社交网络用户行为挖掘研究进展与展望

随着信息技术飞速发展,社交网络逐渐占领了人们日常交往、娱乐和购物等主要平台。因此,大量围绕社交网络展开的研究也变得非常热门.现有的围绕社交网络用户行为展开的研究热点主要有：基于社交网络用户行为的用户影响力研究、基于用户行为的推荐系统研究、以及社交网络用户隐私方面的研究等。社交网络是互联网的主要组成模块之一,同时也是大数据时代的主要数据提供者之一,未来对于社交网络的研究会越来越受到学术界以及工业界的更多投入,本文对社交网络用户行为挖掘的研究现状、热点展开论述,并作出展望,提出一些目前尚缺深入研究的方向,以期对读者有所帮助。     

基于用户行为的社交网络人格特质识别方法

社交网络已成为人们获取和发布信息的一个重要平台,也是黑客发起网络诈骗的主要场地。大多数黑客在发起网络诈骗之前,首先会判别目标用户的主要人格特点,然后根据主要人格特点制定与其接触的策略。因此,面向社交网络用户的人格特质识别方法的研究对提高用户识别社交网络诈骗能力具有重要意义。提出基于用户的人格特质识别方法。通过构建面向社交网络的人格特质词典提取用户发表或转发文本信息中能反映用户主要人格特质类型的观测值,采用5个具有不同参数值的隐半马尔可夫模型刻画用户在社交网络上发表或转发文本信息的行为过程。在人格特质识别阶段,通过计算每个用户在发表或转发文本信息过程中产生的观测序列相对于模型的平均对数似然概率,以识别用户所属的人格特质类型。在采集的新浪微博数据集上进行实验,结果表明,当假正率为10%时,该方法的总真正率为93.18%,能准确识别用户的人格特质类型。     

基于泰文社交网络的用户行为可视化方法探讨

针对大规模社交群体中查询结果过于复杂等问题,将个性化定制和可视化联系起来,能够帮助开发者分析海量数据中的有用信息。本文以泰文版的Facebook为研究对象,结合当前社交网络的OAuth认证、Graph Search社交图谱搜索等原理,对其用户行为可视化方法进行了探讨。考虑到防火墙对Facebook的限制,对自由构建可视化模型的相关泰文文本处理技术还不够成熟。本文利用JJT(Java Scipt Info Vis Toolkit)工具,查询定制了RGraph可视化模型构建的相关参数,并通过Visual.ly数据可视化平台将程序脚本打包成可视化定制模版,实现了基于泰文社交网络行为的可视化图谱。     

基于用户行为挖掘的融合社交网络推荐模型

采用大数据处理技术和并行计算方法进行融合社交网络的用户行为特征的挖掘,实现社交网络智能推荐,提出一种基于用户行为挖掘的融合社交网络推荐模型。采用关联规则分布模型进行融合社交网络的用户行为特征检测,提取融合社交网络的用户行为的本体信息和关联规则项,构建社交网络的联合推荐的模糊决策模型,计算融合社交网络用户行为的联合信息熵特征值,采用模糊C均值聚类方法对提取的特征量进行分类识别,根据分类识别结果实现用户行为挖掘和融合社交网络的自适应推荐。仿真结果表明,采用该方法进行融合社交网络的用户行为特征挖掘的查准率较高,推荐的置信度水平较高。     

社交网络用户标签预测研究

随着社交网站的流行以及用户的大规模增加,社交网络用户行为分析已经成为社交网站进行网站维护、性能优化和系统升级的重要基础,也是网络知识挖掘和信息检索的重要研究领域。为了更好地理解社交网络用户添加个人标签的行为特征,该文基于大约263万个微博用户的真实数据,对用户标签的分布进行了研究和分析。我们主要考察了用户标签的宏观分布特征,以及用户标签与关注对象的标签分布之间的联系,发现微博用户给自己添加标签时,在开始阶段倾向于使用反映个性的标签,之后会出于从众心理而选用大众化标签。我们将研究发现运用到基于关注关系的标签预测算法中,结果证实相关分析对于社交网站的标签推荐等课题具有一定的参考意义。     

社交网络用户影响力的建模方法

社交网络用户影响力在舆情演化、广告营销及政治选举等领域有着广泛应用,研究者在过去的工作中,通过分析和建模,在影响力方面取得了一定的成果,但还存在着定义不明晰、技术落后和应用缺乏等问题。文中明确提出了社交网络用户影响力的研究模型,将传统技术与先进技术结合,并据此梳理了该领域的相关文献,主要从用户、内容特征和深度学习技术的角度论述了基于社交网络的用户影响力的研究方法,并进一步划分成本质和邻域属性、情感分析和元数据、面向局部网络和基于用户及内容特征,还介绍了节点识别的方法,为该领域的学者提供有效且全面的参考。其次,文中还介绍了用户影响力建模方法在预测应用方面的数据集、评价指标和实验结果等,旨在预测下一个激活节点。最后对其未来的发展趋势作出展望。     

跨社交网络用户识别综述

随着互联网的快速发展,社交网络不断影响着人们的生活方式,其使用率也在不断提高。随着社交网络的发展以及其多样性的特征,用户可能同时具有多个社交网络的账号。如果能够识别出同一用户在不同社交网络中的账号,就能够整合出该用户较为全面的信息,从而挖掘出一些隐藏的信息,对于好友推荐、广告推荐、信息扩散的研究也很有帮助。目前用户识别研究主要是基于用户属性的用户识别和基于社交关系的用户识别。随着用户越来越注重个人隐私保护,社交网络的数据获取限制越来越严格,用户识别也面临巨大挑战。近年来,跨社交网络用户识别也受到学术界的广泛关注。本文整理和归纳了跨社交网络用户识别研究现状,并对未来的研究方向做出展望。     

融入结构度中心性的社交网络用户影响力评估算法

在社交网络中,通过追踪极少数的强影响力用户,可以实现宏观管控信息的传播过程,而用户影响力是一种无法预判的后验信息,仅能依靠有关特征来确定。因此,提出了一种融入结构度中心性的社交网络用户影响力评估(Structural-Degree-Centrality User Influence Rank, SDRank)算法来识别强影响力用户。该算法基于PageRank算法,引入了结构度中心性,结合了加入时间与平均转发数的调节因子,进而计算出用户的影响力值。相较于其他的现有算法,SDRank算法仅从用户本身的行为角度出发,不需要诸如个人标签、粉丝等存在伪造风险与缺省可能的具体信息,也不必挖掘传播内容的潜在信息,适用性更广泛。以微博用户的级联转发数据集作为实验对象,对被转发数排名Top-K用户的平均转发数等相关结果进行了可视化分析,探讨了用户转发行为在社交网络信息传播中的作用。在实验过程中,所提算法与PageRank, TrustRank算法相比,准确率、召回率和F1-measure值都有了一定的提高,验证了SDRank算法的有效性。     

基于社交网络用户特征的数据挖掘研究

随着网络与移动通讯的发展,人们的社交关系与网络衔接越来越紧密。本文对互联网社交网络用户特征进行分析,分析社交网络群体结构、用户影响力、用户活跃度,从用户特征权重的角度进行预测算法研究,建立社交网络用户特征的数据挖掘模型,利用蒙特卡罗仿真方法,实现对社交网络用户特征数据的加工与利用。     

社交网络异常用户识别技术综述

随着互联网的迅速发展,社交网络已经成为人们日常生活中的重要社交工具。然而,社交网络中的异常用户层出不穷,其危害也日益严重。因此,识别和检测社交网络中的异常用户对提高用户体验、保持良好的网络环境等具有重要作用。介绍了不同类型的社交网络异常用户,并对每种不同类型异常用户的研究进展进行了介绍;对异常检测方法进行了综述,将社交网络中的异常检测技术分为分类、聚类、统计、信息论、混合、图六大类,并对这六类技术各自的优缺点进行了比较,有助于人们了解社交网络中的异常用户、异常检测技术,为解决异常问题提供了思路。     

可信网络中一种基于AHP的用户行为评估方法

论述了一种新的用户行为评估方法。首先提出了基于量化评估的用户行为评估递阶层次结构模型,接着论述了用户行为证据的获得及其表示的规范化方法,进而用AHP原理确定各用户行为证据和各用户行为特性的权重。在此基础上,对用户行为进行整体评估。最后通过实例具体说明了评估过程并对结论进行了分析。该评估方法能够科学地确定各用户行为证据和各用户行为特性的权重使得用户行为评估易于实现,使资源提供者可以根据以往用户行为的评估结果对用户的未来行为进行预测或采取相应控制措施。     

基于Spark GraphX和社交网络大数据的用户影响力分析

利用社交网络大数据进行用户影响力分析,有助于识别网络环境中影响力强的用户以实现其社会和商业价值。传统方法无法高效处理海量社交网络数据,定量准确地分析用户影响力。为解决该问题,本文提出一种基于PageRank算法的改进的用户影响力评价模型,综合考虑了用户连接程度和活跃程度,并以支持大规模并行图计算的Spark GraphX为工具,快速高效地实现了微博用户影响力的定量分析与评价。实验结果表明,本文所提方法效率更高,得到的用户影响力结果更接近真实情况。     

基于社会网络的群体情绪模型

为了能够深入认识群体事件中群体情绪的演化过程,提出了基于社会人际关系的群体情绪模型构建方法。以小世界网络模型构建个体间社会关系,并通过引入情感关系参数表达现实生活中个体间的强情感、弱情感和陌生关系。基于Bosse等人提出的群体情绪模型,以社会网络作为情绪传播媒介对不同类别人际关系情境中群体情绪的演化态势进行了实验模拟,分析了近邻数K、重连概率P和情感关系R对群体情绪涌现所产生的影响。结果表明,情感关系越亲近、近邻数K越大,群体情绪最终的强度则越强烈,情绪涌现所需时间越短;重连概率P对群体情绪强度也有微弱影响,但作用并不十分显见。     

通用有效的动态系统网络病毒传播模型方法研究*

研究了依存于网络拓扑的病毒传播特征,并提出了一个通用的动态系统网络模型。该模型对爆发一种病毒后,其是很快灭亡还是长期生存,给出了一个简单易求的传播临界值来进行判断。最后通过对多个网络实际数据集进行计算机仿真,证明了本模型及传播临界值的有效性和精确性。     

社交网络中考虑不同传播概率上的谣言传播模型

现有的谣言传播模型无法描述不同节点对谣言传播概率的影响,从而造成了谣言传播模型无法真实地描述现实社交网络中的谣言传播,进而影响了对网络中谣言传播的控制。针对这一问题,在SIR传播模型的基础上考虑了谣言在不同节点之间的传播概率,并且分析了不同节点对传播概率的影响情况,从而建立了社交网络中考虑网络节点自身影响的谣言传播模型。最后,通过将改进的谣言传播模型与常用的SIR模型进行对比,实验结果显示,提出的改进模型可以较快地控制网络中谣言的传播。     

面向移动社会网络的用户年龄与性别特征识别

移动社会网络数据存在网络结构复杂,节点间标签相互影响,包含交互信息、位置信息等多种复杂信息等特点,给识别用户的特征带来了许多挑战。针对这些挑战,通过分析一个真实的移动网络数据,利用统计学分析提取出已标记的不同特征用户间的差异,并利用这些差异,借助关系马尔可夫网络建立预测模型对未标记用户的年龄与性别进行特征识别。分析表明,不同年龄、性别的用户在不同时段的通话概率、通话熵,位置信息的分布、离散性,在社会网络中的集聚程度,以及相互之间二元、三元的交互频率方面都存在明显的差异。利用这些特征,提出了利用二元和三元交互的关系基团模板,结合用户自身的时间空间特征,通过关系马尔可夫网络计算用户特征的全联合分布概率,进而以此推断用户的年龄与性别的方法。经过实验分析,利用关系马尔可夫网络、用户时空信息和用户交互的关系基团的分类方法相较于传统的C4.5决策树、随机森林、Logistic回归和Naive Bayes等分类方法,能够提高最高约8%的预测准确率。     

基于局域信息的社交网络信息传播模型

针对传统传播模型更适用于均匀网络而无法有效应用于现实非均匀无标度社交网络的问题,提出一种基于用户局域信息的社交网络信息传播模型。模型中考虑了无标度网络中用户间拓扑特征差异和用户影响力不同对信息传播的影响,根据节点周边邻居节点的感染情况和权威性计算感染概率,模拟现实社交网络中的信息传播情况。通过在采集的真实微博网络数据上进行仿真实验,结果表明该模型较传统的SIR模型更能体现社交网络中信息传播的快速性与范围的广泛性;同时,通过调整模型中的相关参数,验证了相关管控措施对传播效果的影响。     

基于用户网络嵌入的民宿房源推荐方法

随着民宿行业的迅速发展,在线民宿订房系统开始流行起来。让用户在海量房源信息中快速找到所需房源是订房系统中待解决的问题。针对房源推荐中用户冷启动与数据稀疏性的问题,提出基于网络嵌入法的房源个性化推荐（UNER）方法。首先通过用户在系统中的历史行为数据及标签信息构建两类用户网络;然后基于网络嵌入法将网络映射至低维向量空间中,得到用户节点的向量表示并通过用户向量计算用户相似度矩阵;最后依据该矩阵为用户进行房源推荐。实验数据来源于贵州"水东乡舍"民宿订房系统。实验结果表明,相对于基于用户的协同过滤算法,所提方法的综合评价指标（F1）提升了20个百分点,平均正确率（MAP）提升11个百分点,体现出该方法的优越性。