别方法。通过对带噪短文本的预处理以及利用文本卷积神经网络挖掘字符间的相关特征,极大地提高了直播弹幕中非法短文本的识别率。     

社会网络中基于社群衰减的影响力最大化算法

针对现有网络传播模型忽略了信息传播过程中的信息衰减,传统影响力最大化算法无法有效利用社群结构提高影响力传播范围的问题,提出一种基于社群结构的影响力最大化算法--社群衰减的影响力最大化（IMID）算法。首先对整个社会网络进行社群结构划分,评估社群中节点影响力范围,并考虑社群之间关联点之间的关联概率,在信息传播过程中增加节点之间信息传播衰减度计算。通过实验与分析,该算法不仅降低了时间复杂度,还获得了接近贪心算法的影响力传播范围,影响覆盖率达到90%以上。因此,在核心种子节点集和连接社群之间纽带节点选取若干节点作为初始节点,会让信息以最小的代价在网络中获得广泛传播。     

面向国内直播行业的分布式弹幕爬虫研究

近年来,依托视频行业与直播行业的兴盛,弹幕服务迅速发展。然而主流弹幕服务的弹幕环境一直以来缺乏监管,主播与用户违规行为屡禁不止,对直播弹幕的学术研究稀少,亟需开发针对弹幕的采集处理方案。针对国内知名弹幕服务的技术特征,设计一种分布式直播弹幕爬虫系统方案。分析并提出相应房间连接的建立机制与弹幕采集机制:对开放API的服务直接采用轻量级客户端实现;对基于Adobe Flash且不开放API的服务,用基于Chromium浏览器的Electron模拟浏览直播间网页,并改写其PPAPI插件界面实现,旁路Flash网络流量从而实现抓取。在某知名弹幕平台上进行了验证性实验,表明该系统能够调度IP地址资源进行较大规模抓取,且性能较好,能够处理平均134条每秒、峰值超过1 000条每秒的弹幕流量。     

社群演化的稳健迁移估计及演化离群点检测

时序数据集中的社群演化模式是网络行为动力学研究与应用的重要领域.基于社群演化的离群点检测不仅能够发现新颖的异常行为模式,同时也有利于更准确地理解社群的演化趋势.运用成员关于社群隶属关系的变化,提出了社群演化迁移矩阵的概念,研究并揭示了迁移矩阵的若干性质及其与社群结构演化之间的关系.在采用稳健回归M-估计方法进一步优化迁移矩阵降低异常点干扰的同时,对社群演化离群点加以刻画和定义.鉴于复杂网络包含大量随机游走的边缘个体,所定义的离群点综合考虑其在社群中角色的变化和相对于社群总体迁移模式的差异.基于上述思想提出的演化离群点检测算法能够适应各类社群演化趋势,更有效地聚焦和发现大规模社会网络中重要成员的异常演化行为.实验结果表明,所提出的方法能够从大规模社会网络演化序列中发现重要的离群演化模式,并在现实中找到合理的解释.     

基于大数据的弹幕视频基本特征研究

文章以当前的大数据时代为背景,分析了弹幕视频播放过程中出现的一系列问题,并结合我国在弹幕视频发展上的现状,论述了基于大数据的弹幕视频的基本特征,并结合实例总结出弹幕视频具有及时互动性、具有表情性、具有口语性和社会性的特点,值得当代设计师们反思与借鉴。