基于内容的社交网络用户身份识别方法

社交网络中识别用户身份具有重要价值,它对社交网络的分析与监管、用户行为的预测以及用户之间交互过程的研究具有重要意义.该文针对社交网络中的用户身份进行研究,将用户身份分为组织用户和个人用户,并对这两种用户身份进行具体定义和识别.该文研究问题属于社交网络用户分析研究中的子研究问题,主要通过用户在社交网络中发表的文本内容、多媒体内容以及用户时间序列内容识别出该用户的组织-个人身份,为社交网络用户身份的识别及进一步研究提供借鉴和帮助.在识别过程中,通过对文本内容中用户的口语化水平、内容(主题)复杂化水平、内容规范化水平的度量以及多媒体内容中用户图片特性和用户时间序列内容的分析,从不同角度提出5种机器可操作的用户组织-个人身份识别方法,进而识别出社交网络中用户是组织用户还是个人用户.最后,为了验证该文所提识别方法的可行性和有效性,该文选择新浪微博数据进行实验,并通过概率模型识别方法进行了对比分析.同时,在验证过程中,使用多种指标对实验结果进行评价.实验结果表明,该文识别方法能够有效识别出用户的组织-个人身份,其中内容复杂特性识别方法、内容规范化识别方法以及时间序列内容识别方法的用户身份识别准确率超过80%.

社交物联网研究综述

物联网的理论、技术和应用已成为学术界的研究热点,拓展物联网的研究,需要来自各个领域的创新.近年来,基于社交网络与物联网相融合的研究,逐渐形成了物联网领域内一个新的研究主题——社交物联网.社交物联网从物联网的不同层面来应用社交网络的研究成果,进而解决物联网研究中的具体问题,为物联网的发展带来了新的机遇.当前,社交物联网的概念并不统一,研究内容也较为分散.该文通过对社交物联网的系统性梳理,进一步总结归纳了社交物联网的主要研究内容.首先该文给出了社交物联网的一般性定义,并探讨了社交物联网的研究意义和主要研究方法,然后分析了社交物联网的模型,并讨论了社交物联网的实现方法,接下来介绍了社交物联网的应用,最后展望了社交物联网的研究重点.该文总结了社交物联网的理论体系,为物联网的理论、技术和应用提供了新的研究视角.