基于大數(shù)據(jù)的社交網(wǎng)絡(luò)信息交流行為研究

　　大數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)研究第四范式為社交網(wǎng)絡(luò)信息交流行為研究開啟了新的研究視角—客觀行為數(shù)據(jù)視角。本書應(yīng)用人類動力學(xué)理論與方法，針對單點(diǎn)模式下社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布行為、點(diǎn)對點(diǎn)模式下社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-轉(zhuǎn)發(fā)評論行為、一對多模式下社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-轉(zhuǎn)發(fā)行為、多對多模式下社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-評論行為，分別構(gòu)建基于興趣驅(qū)動、任務(wù)驅(qū)動的社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布行為動力學(xué)模型、基于社會交互的社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-轉(zhuǎn)發(fā)評論行為動力學(xué)模型、基于社會影響理論的社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-轉(zhuǎn)發(fā)行為動力學(xué)模型、基于二分網(wǎng)絡(luò)演化的社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-評論行為動力學(xué)模型。本書將基于人類動力學(xué)的社交網(wǎng)絡(luò)信息交流行為規(guī)律應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)推薦服務(wù)優(yōu)化，提出融入用戶興趣漂移特征的微博信息個(gè)性化推薦方法和基于興趣傳播的微博超話群推薦方法。為方便讀者閱讀，本書部分圖片附有二維碼。

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