线下交互的动态社交网络研究进展:挑战与展望

移动互联网技术的发展和智能可携带设备的普及为感知人类社会行为提供了新的契机.线下交互的动态社交网络研究作为人类动力学和社会计算研究领域的重要组成部分,在推荐系统、传染病免疫、机会网络路由中都有重要的研究意义.该文对动态社交网络中的线下交互研究进行了回顾和梳理,从数据、特性(拓扑、时间、地理)、模型(基于轨迹、基于地点、基于拓扑)、应用四个方面入手,总结了线下交互动态社交网络的研究现状,也提出了目前线下交互研究中尚待解决的开放性问题,为相关的研究者提供借鉴.

“线上-线下”交互研究的学术史梳理及分析

互联网技术的迅猛进步深刻改变着人们的生活习惯与交往方式,由此延伸出的线上与线下互动模式也越发复杂多样。对2001—2023年发表在中外核心期刊中有关“‘线上-线下’交互”的学术文献进行梳理与分析,从发表趋势与热点演进等方面呈现研究概况,结合重要文献揭示互联网技术发展给社交模式与商业模式带来的创新规律。研究显示,线上-线下交互正成为一种新常态,将持续涉及更多领域的交叉学科合作与创新融合。随着科技的不断发展与社会需求的持续演变,该领域研究正推动更多领域的合作与创新,线上-线下交互将为学术研究的未来发展注入崭新活力。

“海洋环流”课程线下启发式教学与慕课相结合教学实践

基于“海洋环流”课程自身特色,提出面对物理海洋学专业学生的线上线下混合式教学方式实践与初步探究。通过对课程要素的凝练、对多种实践性教学创新思路的应用和基于慕课线上学习线下教学巩固等方式,显著提升了物理海洋专业学生学习“海洋环流”课程的效率,学生对环流知识的掌握显著增强,对海洋环流动力学的科研兴趣显著提高。

一种支持隐私保护的传染病人际传播分析模型

随着万物互联和大数据时代的到来,通过线下交互数据追踪传染病患者的密切接触者,利用健康数据对密切接触者的健康状态进行持续监测,为传染病人际传播分析带来了新的研究视角,为阻断传染病的传播提供了新的处理方式。然而,此类方法也存在较为严重的隐私泄露问题。为此,文章设计了基于线下交互和健康数据的传染病人际传播分析模型(Analysis Model of Human-to-Human Transmission of Infectious Diseases Based on Offline Interaction and Health Data,AMHHTID-OIHD)。该模型由可信机构、健康云服务器、交互云服务器、疾控中心、医院和用户6种实体组成,在支持隐私保护的同时实现CDC查找该患者的密切接触者并对其进行健康状态分类。文章以KNN分类和高斯朴素贝叶斯分类为基础,结合同态加密技术,设计了支持AMHHTID-OIHD的隐私保护密切接触者查找算法和隐私保护健康状态分类算法。最后,对该模型的安全性进行分析,结果表明该模型可以在保护隐私的情况下实现密切接触者查找和健康状态分类。

EBSN中基于潜在好友关系的活动推荐算法

EBSN(Event-based Social Networks)与传统社交网络有所不同,它不仅包含传统社交网中的线上交互(Online Interactions),还包含颇具价值的线下交互(Offline Interactions),是一种异构型复杂社交网络。如何有效利用这种虚拟与物理相融合的交互关系来提高活动推荐服务的质量,是目前学术界和工业界共同关注的热点研究问题之一。传统社交活动推荐算法,如基于用户偏好或线上好友关系的活动推荐算法,除了考虑活动和用户的基本属性外,大多基于显式好友关系EF(Explicit Friendship)进行活动推荐,但EBSN不具备显式好友关系,因此上述算法均不能直接用于EBSN活动推荐。为此,定义了一种新的潜在好友关系LF(Latent Friendship),LF关系将线上同组、线下同活动综合纳入活动评分计算中,以体现LF对EBSN活动推荐的影响;同时,基于此提出了一种基于潜在好友关系的EBSN活动推荐算法(Activity Recommendation Algorithm based on Latent Friendships,ARLF),该算法在寻找潜在好友关系时,创新性地运用元路径思想,使得EBSN中的异构信息得到了充分利用。最后,利用Meetup事件社交网中的真实数据对ARLF算法进行了性能测试,可扩展性实验证明了该算法是可行且有效的。

海洋涡旋课程启发式教学与智慧课堂混合式教学研究

本文基于海洋涡旋课程自身特色,提出对于物理海洋学专业学生的线上线下混合式教学方式的实践与初步探究。通过对课程要素的凝练、对多种实践性教学创新思路的应用和基于慕课线上学习线下教学巩固等方式,显著改善了物理海洋专业学生对海洋涡旋课程学习的效率,学生对于涡旋知识的掌握显著增强,对于海洋涡旋动力学研究的科研欲望显著提高。