基于大數(shù)據(jù)的社交網(wǎng)絡(luò)信息交流行為研究

　　大數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)研究第四范式為社交網(wǎng)絡(luò)信息交流行為研究開啟了新的研究視角—客觀行為數(shù)據(jù)視角。本書應(yīng)用人類動力學(xué)理論與方法，針對單點(diǎn)模式下社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布行為、點(diǎn)對點(diǎn)模式下社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-轉(zhuǎn)發(fā)評論行為、一對多模式下社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-轉(zhuǎn)發(fā)行為、多對多模式下社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-評論行為，分別構(gòu)建基于興趣驅(qū)動、任務(wù)驅(qū)動的社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布行為動力學(xué)模型、基于社會交互的社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-轉(zhuǎn)發(fā)評論行為動力學(xué)模型、基于社會影響理論的社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-轉(zhuǎn)發(fā)行為動力學(xué)模型、基于二分網(wǎng)絡(luò)演化的社交網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)布-評論行為動力學(xué)模型。本書將基于人類動力學(xué)的社交網(wǎng)絡(luò)信息交流行為規(guī)律應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)推薦服務(wù)優(yōu)化，提出融入用戶興趣漂移特征的微博信息個性化推薦方法和基于興趣傳播的微博超話群推薦方法。為方便讀者閱讀，本書部分圖片附有二維碼。

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