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<title cf:type="text"><![CDATA[中国科学院院刊 -->专题：在线社交网络分析理论和技术]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[[2015年第2期] 社交网络分析核心科学问题、研究现状及未来展望]]></title>
<link><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150207&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[近年来，随着在线社交服务的快速发展，社交网络进入了我们社会经济
生活的各个方面， 演变为无处不在的计算平台和信息传播平台 。 为理解社交网
络运行机制的各个方面， 文章聚焦分析社交网络运行演化过程中紧密联系的一
系列关键性要素： 社交网络的结构属性及其演化规律、社交群体及其互动规律、
网络信息及其传播方式， 探讨了社交网络分析的科学问题， 介绍了社交网络分析
研究所面临的问题与挑战，并对社交网络的研究方向进行了展望。]]></description>
<pubDate>2015/3/13 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专题：在线社交网络分析理论和技术]]></category>
<author><![CDATA[方滨兴]]></author>
<guid><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150207&flag=1]]></guid><cfi:id>6</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[[2015年第2期] 在线社交网络用户行为研究现状与展望]]></title>
<link><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150208&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[社交网络用户行为是用户在对自身需求、社会影响和社交网络技术进行综合评估基
础上做出的使用社交网络服务的意愿， 以及由此引起的各种使用活动的总和， 是在线社交网
络研究的重要内容。 在线社交网络用户行为的研究对揭示在线社交网络结构的演化规律、信
息传播规律以及有效监控网络突发舆情等具有重要的理论意义和实践价值。 文章介绍了在
线社交网络用户行为的研究背景， 着重总结了当前在线社交网络用户行为的主要研究成果。
在线社交网络用户行为的研究目前主要集中于 3 方面： 用户采纳与忠诚、用户个体使用行为
和用户群体互动行为。 用户采纳与忠诚的研究解释了用户为什么使用社交网络， 用户个体使
用行为的研究揭示了用户如何使用社交网络， 用户群体互动行为的研究揭示了用户之间的互
动机理。 最后，展望了在线社交网络用户行为在用户行为一致性、用户间行为的相互影响、监
管政策与用户行为间的相互作用以及专业性社交网络、移动社交网络等方面的研究机会。]]></description>
<pubDate>2015/3/13 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专题：在线社交网络分析理论和技术]]></category>
<author><![CDATA[杨善林]]></author>
<guid><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150208&flag=1]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[[2015年第2期] 社交网络结构特性分析及建模研究进展]]></title>
<link><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150209&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[当前我国 互联网信息安全形势严峻， 在社会舆情预警、隐私泄露保护等方面具有重
大需求。 在线社交网络由于其承载着海量的信息，是信息安全研究的重要对象。 本文从作为
理论基础的社交网络结构属性和模型展开综述， 其中包含作者所在研究团队的成果及观点。
社交网络的结构特性的研究重点在于揭示社交网络的基本属性、探索作为社交网络基本要素
的人与人之间的关系的本质特征；社交网络模型研究重点在于通过模拟真实社交关系网中人
与人之间的交往行为来构造具备相应属性特征的演化模型， 并以此为基础， 研究特定社交行
为对网络结构的影响， 或者通过所建立的模型逆向分析社交网络的本质特征、推断哪些社交
行为决定着相应的网络特性。 近年来， 不同的策略和技术分别在网络的结构特征、网络中的
信息传播和检索、网络中用户的行为分析、社团结构挖掘等领域取得了重大研究进展。 文章
对网络结构研究中取得的成果进行了回顾，分别介绍了近期研究中所发现的社交网络在不同
层面表现出的结构特征，并给出了社交网络模型研究中几类常见的结构模型和建模方法。]]></description>
<pubDate>2015/3/13 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专题：在线社交网络分析理论和技术]]></category>
<author><![CDATA[许进]]></author>
<guid><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150209&flag=1]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[[2015年第2期] 在线社交网络的可视化分析]]></title>
<link><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150210&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着在线社交网络规模的指数性增长， 可视化分析成为理解社交媒体
及用户的重要手段。 文章针对社交媒体、社交用户 、社交媒体与用户的交互 3 个
角度， 从社交媒体主题可视化建模、社交用户偏好可视化建模、社交网络个性化
检索可视化 3 个方面，分析社交网络可视化技术的研究成果。 提出时空融合可视
化、“三网 ”融合可视化等未来国内研究方向。 以期利用在线社交网络， 为互联网
服务、国家安全提供有力支撑。]]></description>
<pubDate>2015/3/13 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专题：在线社交网络分析理论和技术]]></category>
<author><![CDATA[黄河燕]]></author>
<guid><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150210&flag=1]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[[2015年第2期] 基于局部优化的社区发现方法研究现状]]></title>
<link><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150211&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[文章介绍了社交网络背景下社区的定义以及主要的社区划分评价指标；根据不同的
局部优化策略， 将基于局部优化的社区发现方法分为局部扩展优化、派系过滤、标签传播、局
部边聚类优化 4 类进行对比分析。 基于局部扩展优化的社区发现方法能有效揭示局部社区
结构，能提取有意义的局部聚类信息，如层次性和重叠性，对于大规模且动态变化的在线社交
网络， 在线社区的形成由于依赖局部的交互而表现出更强自治能力， 因此局部扩展优化社区
发现方法为在线社区挖掘提供了一个非常有效的途径。 派系过滤方法由于其严格的社区结
构定义能有效发现有结合力的局部社区以及高度重叠社区。 标签传播算法在计算复杂度上
有着明显的优势， 适用于大规模社交网络中的社区挖掘。 而基于局部边聚类使社区发现方法
能很好地处理网络中的重叠节点。 最后， 文章对社区发现存在的一些问题和未来的研究做出
展望： 快速是社区发现方法的一个基本要求和发展趋势； 精确性是社区发现技术的一个重要
研究方向； 综合的分析系统有助于为众多的社区发现技术和方法提供综合、客观的分析和评
价；社交网络的动态演化特征给社区发现提出了更高要求和更多挑战。]]></description>
<pubDate>2015/3/13 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专题：在线社交网络分析理论和技术]]></category>
<author><![CDATA[李建华]]></author>
<guid><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150211&flag=1]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[[2015年第2期] 多样性图排序的研究现状及展望]]></title>
<link><![CDATA[http://www.bulletin.cas.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150212&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[排序是信息检索、数据挖掘以及社会网络分析的基础工作之一。 在线社交网络和社
会媒体的快速发展积累了大量的图数据——由表示实体的节点和表示实体间关系的连边构
成。 图数据中节点之间连接关系复杂， 通常缺少显式的全序结构， 使得图排序在图数据分析
中显得尤为重要。 图排序算法主要包括 2 大类， 面向节点中心度的图排序算法和面向节点集
合多样性的图排序算法。 与传统的图排序不同 ， 多样性图排序考虑排序和聚类的融合， 体现
为节点集合对网络整体的覆盖程度。 近年来， 多样性图排序得到了广泛的关注， 取得了一系
列研究进展，研究成果成功应用到了搜索结果排序、文档自动摘要、信息推荐系统和影响最大
化等诸多场景中。 文章评述了多样性图排序的研究现状及主要进展， 将现有的多样性图排序
方法按照研究思路的不同分为边际效益最大化、竞争随机游走、聚类与排序互增强 3 类， 分别
评述了每类方法的优势和不足。 最后指出 ， 设计有效的评价指标和标准测试集、克服多样性
图排序面临的精度和速度的矛盾等是多样性图排序未来的研究重点。]]></description>
<pubDate>2015/3/13 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专题：在线社交网络分析理论和技术]]></category>
<author><![CDATA[程学旗]]></author>
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