基于Feeds的社交网络活跃度分析

从用户产生和消费Feeds的角度分析社交网络变得不活跃的原因,通过分析人人网某大学社区用户长周期的Feeds行为来探讨该社区用户活跃度的变化。通过对用户活跃性周期和Feeds时间间隔的分析,发现越来越多的用户产生Feeds的活跃度在下降,并导致其他用户接收到的信息流的流速和多样性下降。社交网络用户由于各种原因离开或变得不活跃,并通过信息流对其朋友圈形成负向反馈,这可能是社交网络变得不活跃的深层原因。模拟实验表明,30%的初始不活跃用户会使得整个社区的信息流快速下降,并导致整个社区不活跃。     

社交网络研究综述

社交网络已成为Web2.0时代最流行的应用,其服务范围已逐步从社交关系管理扩展到媒体信息、应用集成、电子商务等领域。社交网络中大量的活跃用户为研究网络行为、数据安全、信息传播以及其他跨学科问题提供了宝贵的数据和场景。自Facebook出现以来,研究者先后从不同的角度对社交网络进行了大量的研究,这些研究对人们认识社交网络内部规律、促进ICP服务改进具有重大意义。首先对社交网络的发展进行了简单的回顾;然后从社交网络的数据采集技术、社交网络用户行为分析、社交网络中的信息传播及社交网络中的用户隐私4个方面对已有的研究工作进行总结评价;最后,总结了当前研究中出现的问题并对未来研究发展趋势进行了展望。希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示。