在线社会网络的测量与分析

Facebook、Twitter、人人网和新浪微博等社交网站逐渐成为互联网上用户数量最多、最受欢迎的网站.近年来,国内外已有大量研究工作深入考察在线社会网络的拓扑结构和用户行为,这对理解人类的社会行为、改进现有的网站系统和设计新的在线社会网络应用具有重要意义.文中从测量角度对在线社会网络的拓扑结构、用户行为和网络演化等方面进行了综述,总结了常见的测量方法和典型的网络拓扑参数,着重介绍了用户行为特征、用户行为对网络拓扑的影响以及网络的演化.可以看出,随着研究的深入,在线社会网络的新特征逐渐被大家认识和理解,包括好友少的用户的交流范围集中在小部分好友,而好友多的用户联系的好友更均匀;用户之间的交互减小了在线社会网络的聚类系数,使网络结构更松散;边的生成受优先连接和临近偏倚的共同影响;小社团倾向于和大社团合并,大社团倾向于分裂为两个规模相当的小社团等.

微博类社交网络中信息传播的测量与分析

为了更好地掌握在线社交网络中信息传播的特征规律和用户行为,以新浪微博为代表对社交网络中的信息传播进行了较大规模的测量、统计和分析,提出了一种三角和算法用于探测用户粉丝数阈值。该算法根据散点分布的统计规律来估计使微博热度达到某一值的粉丝数的临界值,发现为使微博热度大于10,用户粉丝数应大于150。其他测量分析结果表明:新浪微博具有很强的"名人效应",用户频繁地发帖并不能引起较大的关注,热门微博的热度几乎都以激增方式增长。这些结论对网络营销和网络监管具有参考价值。