An Estimation Method for Relationship Strength in Weighted Social Network Graphs

Previous works mainly focused on estimating direct relationship strength in social networks. If two users are not directly connected in a social network, there is no direct relationship. In order to estimate the relationship strength between two indirectly connected users as well as directly connected users, this paper proposes an estimation method for relationship strength in weighted social network graphs, which is based on the trust propagation strategy and the estimation of direct relationship strength. Our method considers the length of a relationship path, the number of relationship paths and the edge weights (direct relationship strength) along with a relationship path to estimate the strength of indirect relationship. Then it synthesizes the direct and indirect relationship strength to represent the strength of relationship between two users in social net- works. Thus our method can fully estimate the relationship strength between any two users in a social network no matter whether they are directly connected or not.

考虑节点间强弱关系的突发事件信息传播网络分析

[目的/意义]新媒体技术的飞速发展使得社交媒体平台成为信息传播的主要载体。运用社会网络分析法研究微博舆论场中突发事件信息传播结构及传播模式,为政府高效应对突发事件危机提供理论支持。[方法/过程]以“唐山烧烤店打人事件”为例进行微博数据采集,构建具有节点间强弱关系的信息转发网络,运用社会网络分析法分析信息转发网络的用户属性、节点属性、网络属性和传播属性,探讨节点间强弱关系在突发事件信息传播中的作用规律。[结果/结论]1)网络用户的性别、活跃度、地域等因素影响用户传播力;2)核心节点的作用尤为关键,他们在传播链条中起到“桥梁”的作用,弱关系和权威关系的传播主要集中在少数核心节点之间,而强关系的传播路径较为分散;3)突发事件信息传播网络具有较高的传播效率,且呈现出稀疏的特征;4)整个信息传播过程中仍以弱关系传播为主,权威连接在信息传播的各个阶段均发挥重要作用,而强连接的作用主要集中于信息传播的初始阶段。研究结果为相关部门制定有效的突发事件传播和引导策略提供了支撑。

网络结构嵌入对企业突破性创新绩效的影响——以生物医药上市企业为例

基于社会网络理论,将结构嵌入分为中心度和结构洞两个维度,探索结构嵌入对企业突破性创新绩效的影响,以及伙伴关系强度和小世界性对二者关系的调节作用,基于生物医药上市企业发明专利数据进行实证研究,结果表明:中心度与企业突破性创新绩效呈倒U型关系,伙伴关系强度能够削弱二者间的倒U型关系,小世界性能够增强二者间的倒U型关系;结构洞可以促进企业突破性创新绩效提升,伙伴关系强度能够强化结构洞的促进作用,小世界性负向调节结构洞与企业突破性创新绩效的关系,其中集聚系数虽发挥负向调节作用,但不显著。结论可拓展突破性创新绩效驱动因素研究,对企业结构嵌入策略制定具有指导意义。

合作创新网络特征对技术创新绩效的影响——以制造业为例

社会网络关系可以助力企业实现技术的飞跃式发展,创新网络中的科技资源却并非均匀分布,而是因位置而异。研究创新网络节点位置与关系特征对于企业技术创新绩效的影响有助于企业更好地利用创新网络的技术与知识链条获取管理经验与信息,提高资源利用效率与技术创新能力。利用2017—2021年135家制造业A股上市公司的专利申请数据构造平衡面板,使用负二项回归与社会网络分析法研究企业在合作创新网络中的度数中心度与网络关系强度对于技术创新绩效的影响,研究表明度数中心度与网络关系强度均对企业技术创新绩效有正向影响。

基于关系强度理论与反馈机制的信息传播动态网络表示

现有多数网络表示学习方法不能很好地贴合真实世界的信息传播网络,且无法对信息传播动态网络的时间特性与动力学演化特征进行有效建模。提出一种新的信息传播动态网络表示模型,基于关系强度将信息传播动态网络划分为关系网络与传播网络,并分别计算变化节点对的概率密度和邻接矩阵。通过更新节点注意力强度矩阵,聚合节点邻域变化信息,并融合节点邻域变化信息、自身历史信息以及外部影响因素,对信息传播动态网络进行归纳式表示学习。引入反馈机制,将最新的节点表示反馈到邻居节点,解决网络表示不及时的问题,提升网络表示性能。实验结果表明,与Know-Evolve、DyRep、LDG等模型相比,该模型的命中率和平均排名提升显著,与LDG模型相比,其时间效率在Social Evolution数据集和Github数据集上分别提升了91.8%、87.2%。

嵌入式关系对创新网络中知识内化及竞争模式选择的影响

构建了网络关系强度、知识管理能力、竞争模式的关系概念模型,对281家企业做了问卷调研,采用SEM统计分析样本数据,探讨了在嵌入式关系影响下,网络关系强度对企业竞争模式选择的影响。研究结果表明:网络关系强度对竞争模式选择产生直接影响,强关系下企业优先选择自主创新;同时,网络关系强度对知识管理能力具有显著正向影响,知识管理能力在网络关系强度影响竞争模式选择的过程中起完全中介作用。

集团内子公司网络关系强度影响其主导行为的内在机理——基于宝钢集团的案例研究

针对理论上关于子公司网络关系强度与子公司主导行为内在机理尚未明晰的现实,在已有研究基础上,本文结合宝钢集团案例,系统剖析了子公司网络关系强度影响子公司主导行为的内在机理,提炼出相关命题,并构建理论模型。研究认为,在外部环境一定条件下,集团内子公司网络关系强度与子公司主导行为正相关,且联合价值创造与价值攫取两种关系价值机制在其间具有中介效应,依赖非对称性具有调节效应。上述研究既拓展了母子公司关系网络和子公司主导行为的研究视角,也为子公司如何架构自身的母子公司关系网络提供了理论指导。

农民工收入与社会关系网络——基于关系强度与资源的因果效应分析

笔者利用2015年对农民工进行的实地抽样问卷调查数据,定量研究了农民工求职是否使用社会关系及所使用关系的效力,系统验证了关系强度、"关系人"以及关系资源对农民工工资收入的影响。研究表明,近83%的农民工依靠社会关系网络实现流动与就业;无论利用强关系还是弱关系,都对其收入有显著正向影响,其中基于血缘和地缘的亲朋及老乡"关系人"具有特别重要的意义;社会关系网络影响农民工收入的真正原因是农民工可以从其中获取不同性质的资源,包括信息和人情;关系资源的不同收入效应决定了社会资本的作用方式及结果。基于上述结论,笔者提出建立和完善以政府为主导、社会组织参与的农民工服务体系,加快建设统一劳动力市场以促进就业公平以及优化农民工社会关系网络结构的政策建议。

一种基于改进D-S证据理论的信任关系强度评估方法研究

随着Web 2.0技术的迅速发展,社会网络开始在我们的生活中扮演着重要的角色,越来越多的人在网络中发表言论、互相交流、共享信息.然而,在社会网络中,信任关系是用户间进行交互的基础,不同用户之间的信任关系强度不同,相同用户在不同领域内的信任关系强度也存在差异,信任关系的不确定性是信任评估的最大挑战.针对以上问题提出了一种基于改进D-S证据理论的灵活直观的评估方法,该方法综合考虑用户被关注度、用户信誉度、用户活跃度和用户相似度4个方面,将这4个方面作为4个属性证据,同时根据模糊理论中的隶属度原理获取基本信任分配,然后基于以上4个属性证据构建多源属性证据信任关系强度融合模型,在领域内对其信任关系强度进行评估,最后采用Epinions中真实的数据集进行实验.实验结果验证了该方法的可行性和优势,为复杂的社会网络环境中信任关系强度评估的研究提供了有价值的新思路.

加权社会网络中重要节点发现算法

从社会网络中发现重要节点是一个很有意义的研究问题,目前多数重要节点发现方法是基于不加权网络。由于在社会网络中,节点之间的关系具有强弱差异,社会网络本质上是一个加权网络。对于加权社会网络中的重要节点发现较少有研究。利用节点交互,提出了节点间关系强度的一种度量方法,该方法考虑了节点局部有向交互特征与全局交互特征。利用节点的行为特征定义了节点活跃度。采用关系强度作为边的权重,活跃度作为节点权重形成了加权社会网络。基于PageRank算法的思想,提出了两个改进算法,算法采用节点权值作为阻尼系数,在迭代式过程用边的权重代替了PageRank算法中的入边和。分别选择国内外具有代表性的2个社交网络上的数据集进行大量实验,并分别选择了不同的方法作为比较,实验结果表明改进算法能较好地发现加权社会网络中的重要节点。

动态关系强度下知识网络知识流动的涌现特性

现有复杂知识网络研究大多只关注网络结构的影响,而忽视网络中关系强度的作用.文中采用多主体建模与仿真方法,在分别具有小世界和无标度特征的复杂知识网络中,研究在5种变化策略下,动态关系强度对知识流动的影响.结果表明,依据不同策略改变主体间的关系强度,所得网络的知识流动效率(用网络平均知识水平和知识流动速度衡量)和知识分布的均衡性(用网络知识分布方差衡量)呈现出不同的变化规律,而且当关系强度变动概率取特定值时,复杂知识网络的知识流动表现出高流速、高平均知识水平和低知识分布方差的涌现特征.论文进一步分析了产生该涌现特性的机理,指出网络关系强度分布的指数衰减,对均衡状态下知识流动涌现特性的产生具有决定性影响.

基于元分析的网络强度与企业创新关系研究

运用元分析方法对近年来国内外关于网络强度与企业创新关系的定量研究(57项研究的12 430个独立样本)进行了再统计分析,证明网络强度对企业创新存在显著正向影响,从一般意义上证实了网络强度能有效促进企业创新。并进一步探讨了不同类型网络强度分别对企业创新的影响:商业网络强度和技术网络强度均对企业创新具有显著正向影响,且技术网络强度对企业创新的影响大于商业网络强度。此外,还研究了文化因素、行业因素和区位因素3个调节变量对二者关系的影响。结果表明,在东方文化背景下、在传统制造业或服务业中以及在发达地区,网络强度对企业创新的影响更显著。

基于霍克斯过程的社交网络用户关系强度模型

社交网络节点之间的关系强度建模是研究信息传播、实现推荐服务等社交网络服务的关键.传统关系强度模型主要研究简单二元关系与静态关系,未考虑用户交互影响及其动态衰减.本文提出一种基于霍克斯过程的社交网络用户关系强度模型,将用户关系强度视为潜在因子,用户相似性与历史交互行为分别视为潜在因子诱因与表象,并使用霍克斯过程刻画历史交互行为与用户关系强度之间的关系,解决了已有模型未考虑用户历史交互影响及其动态衰减的问题.采用微博社交网络数据对模型进行的评估表明,本模型可以提高用户关系强度预测精度以及基于关系强度排序Top-N邻居节点的覆盖率.

产学研合作中企业网络位置与关系强度对技术创新绩效的影响

以江浙沪A股上市公司为研究对象,运用DEA模型测度企业技术创新绩效,从网络位置和网络关系维度出发,实证检验产学研合作中企业网络位置与关系强度对企业技术创新绩效的影响。研究表明,网络中心位置即度数中心度在某种程度上抑制企业技术创新绩效提升;企业网络中介位置即中间中心度对技术创新绩效具有显著正向促进作用;网络关系强度对企业技术创新绩效具有显著正向促进作用。据此,提出相关对策建议。

基于同义词扩展的贝叶斯网络检索模型

利用同义词挖掘术语间的关系,对用于信息检索的简单贝叶斯网络进行若干改进,得到一个包含术语间直接关系的扩展模型。实验结果表明通过进一步调节扩展模型中的参数,可以获得良好的检索效果。

基于元分析的网络强度与企业创新直接效应研究

元分析在文献定量分析与综述中的应用已经越来越广泛，创新主体间网络强度对企业创新的影响关系目前在学术界仍存在争议。基于此，运用元分析方法对近年来国内外关于网络强度与企业创新关系的定量研究（36项研究的7904个独立样本）进行了再统计分析。结果表明，创新主体间网络强度与企业创新存在显著正相关关系（r=0．316），从一般意义上证实了创新主体增强网络强度有利于企业创新。此外，针对前人研究结论所出现的争议，从文化背景、行业或企业特征和创新测量类型三方面进行了探索性分析。研究结论为政府部门决策和企业参与创新网络实践提供了理论支持。

中小企业集聚创新与集群网络互动机理研究

中小企业集聚及其相互间的知识流动是推动集群创新和发展的重要力量。传统农区的中小企业集聚及其内部网络在促进集群创新方面的相互作用机制,尚需通过调查样本来研究。文章在整合社会网络理论、集群理念和创新理论的基础上,提出网络关系强度与集群的信息量度和信息效度的假设关系,并通过传统农区虞城钢卷尺集群的问卷调查与结构方程模型对集群的创新效率假设关系进行检验。结果发现,不同网络关系强度对集群的创新效率提升途径并不一致,传统农区的集群网络关系会通过影响集群企业获取的信息量度、信息效度、创新压力感和水平来影响集群的创新效率。基于以上研究结论,从传统农区集群发展视角,为中小企业集群更好发展和创新能力提升提出了相应的对策建议。

科研领域合作关系的识别与关联强度分析研究框架

在分析现有关系网络分析工具在数据来源以及关联强度测度指标的基础上,发现现有关系网络分析工具在数据源方面存在单一性并且忽略了在线动态科研信息,进而导致在关联强度测度方面存在关系不突出,非重要关系占较大比重及可能的伪合作关系的存在,提出通过多数据源的识别和基于在线动态科研信息的监测来强化重要关系的分析框架。

基于社交网络的社交关系强度分类研究

本文利用监督学习的方法从社交网络的用户数据中分两个阶段挖掘最佳的社交关系强度分类模型，并进一步探讨不同用户数据对于社交关系强度的区分能力。研究发现，基于贝叶斯网络算法的分类模型在区分强社交关系的过程中被证明最有效，而基于Logistic回归算法的分类模型则在区分出临时社交关系的过程中表现最佳。研究还通过属性分析发现互动性因素总体上对社交关系强度的区分能力最为突出，相似性因素中的共同好友数也有很好的区分能力，但时间性因素对于社交关系强度的区分能力没有被发掘出来。

基于社会网络的团队生成方法研究

如何利用社会网络信息来寻找一个合作高效、高质量的团队,已成为热门的研究话题.但现有团队生成问题中对个体拥有技能的度量大多都采用0-1方式,而在实际应用中如何界定个体是否拥有该技能的方法会在很大程度上影响团队完成任务的效率.另外在目前的基于社会网络的团队生成方法研究中,计算个体间关系强度时只考虑个体间曾经合作任务的数目,并没有深入挖掘社会网络条件下个体间的社会关系类别以及个体自身的其他属性,这些因素很大程度上也会影响个体间的社会关系,进而影响个体间的团队合作.针对以上问题,该文首先给出团队生成问题的具体定义和相关概念,给出技能贡献度的定义,并利用社会网络个体间的关系类别和个体间对应社会属性相似度引入一种关系模型来进一步量化团队成员个体间的关系强度;然后根据团队的不同形式分别进行了无领导者团队生成方法的研究和有领导者团队生成方法的研究,并分别提出了MCSTFA算法(Minimum Covering Steiner-based Team Forming Algorithm)和MSCTFA算法(Minimum Set Covering-based Team Forming Algorithm)来寻找最佳无领导者团队以及提出MLDTFA算法(Minimum Leader Distance based Team Forming Algorithm)来寻找最佳领导者和最佳团队.最后,利用DBLP数据集设计和实现实验以验证上述所有方法的可行性和有效性,并从团队合作代价、团队成员数量、团队连通性以及社会网络影响因素对算法的影响对比结果等方面进行比较和分析,实验结果验证了文中所提算法的可行性和高效性.