融合用户社交关系的自适应图卷积推荐算法

为了缓解推荐系统中不同用户社交空间与兴趣空间的内在信息差异和忽视高阶邻居的问题,提出了一种融合用户社交关系的自适应图卷积推荐算法(adaptive graph convolutional recommendation algorithm integrating user social relationships,AGCRSR)。首先,模型在嵌入层使用映射矩阵将初始特征向量转换为自适应嵌入;其次,引入注意力机制聚合不同方面的用户嵌入,通过图卷积网络来线性学习用户和项目的潜在表示;最后,通过自适应模块聚合用户表示并利用内积函数预测用户对项目的最终推荐结果。在数据集LastFM和Ciao上与其他基线算法进行了对比实验,实验结果表明AGCRSR的推荐效果较其他算法有显著提升。

结合用户共同意图及社交关系的群组推荐方法

已有的群组推荐模型,在求解用户表示时大多比较单调且仅简单利用用户间的社交关系,使得用户表示不够准确,并且大都未考虑用户共同意图以及社交关系对群组偏好的影响,导致推荐的项目很难符合用户的需求。基于此,提出一种结合用户共同意图及社交关系的群组推荐模型(GR-UCISI)。首先构造用户-项目交互历史与社交关系相结合的用户意图分离模型,利用图神经网络采集每个用户的用户-项目交互以及社交关系信息,求解用户意图和项目表示;其次利用网络游走算法与K-means聚类算法将用户分组,结合用户群组、用户意图以及群组意图聚合过程获取群组共同意图表示;最后根据群组共同意图表示与项目表示得出群组推荐项目列表。该方法充分考虑到用户的个性以及群组成员间的共性对群组偏好的影响,同时结合社交关系缓解数据稀疏性问题,提升模型性能。实验结果表明,与9个对比模型中推荐效果最好的模型相比,在Gowalla数据集上,GR-UCISI的Precision和NDCG指标值分别提高3.01%和5.26%;在Yelp-2018数据集上,GR-UCISI的Precision和NDCG指标值分别提高2.96%和1.12%。

社交媒体视域下导师与研究生间导学关系构建探讨

在高层次人才培养中,导学关系是我国研究生培养环节中最根本的人际关系,对研究生的生活学习至关重要。当今社会中,社交媒体的发展非常迅速,我国研究生的教育培养环节中要求的导学关系是非常重要的,这也给导学关系的发展带来了机遇,同时也遇到了一定的现实难题。如何借助社交媒体促进和谐导学关系的构建,是当前研究生教育阶段亟须解决的问题。本文旨在通过分析社交媒体背景下导学关系构建存在的问题,探索导学关系构建与社交媒体相结合的有效途径,从而丰富了导师与研究生之间的交流方式,为今后研究生的培养提供了实践指导意义。

算法背景下青年新型社交关系的情感补偿——基于小红书“找搭子”的实践解析

为探究算法背景下的新型社交关系为青年带来的情感补偿类型,研究以“搭子社交”为核心,运用深度访谈法并结合补偿理论,尝试回应个体在“搭子社交”中获得的补偿类型以及算法在青年社交关系情感补偿机制中的作用。研究发现,当代青年缺失边界感与认同感,产生群体性孤独现象,“搭子社交”通过连接性、即时性、确定性为青年提供了替代性、陪伴性和边界性的情感补偿。研究认为,人工智能算法技术的创新发展,使青年在新型社交场景中得到一定的情感补偿。其中,算法起到了在青年社交中构建认同感的中介桥梁作用,弥补了传统社交趣缘关系难以迅速建立的不足,并为陌生人之间的初步互信创造了条件。

作为投射的具身关系:在线社交中的表情符号使用

本研究从身体经验的视角考察在线社交中的表情符号使用,对既往表情符号研究总结的使用动机进行理论提炼。基于自我报告和深度访谈的方法,本研究发现交流主体和表情符号间存在一种独特的具身关系:其依托于主体向表情符号投射身体经验。当人们对交流情境的感知受限于中介化技术而难以完整呈现时,就会涌现出感知断裂所伴生的不适感,表情符号便成为人们完善表意,扩展身体经验的媒介。将表情符号使用溯源到主体的身体经验也为思考身体之于在线交流的意义提供了启发。

医学院校临床医学专业学生社交焦虑与人际关系困扰的关系研究——注意焦点的中介作用

目的探讨临床医学专业学生注意焦点在社交焦虑和人际关系困扰间所起的中介作用。方法采用分层随机抽样法抽取山东省某医学院校临床医学专业本科生为研究对象,采用社会焦虑量表、注意焦点量表、人际关系心理诊断量表进行调查。结果医学院校临床医学专业本科生社交焦虑、注意焦点、人际关系困扰两两间呈正相关关系,社交焦虑不仅对人际关系困扰有直接影响,而且可以通过注意焦点间接影响人际关系困扰。结论临床医学专业学生注意焦点在社交焦虑与人际关系困扰间起部分中介作用,因此,可通过降低学生社交焦虑及注意焦点水平来消除人际关系困扰。

脱域与回归:VR社交中虚拟空间与用户交互关系研究——以VR Chat社区为例

随着社交媒介不断发展,以微信、Facebook为代表的传统社交媒体因信息过载、身体缺席等因素导致用户陷入社交倦怠、疏离等多重困境。与此同时,VR社交的出现,在一定程度上改变了此局面。通过以线上虚拟现实社交平台VR Chat中VR玩家作为研究对象,对比VR社交与传统社交的差异,描述VR社交中的交互关系。研究发现,VR社交通过制造技术身体、统一虚拟空间实现了用户社交中身体从“象征符号”到“具身在场”、空间从“二维旁观”到“三维浸入”、情感从“仅供交流”到“全情投入”的三重回归。

强弱关系视角下社交媒体平台摇摆行为研究

平台摇摆行为已成为当前用户主要的社交媒体使用形式。社会关系是用户平台摇摆的动机之一,通过网络问卷收集数据,使用结构方程模型检验人际关系强度对平台摇摆行为的影响。结果显示,强关系和弱关系正向影响摇摆态度,且弱关系的影响程度大于强关系;研究将摇摆成本作为中介因素,发现摇摆成本在强弱关系对摇摆态度的影响中发挥了中介作用;社交媒体倦怠没有调节强弱关系对摇摆态度的影响。研究发现,关系越强摇摆行为发生的频率越高,当弱关系增强到一定程度对摇摆行为产生有益影响;摇摆行为并非一定会带来负面影响,在摇摆的过程中用户通过自我调节保持摇摆行为的平衡;基于人际关系的平台摇摆在一定程度上可缓解人机层面的社交倦怠。

领悟社会支持对网络亚隆人际关系动力团体治疗社交焦虑的疗效影响

目的:探索领悟社会支持与社交焦虑在网络亚隆人际关系动力团体治疗进程中的关系,以讨论领悟社会支持在治疗过程中对社交焦虑治疗效果产生的影响。方法:选取29个网络亚隆人际关系动力团体共173人,进行为期10次亚隆人际关系动力团体治疗,并在治疗前后分别使用交往焦虑量表(IAS)和领悟社会支持量表(PSSS)采样,采用Pearson相关分析和岭回归分析探讨两者的关系。结果:疗效差值和PSSS差值以及家庭外支持差值有着显著的正相关关系(P<0.05);治疗前家庭支持(P<0.05),治疗前家庭外支持(P<0.05),PSSS差值(P<0.01)显著正向预测疗效差值。家庭支持差值会显著负向预测疗效差值(P<0.05)。结论:领悟社会支持与社交焦虑的正相关关系在亚隆人际关系动力团体治疗进程中仍具有稳定性;高治疗前家庭支持、高治疗前家庭外支持、领悟社会支持改善幅度大、家庭支持下降幅度大的团体成员更有可能获得更大的团体疗效。

以图会友:亲密关系中表情包的建构特征、解构意义和社交价值

随着移动设备的普及和社交媒体的广泛运用,表情包成为年轻一代新的社交方式。社交媒体用户通过“拍—制作—社交”的流程对亲密的人进行表情的符号化传播。在此过程中,真人表情包在建构和解构中形成一种新的社交符号。从罗兰·巴特的符号学视角研究社交媒体中新的社交形式和价值可知,亲密关系之间的表情包建构创造了一种具有独特性的社交符号,增强了彼此间的身份认同,体现了社交价值、心理价值和文化价值。由于存在隐私泄露等隐患,“以图会友”的亲密双方应提高保密意识,进行良性互动。

基于多社交关系的社团划分概率矩阵推荐算法

随着大数据的不断发展,用户的个性化推荐得到普遍应用,现有的推荐算法忽略了用户之间的多种社交关系组成的社团结构,但在现实的网络空间中用户间的多种社交关系可以很好的作用于推荐系统。基于多子网复合复杂网络模型,利用多种社交关系组成的社团结构特性,提出了基于多社交关系的社团划分概率矩阵推荐算法。通过在真实数据集Epinions上与现有推荐算法进行对比,准确率评价指标δMAE、δRMSE分别提高了30%、20%,由此可以证明,基于多社交关系的社团划分概率矩阵推荐算法能有效提高推荐准确率。

保育环境中幼儿的社交能力与人际关系发展研究

针对保育环境对幼儿社交能力与人际关系发展的研究,本文在分析幼儿园、早教机构等环境的物理环境、幼儿园、早教机构教师以及保育环境中同伴关系对幼儿社交能力的影响对基础上,针对0-6岁的幼儿进一步分析讨论了保育环境中师生关系对幼儿人际关系以及对家长与幼儿的人际关系的影响,在分析保育环境中友谊发展与社交关系的同时,提出保育环境中幼儿社交技能培养的措施。综上所述,保育环境对幼儿社交能力与人际关系的发展具有重要的影响,为幼儿提供一个良好的保育环境对其社交能力的培养具有重要意义。

基于社交圈划分与相遇时间预测的机会网络路由算法

在机会网络中,节点的行为模式会表现出一定的社交特征,节点往往因相似的移动模式和固定的活动范围,在动态异构网络中表现出一定的集群特性,形成一个个拥有相似社会特征的独特小团体.节点的社会属性表现出长期的稳定性,可以有效应用在路由中.针对这一思想,本文提出了基于社交圈划分和相遇时间预测的机会网络路由算法SCEP(Social Circle division and Encounter time Prediction).该算法关注两个节点形成的直接关系与节点的社会属性特征,定义了基于强社交关系的熟悉集合拓扑,基于熟悉集合的概念以分布式方式开发社区,节点社区的合并受某些规则的约束,并对过时节点进行拓扑剪裁.同时,本文基于节点间相遇的时间间隔序列建模,利用节点间相遇历史数据预测下一次通信的时间.消息的路由通过利用社区、亲密节点集和可预测的通信时间等因素来实现.仿真实验结果表明,与EpSoc,CARA,SAAD,Prophet、NBAPR这5种算法相比,SCEP的性能更好.

“躺平”还是“保护”:社交媒体隐私保护行为悖论研究——“U”型关系与数字代际比较

[研究目的]通过拓展数字代际和隐私保护行为视角回应现有研究关于隐私悖论的争议,为社交媒体的隐私保护提启示。[研究方法]通过回归分析,对1760份全国性样本数据进行U型关系检验及代际的调节作用检验。[研究结论]研究结果表明:社交媒体隐私侵犯经历与隐私保护行为意愿存在一种“U”型关系,隐私悖论仅存在于隐私侵犯经历增长的前半段;隐私保护倦怠中介隐私侵犯经历对隐私保护行为意愿的影响,并可以被用以解释隐私悖论现象;数字原住民群体虽然表现出更高水平的隐私保护倦怠,但更容易摆脱隐私悖论的影响。

基于隐性社交关系的社交物联网信任评估模型

社交物联网是社交网络和物联网融合形成的新范式,增强了网络的扩展性和可导航性。然而,由于智能设备的开放性和移动性增强,智能对象的信息安全、可靠服务提供等方面的安全风险进一步扩大,安全问题面临严峻挑战。信任被视为提供安全、可靠服务的关键因素,因此,从社交关系角度出发,提出了一种新的信任评估模型。提出一种信任传递算法,根据节点间的显性社交关系和潜在特征,挖掘并建立节点间的隐性社交关系,达到解决社交物联网网络稀疏性、冷启动问题的目的。对社交关系进行细粒度划分,构建单关系子网,并将多个单关系子网融合构建多重关系复合网,从而有效融合节点间多种动态变化的社交关系对信任评估的影响。根据直接信任、间接推荐信任及服务满意度3个信任指标对智能对象进行综合信任评估。通过在真实智慧城市数据集上的实验结果表明,无论是在不稀疏网络场景还是稀疏网络场景中,该模型都具有较好的鲁棒性,能够有效地评估网络中的可信对象和不可信对象,并提高信任评估的准确性和收敛性。

截屏社交背景下导学关系的被动敞开与主动遮蔽

截屏技术的广泛使用改变了导学交流的方式。相关截屏一经网络传播,很容易导致信息失控、内容失真、伦理失范、关系失衡现象发生,导学关系也由此而被动敞开。为规避风险,导学关系在“镜中我”观照、想象监控、互联网记忆的综合作用下,通过自我规训、自我保护进行主动遮蔽。为构建良性的导学关系,可从夯实导学关系的共同价值根基、完善导学关系的多元协同保障机制、形成导学关系的和合共赢生态三个维度提供调适策略。

弱关系强连接:社交媒体阅读推广新路径

社交媒体上,基于个体内在需要与兴趣爱好而连接起来的弱关系成为日常交往的常态,越来越多的用户利用弱关系来打破信息不对称问题。作为社交媒体阅读推广中涌现的新力量,弱关系使图书在读者的连环推荐下有了更多被看见、被讨论、被扩散的机会,普通读者从阅读推广中被动的接受者逐渐变成了阅读推广中自觉的推动力量,他们因书结缘,以内容为纽带形成传播与互动的共同体,最终让图书走进读者内心,实现了阅读推广的价值。

社交媒体影响下的人际关系代际差异

社交媒体的出现改变了人际交往形式,以70后、80后为代表的数字化移民与以90后、00后为代表的数字化土著之间产生了代际差异,他们的交往错配导致人际关系困境问题。社交媒体在两代人人际关系中的地位不同,进而导致了差异化的实践和人际关系格局。两代人的人际观念也有所区别。社交媒体打破了既往人际关系“交往需见面”与“接触即交往”两大法则,使得代际差异的后果被放大。

融合社交关系的图神经网络序列推荐模型研究

针对在线社区中用户兴趣偏好快速变化的现象,为了快速定位用户的当前兴趣同时考虑动态的社交因素对用户决策的影响等问题,提出一种融合社交关系的图神经网络序列推荐的模型.首先利用门控循环单元对用户最近一次的会话作为短期兴趣进行建模,而对于用户的朋友则使用短期兴趣和长期兴趣串联融合来表示,其中短期兴趣使用朋友最近一次的会话进行建模,长期兴趣则是学习过的个体嵌入;然后通过用户的社交关系构建用户-朋友无向单元图并使用图注意力网络更新用户基于社交关系的表征;最后使用全连接层将用户的短期兴趣表示与用户基于社交关系的表示进行融合得到最终的用户表示并以此来进行项目的推荐.通过在三个与在线社区有关的数据集上的实验验证了社交关系能有效地提高序列推荐的准确性.该模型在召回率Recall@k与归一化累计增益NDCG两个评价指标上与其他模型相比有明显提升,当评估指标k值取20时,与DGRec模型相比,其Recall@20指标在三个数据集上分别提升了10.3%,5.7%,1.7%,NDCG在三个数据集上分别提升了6.85%,5.05%,2.4%.

社会交换视角下社交电商社会关系网络中消费者的购买意愿

从社会交换的视角探究社会关系网络对消费者参与社交电商的作用机制,结果表明,社会关系网络各个指标中仅网络中心性对消费者购买意愿具有直接影响;关系价值期望和交易价值期望在网络中心性与消费者购买意愿之间发挥了部分中介作用,在网络规模与购买意愿之间发挥了完全中介作用;关系强度只通过关系价值期望的中介作用对消费者购买意愿产生影响;在网络中心性对消费者购买意愿的影响中,交易价值期望发挥的中介效应更为显著,而在网络规模对消费者购买意愿的影响中,关系价值期望发挥的中介效应更显著。