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在线社会网络的测量与分析
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:2014.1.15
  • 页码:165-188
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]清华大学计算机科学与技术系,北京100084, [2]清华信息科学与技术国家实验室(筹),北京100084, [3]西蒙弗雷泽大学计算科学学院,温哥华加拿大V5A1S6
  • 相关基金:国家支撑计划(2011BAK08B05-02)、国家科技重大专项基金(2012ZX03005001)、国家自然科学基金(61170292,60970104)、国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2013AA013302)和国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2009CB320501,2012CB315803)资助.
  • 相关项目:互联网体系结构可演进性模型与通用地址标识支撑平台
中文摘要:

Facebook、Twitter、人人网和新浪微博等社交网站逐渐成为互联网上用户数量最多、最受欢迎的网站.近年来,国内外已有大量研究工作深入考察在线社会网络的拓扑结构和用户行为,这对理解人类的社会行为、改进现有的网站系统和设计新的在线社会网络应用具有重要意义.文中从测量角度对在线社会网络的拓扑结构、用户行为和网络演化等方面进行了综述,总结了常见的测量方法和典型的网络拓扑参数,着重介绍了用户行为特征、用户行为对网络拓扑的影响以及网络的演化.可以看出,随着研究的深入,在线社会网络的新特征逐渐被大家认识和理解,包括好友少的用户的交流范围集中在小部分好友,而好友多的用户联系的好友更均匀;用户之间的交互减小了在线社会网络的聚类系数,使网络结构更松散;边的生成受优先连接和临近偏倚的共同影响;小社团倾向于和大社团合并,大社团倾向于分裂为两个规模相当的小社团等.

英文摘要:

Social network sites,like Facebook,Twitter,Renren and Sina Weibo,are now becoming increasingly popular on the Internet.For the past few years,numerous research have been made to investigate the topological structure and user behaviors of online social networks,which is quite important for the understanding of human social behaviors,the improvement of current Website systems and the design of online social networks' new applications.This paper provides an overview of online social networks' topology,user behaviors and network evolution.It also summarizes several common measuring methods and typical topological features;highlights user behavior characteristics and their impacts on network topology,and the network evolution.The conclusion can been drawn that as research progresses,the new characteristics of online social networks are gradually recognized and understood:users with a smaller number of correspondents tend to interact more with a subset of correspondents,while users with a very large number of correspondents actually spread their activity evenly across all of the correspondents;users' interactions decrease the clustering coefficient and loose the connections between neighbors; edge creation is influenced by both preferential attachment and proximity bias; small communities tend to merge with large ones which tend to split into two comparable size communities.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433