社交图谱挖掘与社会化推荐引擎
挖掘社交媒体数据的方法与应用
挖掘社交媒体数据的方法与应用社交媒体成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
随着人们在社交媒体上的活动不断增加，海量的社交媒体数据也随之涌现。
这些数据蕴含着丰富的信息，对于个人用户和商业机构都有着重要的意义。
因此，如何挖掘并利用这些社交媒体数据已成为一个备受关注的话题。
一、数据的收集与存储要挖掘社交媒体数据，首先需要进行数据的收集与存储。
常用的方法是利用API（应用程序编程接口）从社交媒体平台上获取数据。
例如，通过Twitter的API可以获取用户的关注列表、发帖内容等信息。
获取到的数据可以使用数据库进行存储，如MySQL、MongoDB等。
同时，还需要进行数据清洗和去重，确保数据的质量和完整性。
二、数据的预处理社交媒体数据通常是非结构化的，包含大量的文本、图片和视频等内容。
因此，在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理。
常见的预处理操作包括分词、去除停用词、词性标注等。
还可以利用自然语言处理技术进行情感分析，了解用户对不同主题的态度和情感倾向。
三、数据的分析与挖掘数据经过预处理后，可以进行进一步的分析和挖掘。
其中，文本挖掘是重要的一环。
可以基于机器学习的方法进行主题分类，识别用户对某一主题的兴趣。
另外，也可以进行实体识别，提取文本中的关键实体，如人名、地址等。
此外，社交媒体数据还可以进行社交网络分析，探索用户之间的关联和影响。
通过分析用户的关系网络，可以推断用户的兴趣和行为倾向。
四、数据的应用场景社交媒体数据的挖掘可以应用于多个领域。
在市场营销中，可以利用用户的社交网络信息进行精准的推广和定向广告投放。
例如，根据用户的兴趣和关系网络，向目标用户推荐个性化的产品和服务。
在舆情分析中，社交媒体数据可以用来监测和预测公众对某一事件或产品的关注和态度。
还可以应用于疫情防控，通过监测社交媒体上的信息，及时了解疾病传播的趋势和疫苗接种情况。
总之，挖掘社交媒体数据具有重要的意义和潜在的应用价值。
通过有效的数据收集、预处理和分析，可以从数据中提取出有用的信息，为个人用户和商业机构带来新的机遇和洞察力。
社交网络数据挖掘与分析
社交网络数据挖掘与分析一、社交网络数据挖掘概述社交网络数据挖掘是一种从社交网络中提取有用信息的技术过程。
因为社交网络已经成为了很多人生活的一部分，所以社交网络数据挖掘也变得越来越重要。
社交网络数据挖掘可以用于许多领域，例如社交推荐、情感分析、社交媒体营销等。
二、社交网络数据挖掘方法社交网络数据挖掘有许多方法，包括：文本挖掘、网络分析、机器学习等。
下面分别介绍它们的具体内容。
1. 文本挖掘文本挖掘是从文本数据中提取知识的过程。
在社交网络中，文本数据通常是指用户发表的帖子、评论、私信等。
文本挖掘的任务包括情感判断、主题提取、关键字提取等。
以情感判断为例，我们可以通过分析用户发表的评论来判断用户对某个话题的态度是积极的还是消极的。
2. 网络分析网络分析是指分析社交网络中的用户之间的互动关系。
社交网络中的用户可以通过关注、点赞、分享等方式进行互动。
通过网络分析，我们可以了解哪些用户之间交流比较频繁，哪些用户之间交流不太频繁等。
通过对这些数据的分析，我们可以了解用户的兴趣、好友、群组等信息。
3. 机器学习机器学习是指通过训练模型来预测新数据的过程。
在社交网络中，我们可以通过机器学习方法来预测用户的兴趣和行为。
以兴趣预测为例，我们可以通过分析用户的历史行为来预测用户可能感兴趣的话题。
这对于社交推荐来说非常重要。
三、社交网络数据挖掘应用社交网络数据挖掘可以应用于许多领域，下面分别介绍它们的具体内容。
1. 社交推荐社交推荐是指通过挖掘用户在社交网络中的行为数据，提供个性化、精准的推荐服务。
以朋友圈为例，我们可以通过分析用户在朋友圈中发布的内容和与之交互的用户，来向用户推荐他们感兴趣的内容、关注的用户等。
2. 情感分析情感分析是指从文本数据中挖掘出句子或文章的情感（如积极、消极、中立等）。
社交网络中的文本数据非常丰富，通过对用户评论、点赞等行为的分析，我们可以挖掘出用户对某个话题的情感倾向，如用户对某个品牌的态度、对某个事件的反应等。
社交媒体图片数据挖掘与分析研究
社交媒体图片数据挖掘与分析研究随着互联网的快速发展，社交媒体已经成为人们进行交流、分享信息和展示个人生活的重要平台。
在社交媒体上，用户不仅可以发布文字信息，还可以分享大量的图片。
这些图片数据蕴含着丰富的信息，对于了解用户的兴趣、喜好以及社会趋势具有重要意义。
因此，社交媒体图片数据挖掘与分析研究变得越来越受关注。
一、社交媒体图片数据挖掘的意义1. 揭示用户行为和趋势社交媒体上的图片数据可以反映用户的行为习惯和兴趣爱好。
通过对图片进行分析，可以得到用户的偏好、购买意向、生活方式等信息，为企业和广告商提供精准的营销和推广策略。
同时，通过大规模的社交媒体图片数据分析，可以揭示用户间的联系、网络影响力等社交关系，为社会科学研究提供数据支持。
2. 辅助媒体监管和舆情分析社交媒体上的图片数据中潜藏着大量的舆情信息。
通过对图片数据的挖掘和分析，可以发现公众舆情的变化趋势、热点问题以及对事件的态度和情感色彩。
这为政府和媒体提供了重要的参考，帮助它们更好地了解公众的需求和意见，及时做出应对措施。
3. 支持研究和创新社交媒体图片数据挖掘与分析研究可以为学术界提供丰富的研究素材和方法论。
通过分析用户在社交媒体上的图片行为，可以研究社会的文化趋势、审美观念以及创新活动等，为艺术、文化研究和创作提供启示。
二、社交媒体图片数据挖掘与分析的方法1. 图像特征提取社交媒体图片数据通常包含大量的图片文件。
为了能够对这些图片进行挖掘和分析，首先需要对图片进行特征提取。
常用的图片特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
这些特征可以通过图像处理和计算机视觉的方法进行提取，为后续的数据分析提供基础。
2. 图片内容识别除了提取基本的图像特征外，还可以使用深度学习等技术进行图片内容的识别。
通过训练图像识别模型，可以自动识别出图片中的物体、场景、人物等。
这对于理解图片的含义和话题具有重要意义。
通过图片内容识别，可以从海量的图片数据中筛选出特定的主题或领域的图片。
社交网络分析与社交媒体数据挖掘
社交网络分析与社交媒体数据挖掘现代化社会中，人们不再仅仅依赖于面对面的社交，而是更加倾向于使用社交媒体来进行社交。
这个趋势的发生迫使大量数据为人们所掌握，在这些数据中隐藏着丰富的信息，隐藏在社交媒体平台上的信息尤其重要。
社交网络分析和社交媒体数据挖掘为利用这些信息提供了一些可行的方法，使人们能够更好地理解人类行为和交互的深层次因素。
社交网络分析（SNA）是指利用数学和计算机技术来分析社交网络、社交支持网络以及社交资本网络等，从而得到有关社交信任、合作、文化等的相关信息。
SNA将社交关系视为重要组成部分，通过分析不同节点（个人，组织，国家等）之间的联系，可以从不同层面达到理解整个社交网的目的。
社交网络分析的重要性在于它可以揭示不同节点之间的联系，并通过更细致的关系分析，生成更深入的社会关系洞见。
然而，社交网络分析并不是所有类型的社交媒体数据挖掘工具的终点。
社交媒体上提供的信息表面看似简单，但其背后却隐藏着大量数据，例如文字、图片、视频等。
社交媒体数据挖掘（SMD）集中于对这些不同类型的数据进行分析，从而揭示各种社交现象。
与社交网络分析不同的是，SMD聚焦于更多关注人们的行为、态度和意识形态等方面，通过深度学习、机器学习和自然语言处理等技术，将大型数据集中的有用信息提取出来。
企业可以基于这些数据分析的信息来了解公众对其产品或服务的态度，描述潜在顾客，以及预测产品趋势等诸多方面。
当SNA和SMD的数据集被组合到一起时，产生的信息准确性和可用性相比单个技术增加了很多。
一个例子是， SNA和SMD已经成为许多企业在购买新市场准入的战略决策中使用的基础数据。
在医疗领域，社交媒体平台可以通过对大众传染病爆发的分析来进行系统疫情监测，以便更好的保护恐惧的民众。
因此，社交网络分析和社交媒体数据挖掘不仅在学术界有理论价值，而且也对商业和公共政策有实际用途。
虽然社交网络分析和社交媒体数据挖掘为我们提供了丰富的信息，我们在分析它们时也面临一些挑战和问题。
社交媒体领域数据挖掘技术在社交网络中的应用
社交媒体领域数据挖掘技术在社交网络中的应用近年来，随着社交媒体的普及和用户数量的急速增长，社交网络逐渐成为人们沟通交流的重要平台。
然而，这些平台中所产生的庞大数据量却给人们带来了一定的管理和分析困惑。
为了更好地理解和利用这些海量数据，社交媒体领域的数据挖掘技术开始得到广泛应用。
本文将探讨社交媒体领域数据挖掘技术在社交网络中的应用。
一、用户分析社交媒体平台积累了大量用户个人信息和行为数据，通过数据挖掘技术，可以进行用户画像的创建，帮助平台进行优化和个性化推荐。
这些技术可以识别用户的兴趣、喜好、行为模式等，并根据这些信息为用户提供更加精准的服务。
其次，社交网络中用户的社交关系分析也是数据挖掘技术的一个重要应用方向。
通过分析用户之间的互动情况、社交圈子和社交影响力等指标，可以了解用户之间的关系网络，并通过这些数据为用户推荐适合的社交圈子、好友或相关内容。
二、内容挖掘社交媒体平台每天都会产生大量的文本、图片、视频等内容。
通过数据挖掘技术，可以对这些内容进行挖掘和分析，提取出其中的信息和主题。
例如，通过文本挖掘技术，可以自动识别出内容中的情感倾向、关键词和主题等。
这不仅有助于用户更好地了解和筛选社交媒体上的信息，还可以为平台提供更加有效的内容推荐。
三、舆情监测社交媒体平台成为了用户表达观点、分享感受和批评产品的重要场所。
通过数据挖掘技术，可以对社交网络中的舆情进行实时分析和监测。
例如，可以通过情感分析技术，对用户在社交媒体上对产品或事件的态度进行判断，及时发现用户的需求和问题，并进行相应的处理和优化。
四、社交广告社交媒体平台的商业化进程促使了社交广告的兴起。
通过社交媒体的数据挖掘技术，可以对用户的个人信息、行为数据进行分析，实现广告的精准投放。
例如，根据用户的兴趣、地理位置和社交关系等信息，将广告投放给潜在的目标用户，提高广告的效果和转化率。
总结社交媒体领域数据挖掘技术在社交网络中的应用广泛且成效显著。
通过对用户行为、社交关系、内容和舆情等数据的挖掘和分析，可以更好地理解用户需求，优化用户体验，提供个性化的推荐和服务。
社交媒体挖掘中的数据采集与分析工具
社交媒体挖掘中的数据采集与分析工具随着社交媒体的普及和用户数量的不断增长，社交媒体平台成为了获取大量用户数据的重要来源。
社交媒体挖掘充分利用了这些数据，帮助企业、研究人员和政府机构了解用户行为、市场趋势和舆情动态。
在社交媒体挖掘中，数据采集与分析工具起着关键作用。
本文将介绍一些常用的社交媒体挖掘数据采集与分析工具。
一、数据采集工具1. Social MentionSocial Mention是一款免费的社交媒体搜索工具，能够实时搜索和分析包括博客、微博、新闻、论坛等在内的各种社交媒体平台上的内容。
它提供了一系列的指标，如提到次数、情感分析、关键词云等，帮助用户获取关于特定话题的信息。
2. NetvizzNetvizz是一个用于Facebook数据提取的工具，可以从Facebook页面或个人账户中获取数据。
它提供了多种数据格式的导出选项，如CSV、GDF和Gephi，方便用户进行后续的数据分析和可视化。
Netvizz还支持获取用户的社交网络、帖子和评论等数据。
TAGS是一款免费的Twitter数据采集工具，可以通过Twitter的API获取关键词相关的推文数据。
用户只需输入关键词，TAGS 便会自动收集与该关键词相关的推文，并导出为Excel格式。
TAGS还提供了采集频率和时间范围的设置，方便用户根据需求进行数据采集。
二、数据分析工具1. GephiGephi是一款开源的网络分析和可视化工具，适用于分析和可视化社交网络数据。
它提供了丰富的网络分析算法和布局算法，如度中心性、紧密度和社区检测等。
Gephi还支持自定义节点和边的显示样式，用户可以通过可视化图表更好地理解和展示社交网络数据。
2. TableauTableau是一款流行的商业智能工具，可以对社交媒体数据进行分析和可视化。
它支持多种数据源的导入，如Excel、CSV和数据库等。
用户可以通过简单的拖拽操作实现数据的探索和可视化，也可以使用内置的数据分析功能，如数据透视表、计算字段和数据预测等。
社交媒体的数据挖掘
社交媒体的数据挖掘在当今信息化的社会，社交媒体已经成为人们日常生活的重要组成部分。
从 Facebook 到Twitter，再到微信和微博，这些平台不仅为个人提供了表达自我的机会，也为企业和组织提供了丰富的数据源。
数据挖掘作为一种分析和处理信息的方法，能够深入洞察用户行为、社交趋势及市场变化，促进决策的优化与创新。
数据挖掘的概念数据挖掘指的是从海量数据中提取潜在信息和知识的过程。
它涉及多种技术，包括统计分析、机器学习、模式识别等。
通过这些技术，数据挖掘能够发现数据中隐藏的规律和趋势。
这对于社交媒体来说尤为重要，因为其用户生成的内容量庞大且多样，蕴含着丰富的用户行为和偏好信息。
社交媒体数据的类型社交媒体产生的数据主要可以分为以下几类：1. 用户生成内容：用户在社交媒体上发布的帖子、评论、照片和视频等。
2. 社交关系数据：用户之间的关注关系、评论互动及分享行为。
3. 用户行为数据：用户在平台上的浏览记录、点赞行为及转发记录。
这些数据为分析用户的偏好、社交网络结构以及传播模式提供了基础。
数据挖掘的应用用户行为分析社交媒体数据挖掘可以用于分析用户行为，通过关注用户在平台上的活动，帮助企业理解用户的偏好和需求。
例如，通过分析用户的互动频率和内容偏好，企业可以制定更有针对性的营销策略。
舆情监测社交媒体是信息传播的快速通道，舆情监测可以实时追踪热点话题和用户情感走向。
应用数据挖掘技术，企业可以快速捕捉用户对品牌或事件的态度，及时调整市场策略，避免潜在的公共关系危机。
内容推荐系统数据挖掘技术被广泛应用于社交媒体平台的内容推荐系统。
通过分析用户的历史行为和偏好，系统能够向用户推送更符合其兴趣的内容，提高用户留存率和互动率。
社交网络分析社交网络分析旨在挖掘用户之间的关系结构及信息传播路径。
通过分析社交关系数据，研究人员可以识别出网络中的关键节点和影响力人物，这对于市场营销和信息传播策略都有重要意义。
挑战与未来尽管社交媒体的数据挖掘带来了诸多优势，但也面临一系列挑战。
社交媒体数据的分析与挖掘教程
社交媒体数据的分析与挖掘教程社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，每天都有大量的信息在各种各样的社交平台上产生和传播。
这些海量的数据中蕴含着极其有价值的信息，有助于企业做出更明智的决策、了解消费者需求，并提升营销策略的效果。
本文将介绍基础的社交媒体数据分析与挖掘方法，并提供一些实用的教程和技巧。
1. 社交媒体数据的采集在进行社交媒体数据的分析与挖掘之前，我们首先需要采集大量的数据。
针对不同的社交平台，我们可以选择不同的工具进行数据采集。
例如，Facebook提供了强大的API，可以通过开发者平台获取用户信息、帖子、评论等数据。
Twitter也提供了类似的API，我们可以通过调用API来获取用户的推文、转发、点赞等信息。
此外，还有一些第三方工具如：Social Mention、Hootsuite等，可以帮助我们采集来自不同社交平台的数据。
2. 社交媒体数据的清洗与整理采集回来的社交媒体数据中往往包含大量的垃圾信息和冗余数据。
因此，在进行数据分析与挖掘之前，我们需要对数据进行清洗和整理。
首先，要去除重复的数据和垃圾信息，确保数据的准确性和可靠性。
其次，要对数据进行结构化处理，将其整理成易于分析的格式，比如使用Excel或数据库等。
最后，要进行语义分析和标注，可以利用自然语言处理的技术，将文本数据标注成不同类别的情绪、主题等。
3. 社交媒体数据的文本分析社交媒体数据中包含大量的文本信息，通过对文本数据的分析，我们可以了解用户的意见、情感、需求等。
常见的文本分析方法包括情感分析、主题模型和词频分析。
情感分析可以识别出文本中的情感倾向，判断用户对某个产品或事件的态度是正面的、负面的还是中性的。
主题模型可以提取出文本中的主题，例如在产品评论中可以找到关于产品质量、性能、价格等的主题。
词频分析可以统计文本中各个词汇的出现频率，从而了解关注点和热度。
4. 社交媒体数据的网络分析社交媒体数据中的关系网络是非常有价值的信息。
移动社交网络中的数据挖掘与分析
移动社交网络中的数据挖掘与分析随着互联网技术的不断发展，移动社交网络已经成为了人们日常生活不可或缺的一部分。
无论是社交娱乐还是商业活动，都需要对移动社交网络中的数据进行挖掘和分析。
本文将介绍移动社交网络中的数据挖掘技术及其应用。
一、移动社交网络中的数据挖掘技术1. 文本挖掘文本挖掘是一种从文本数据中提取知识的技术。
在移动社交网络中，用户发表的各种文字内容，如微博、评论等，都可以作为文本挖掘的对象。
通过对这些文本数据的分类、关键词提取、情感分析等处理，可以了解用户的需求、兴趣、态度等特征，从而为企业推广、广告投放、用户画像等方面提供帮助。
2. 图像识别图像识别技术是指通过计算机视觉技术对图片数据进行识别和分析。
在移动社交网络中，用户上传的图片资源非常丰富，这些图片数据可以用于人脸识别、物体识别、场景识别等方面。
例如，在美妆领域，借助图像识别技术，可以根据用户上传的照片，实现试色、试妆等功能。
3. 社交网络分析社交网络分析是一种从社交网络中提取有用信息的技术。
在移动社交网络中，用户之间存在着复杂的社交关系，而这些关系可以用图论中的图结构表示。
例如，通过分析微博中的转发、评论、点赞等操作，可以构建用户之间的社交关系图，基于该图，可以进行社交影响力分析、用户兴趣挖掘等，为企业推广、社交营销等方面提供支持。
二、移动社交网络中的数据挖掘应用1. 推荐系统推荐系统是一种能够自动为用户推荐感兴趣的产品、服务或内容的系统，移动社交网络是推荐系统的重要应用之一。
通过分析用户的历史行为、兴趣、社交关系等信息，推荐系统可以为用户推荐适合其口味的商品、服务或内容，从而提高用户满意度和粘性。
2. 营销策略移动社交网络作为营销渠道，可以让企业通过个性化内容推送、社交互动等方式与用户建立联系，扩大品牌影响力和获客量。
但是在社交媒体上推广产品并不是简单的发布广告，更应该通过数据挖掘的方法，了解用户需求和购买习惯，制定个性化的营销策略，满足用户的需求，提升销售额。
社交媒体数据挖掘与分析
社交媒体数据挖掘与分析随着互联网和移动互联网技术的不断发展，社交媒体平台逐渐成为人们分享信息、交流观点和互动的重要渠道。
大量的数据在社交媒体这一平台上产生并积累，如何有效地挖掘和分析这些数据，已经成为了许多企业和机构关心的问题。
本文将介绍社交媒体数据挖掘与分析的基本概念和方法，以及应用领域和挑战。
一、社交媒体数据挖掘的基本概念和方法社交媒体数据挖掘是指通过技术手段，从社交媒体平台上获取、分析和挖掘有价值的信息的过程。
其基本方法可以分为以下几点：1. 数据收集：社交媒体平台上的数据来源广泛，包括用户发布的文本、图片、视频等多种形式的内容，以及用户的关注、点赞、评论等行为数据。
数据挖掘的第一步就是有效地收集这些数据。
2. 数据预处理：社交媒体平台上的数据量庞大，质量也参差不齐。
在进行数据分析前，需要对数据进行清洗、去噪和格式化，保证数据的准确性和一致性。
3. 数据分析：社交媒体数据的分析旨在挖掘数据中隐藏的规律和趋势，以及用户的兴趣和行为模式。
传统的数据分析方法如文本挖掘、情感分析和网络分析等，都可以用于社交媒体数据的分析。
4. 数据可视化：通过可视化的方式展示数据分析的结果，可以更直观地理解和解释分析结果。
常见的数据可视化方式包括折线图、柱状图、热力图等。
二、社交媒体数据挖掘与分析的应用领域社交媒体数据挖掘与分析在各行各业都有广泛的应用。
以下是几个主要的应用领域：1. 市场营销：通过分析用户在社交媒体上的言论和行为，可以更准确地了解消费者的兴趣和需求，为企业的市场推广和广告投放提供参考。
2. 舆情监测：社交媒体上的大量用户言论反映了社会的舆论动态。
通过分析这些言论，可以更全面地了解公众对某一事件、产品或政策的态度和情感倾向。
3. 金融风险控制：社交媒体上的用户行为数据可以用于金融机构对借款人的信用评估和风险控制，预测和防范金融风险。
4. 情报分析：政府和情报机构可以通过分析社交媒体上的用户活动和言论，获取对国家安全和社会稳定有用的情报信息。
移动互联网下的社交媒体数据挖掘与分析
移动互联网下的社交媒体数据挖掘与分析随着移动互联网的飞速发展，社交媒体已经成为人们日常交流的重要平台。
人们在社交媒体上不仅可以与朋友互动，还可以获取各种信息和资讯。
但是，这些交流中包含着大量的数据，如何利用这些数据对社会现象进行分析和预测，成为了移动社交媒体最新的研究热点之一。
一、社交媒体数据挖掘的定义社交媒体数据挖掘是指在社交媒体平台上，通过对用户的文本内容、行为和关系等数据进行挖掘和分析，从中提取有价值的信息。
社交媒体数据挖掘在提供社会资讯和科学预测方面有着重要的价值。
社交媒体中的数据主要包括文本和行为两类。
文本数据是指用户在社交媒体上发表的一切言论，包括微博、评论、留言等。
行为数据是指用户在社交媒体上的点赞、转发、收藏、关注等活动。
二、社交媒体数据挖掘的方法1.机器学习方法机器学习是指通过计算机系统分析数据，从中学习规律和模式。
利用机器学习方法，可以从海量的文本数据中提取出词频、情感等特征，进而进行分类、聚类和预测等操作。
2.文本挖掘方法文本挖掘是指从文本数据中提取出有用的信息和知识。
文本挖掘方法包括关键词提取、情感分析、主题模型等，可用于发现社交媒体用户的兴趣和需求。
3.网络社区挖掘方法网络社区挖掘是指对社交媒体中的网络社区进行分析，了解用户之间的关系和互动情况，从而推测出用户的喜好和需求。
网络社区挖掘方法主要包括网络构建、社区检测、社区聚类等。
三、社交媒体数据挖掘应用案例1.疫情预测社交媒体上的言论可以反映社会的态度和预期。
疫情期间，社交媒体中用户的言论表达了对疫情扩散和治理措施的看法和观点。
利用文本挖掘等方法，可以提取出关键词、情感等特征，对疫情的发展趋势进行预测和分析。
2.舆情盯控社交媒体中的言论可以影响公共舆情，导致舆情事件的发生。
政府、企业和媒体可以利用数据挖掘技术对社交媒体进行监测和盯控，及时发现和应对突发事件和舆情事件。
3.电商市场营销社交媒体是电商平台的重要营销渠道之一。
基于大数据挖掘的社交网络分析与智能推荐系统设计
基于大数据挖掘的社交网络分析与智能推荐系统设计社交网络分析与智能推荐系统设计是当前大数据挖掘领域的热门研究方向。
社交网络是人们日常生活中的重要组成部分，掌握社交网络的特征和模式对于提高用户体验、优化商业决策具有重要价值。
本文将深入探讨基于大数据挖掘的社交网络分析与智能推荐系统设计。
一、社交网络分析在社交网络中，人们通过互联网平台进行信息交流、资源共享，形成了一个巨大的网络。
社交网络分析旨在揭示这个网络中的人际关系、信息传播规律以及群体行为特征等内容。
1.1 社交网络特征分析社交网络拓扑结构是社交网络分析的基础。
通过分析社交网络中的节点、边以及其连接形式，可以了解网络中的关键人物、社区结构等。
具体分析方法包括节点度中心性分析、聚类系数分析、结构洞分析等。
1.2 信息传播分析信息传播是社交网络中的核心活动之一。
通过分析信息在社交网络中的传播路径和传播速度，可以揭示信息的传播规律，为病毒传播预测、舆情监测等提供支持。
信息传播分析常用的方法包括SIR模型、传播网络模型等。
1.3 社区发现与社群分析社交网络中的社区是具有一定联系和共同特征的节点聚集。
社群发现和分析旨在识别出社交网络中的社区结构以及社群间的关系。
常用的社区发现算法包括领域模型、基于密度的算法等。
二、智能推荐系统设计随着社交网络的兴起，人们越来越依赖于社交网络上的信息推荐。
智能推荐系统设计的目标是根据用户的需求和兴趣，精准地推荐感兴趣的内容。
2.1 用户模型构建用户模型是智能推荐系统的基础。
通过分析用户的行为数据、偏好、兴趣等，可以构建用户的个性化模型。
常用的用户模型构建方法包括协同过滤、基于内容的推荐算法等。
2.2 推荐算法设计推荐算法是智能推荐系统的核心。
基于大数据挖掘的推荐算法能够利用用户的历史行为，利用相似度计算和机器学习方法，为用户提供个性化推荐。
常用的推荐算法包括基于物品的协同过滤、基于用户的协同过滤、基于内容的推荐算法等。
2.3 推荐效果评估推荐系统的效果评估是确保系统性能的关键。
社交媒体的数据挖掘与分析方法分析
社交媒体的数据挖掘与分析方法分析随着互联网技术的迅猛发展，社交媒体平台已成为人们生活中必不可少的一部分，大量的用户在社交媒体上分享自己的生活、感受、观点等等。
随之而来的是海量的数据，这些数据具有很高的价值，可以被应用于商业、金融、医疗等领域。
因此，社交媒体的数据挖掘与分析方法分析正变得越来越重要。
一、社交媒体数据挖掘社交媒体数据挖掘指的是从社交媒体平台上挖掘和发掘出有用的信息。
社交媒体数据挖掘包括文本挖掘、图像挖掘、音频挖掘和视频挖掘等多个方面。
文本挖掘是指从大量文本数据中挖掘出有用的信息。
社交媒体中的大量文本数据可以用于情感分析、主题分类、关键词提取等方面。
情感分析可以帮助企业了解用户对其产品的评价，有助于改进产品设计和销售策略。
主题分类可以将大量的文本数据按照不同的主题进行分类，有助于企业分析用户需求。
关键词提取可以从文本中提取出与特定主题相关的关键词，有助于企业了解用户的需求和兴趣。
图像挖掘是指从社交媒体中的图片数据中挖掘出有用的信息。
社交媒体中的图片数据可以用于图像识别、图像分析等方面。
图像识别可以将图片中的物体进行识别，有助于了解用户的兴趣爱好。
图像分析可以对图片的内容进行分析，有助于企业了解用户的需求。
音频挖掘是指从社交媒体中的音频数据中挖掘出有用的信息。
社交媒体中的音频数据可以用于音频识别、声音分析等方面。
音频识别可以将音频数据进行识别，有助于了解用户的兴趣爱好。
声音分析可以对音频数据的内容进行分析，有助于企业了解用户的需求。
视频挖掘是指从社交媒体中的视频数据中挖掘出有用的信息。
社交媒体中的视频数据可以用于视频识别、视频分析等方面。
视频识别可以将视频中的物体进行识别，有助于了解用户的兴趣爱好。
视频分析可以对视频的内容进行分析，有助于企业了解用户的需求。
二、社交媒体数据分析社交媒体数据分析是指通过挖掘社交媒体数据，分析和发现其中的规律和趋势，并将其应用于商业、金融、医疗等领域。
社交媒体数据分析包括数据可视化、趋势分析、预测分析等多个方面。
基于图数据库的社交网络分析与推荐系统
基于图数据库的社交网络分析与推荐系统社交网络已经成为当今社会中不可或缺的一部分。
不仅人们可以通过社交网络与朋友、家人保持联系，还可以与新朋友交流、分享资源和观点。
然而，社交网络的庞大和复杂性也带来了挑战。
如何有效地分析社交网络中的关系和行为，并为用户提供个性化的推荐，成为了一个重要的问题。
图数据库作为一种专门用于存储和处理图形数据的数据库系统，具备处理复杂的社交网络数据的能力，因此被广泛应用于社交网络分析和推荐系统的开发中。
通过图数据库，我们可以将用户的个人资料、社交关系、行为数据等以图的形式进行建模和存储，从而方便地进行社交网络分析和推荐。
首先，基于图数据库的社交网络分析可以帮助我们深入理解社交网络中的关系和行为。
在传统的关系型数据库中，存储和查询复杂的社交关系是非常困难的。
而图数据库通过将节点和边表示为实体和关系，可以自然地表示和查询复杂的社交关系。
例如，我们可以轻松地找到某个用户的同学、朋友和共同兴趣等。
同时，图数据库还支持查询灵活性，可以通过遍历图中的节点和边，发现隐藏在社交网络中的模式和趋势。
其次，基于图数据库的社交网络分析可以帮助我们发现社交网络中的社群和影响力节点。
社群是指在社交网络中具有密切联系和共同兴趣的一组人。
通过使用图数据库，我们可以利用社交网络中的节点和边之间的关系，发现潜在的社群结构。
例如，我们可以通过发现用户之间频繁的关联行为和相似的个人特征，识别出社交网络中的小组和兴趣圈子。
另外，图数据库还可以帮助我们找到具有重要影响力的节点。
这些节点往往在社交网络中具有广泛的连接和影响力，可以成为推广产品、服务和观点的重要目标。
最后，基于图数据库的社交网络推荐系统可以根据用户的兴趣和行为，为他们提供个性化的推荐。
传统的推荐系统往往基于用户之间的相似度或项目之间的关联度进行推荐，忽视了社交网络中的关系和影响力。
而基于图数据库的推荐系统则可以利用社交网络中的节点间关系和影响力，为用户提供更精准的推荐。
社交网络中的图谱构建与用户关系挖掘研究
社交网络中的图谱构建与用户关系挖掘研究近年来，随着社交网络的普及，人们在日常生活中愈发依赖这一平台来分享自己的生活、获取信息和与他人互动。
社交网络中的用户关系网络呈现出庞大而复杂的特点，如何有效地构建社交网络的图谱并从中挖掘用户关系的研究成为了研究者关注的焦点。
本文将探讨社交网络中图谱构建的方法以及用户关系挖掘的研究进展。
首先，为了构建社交网络中的图谱，我们需要从社交网络的数据中提取和整理有关用户的信息。
常见的数据来源包括用户的个人资料、发布的内容、社交关系和活动记录等。
通过采集和分析这些数据，可以构建出用户之间的关系网络。
为了准确地提取用户信息，研究人员通常会使用机器学习和自然语言处理等技术进行数据挖掘和文本分析。
另外，为了提高数据的准确性和可靠性，还可以借助用户标签、用户行为分析和社交网络分析等方法进行进一步筛选和验证。
一旦建立了社交网络的图谱，就可以进行用户关系的挖掘研究。
用户关系挖掘旨在探索社交网络中隐藏的用户关系，以及预测用户之间的互动和交流。
其中一个重要的研究方向是社交网络中的用户推荐。
通过分析用户的兴趣爱好和行为模式，可以为用户推荐具有相似兴趣和特点的其他用户，从而促进用户之间的交流和互动。
为了实现准确的用户推荐，研究者常常使用基于内容的推荐算法、协同过滤算法和社交网络分析算法等方法。
除了用户推荐，用户关系挖掘还可以用于社交网络中的社群发现和社交影响分析。
社群发现是指通过分析社交网络中用户之间的关系，将具有相似兴趣和行为模式的用户归为同一个社群。
社交影响分析则是通过分析用户在社交网络中的行为和交流，评估用户对其他用户的影响力。
这些研究对于了解社交网络中用户关系的特征和演化规律，以及设计有效的社交推广策略具有重要意义。
此外，社交网络中的图谱构建与用户关系挖掘还可以应用于其他领域，如舆情分析、网络安全和社交媒体营销等。
舆情分析通过分析社交网络中用户的言论和情绪，评估公众对特定事件和话题的反应；网络安全方面，可以利用用户关系挖掘的方法来检测和预防恶意攻击和网络钓鱼等网络安全威胁；而社交媒体营销可以借助图谱构建和用户关系分析的方法来推广产品和促进品牌的传播。
社交媒体数据挖掘分析方法综述
社交媒体数据挖掘分析方法综述引言：社交媒体已经成为人们交流、分享和获取信息的主要平台之一。
随着社交媒体用户数量的快速增长，越来越多的信息被创建和传播，这些信息蕴含着大量的数据和价值。
然而，如何从海量的社交媒体数据中提取有用的信息成为一项具有挑战性的任务。
社交媒体数据挖掘分析方法的发展提供了解决这个问题的途径。
一、社交媒体数据挖掘概述社交媒体数据挖掘是指通过应用数据挖掘技术和算法，从社交媒体平台中提取出有价值的信息和知识。
社交媒体数据挖掘可以帮助我们了解用户行为和喜好，揭示用户的潜在需求和趋势，优化社交媒体平台的服务，以及支持决策和预测。
二、社交媒体数据挖掘方法1. 文本挖掘文本挖掘是社交媒体数据挖掘中最常用的方法之一。
它利用自然语言处理技术，从社交媒体中提取文本内容，并对其进行分析和建模。
文本挖掘可以用于情感分析、主题建模、文本分类等任务。
2. 社交网络分析社交网络分析是一种研究社交关系的方法。
通过构建社交网络图，并应用图论和网络分析算法，可以揭示社交网络中的关键人物、社区结构、信息传播路径等重要信息。
社交网络分析可以帮助我们了解用户之间的关系和互动。
3. 图像和视频分析随着社交媒体平台的普及，图像和视频成为用户分享信息的重要形式。
图像和视频分析技术可以从图像和视频中提取特征，并进行图像分类、目标检测、人脸识别、行为分析等任务。
图像和视频分析可以帮助我们理解用户的兴趣和行为。
4. 时间序列分析社交媒体数据是按时间顺序产生的，因此，时间序列分析对于挖掘社交媒体数据中的趋势和模式非常重要。
时间序列分析可以帮助我们预测用户行为、发现热点事件、检测异常行为等。
5. 社交媒体数据可视化由于社交媒体数据的特点，其规模庞大、多样化和动态性强，如何直观地理解和分析这些数据是一项挑战。
社交媒体数据可视化技术可以将数据转化为图形或图像的形式，使人们更容易理解和分析。
可视化技术可以帮助我们发现数据中的模式和趋势，进行数据探索和决策支持。
社交网络中的数据挖掘与分析
社交网络中的数据挖掘与分析社交网络是社会交往最为频繁的一种网络形态。
人们通过社交网络不断地交流、分享、互动，产生海量的数据。
这些数据中包含着丰富的信息，而通过数据挖掘与分析，我们可以从中发掘出有价值的信息和规律，进而为我们的生活和工作带来帮助。
一、社交网络中的用户行为分析在社交网络中，用户的行为与活动是最为重要的数据源。
通过对用户行为的分析，可以得到用户群体的特点、用户需求以及用户对某种类型的信息或产品的偏好。
这些信息对于企业来说，可以帮助企业更好地了解用户需求，优化产品设计；对于政府来说，可以帮助政府更好地了解社会热点，制定相关的政策。
例如，在微博上可以通过用户的关注、转发、评论等行为，得知用户的兴趣爱好。
如果有一款新产品想要获得更多的曝光和关注，可以通过分析用户兴趣爱好的数据，精准地投放广告，从而提高产品的知名度和销售量。
二、社交网络中的文本分析社交网络中的内容是信息挖掘的另外一个重要的数据源。
文本分析可以从社交网络中的一些文本信息中提取出有意义的信息。
例如，在微信公众号上，可以通过对文章关键词、标题、摘要等文本内容的分析，快速抓住热点并更新相关的信息；在微博上，可以通过分析热门话题电影名次的排名，快速了解到某个电影的市场表现。
三、社交网络中的社交关系分析社交网络的特点在于其社交关系的复杂性，而社交关系对于社交网络的用户来说是最为重要的连接和交流方式。
通过社交关系的分析，可以得知用户群体的社交传播规律，以及不同用户之间的关联度。
这可以帮助企业更好地进行商品推销、活动策划等营销或品牌推广活动。
例如，在微信公众号或微博上，可以通过分析用户在社交网络上的互动社交关系，策划出更加合理的粉丝运营方案，提高用户粘度。
四、社交网络中的时间序列分析在社交网络上，用户产生的数据是按时间排列的。
通过对时间序列的分析，可以了解用户活动的时间分布规律，发现用户的生活和工作习惯，帮助企业更好地制定相应的营销策略。
例如，在微博上，可以通过对微博发布时间的分析，发现什么时间最适合发布推广和宣传信息，从而为企业节省推广费用，并提高宣传效果。
社交媒体数据的用户兴趣挖掘与个性化推荐
社交媒体数据的用户兴趣挖掘与个性化推荐社交媒体的普及和快速发展，给人们提供了更广阔的交流空间和信息来源。
然而，随着社交媒体中信息的不断增长，用户面临的问题也变得愈加复杂。
如何从海量的社交媒体数据中挖掘用户的兴趣，并为他们提供个性化推荐，成为了亟待解决的难题。
一、社交媒体数据的用户兴趣挖掘社交媒体平台上的用户行为和数据可以反映出他们的兴趣爱好和喜好。
通过挖掘这些数据，可以更好地了解用户的需求，为用户提供更为准确的个性化推荐。
1. 用户兴趣的表达方式用户在社交媒体上的行为和表达方式，可以反映出他们的兴趣。
例如，用户在社交媒体上发布的内容、点赞、评论和转发等行为，都可以被用来分析用户的兴趣爱好。
此外，用户的关注和粉丝列表，也是挖掘用户兴趣的重要依据。
2. 数据挖掘技术的应用为了准确挖掘用户的兴趣，需要运用到数据挖掘技术。
其中，机器学习和自然语言处理等技术，可以对社交媒体数据进行分析和处理，提取关键信息，并建立用户兴趣模型。
通过分析用户的行为和语言特征，可以从海量的社交媒体数据中找到用户的个性化兴趣。
二、社交媒体数据的个性化推荐基于用户兴趣的挖掘结果，社交媒体平台可以为用户提供个性化的推荐服务，帮助用户更好地获取和分享信息，提高用户的满意度和粘性。
1. 社交媒体平台的推荐系统社交媒体平台可以借鉴传统推荐系统的思想，通过分析用户的兴趣和行为，为用户推荐感兴趣的内容。
根据用户的个人喜好和关注领域，平台可以对用户进行分类，通过协同过滤、内容过滤等技术，为用户提供针对性的推荐。
2. 增加用户参与度的方法为了提高个性化推荐的效果，社交媒体平台可以采取一些方法，增加用户的参与度。
例如，鼓励用户对推荐结果进行反馈，收集用户的喜好和意见，并将其纳入模型的训练和更新过程中。
此外，用户可以设置自己的偏好和屏蔽内容，进一步提高个性化推荐的准确度和用户体验。
三、面临的挑战与未来发展在社交媒体数据的用户兴趣挖掘与个性化推荐过程中，仍然存在一些挑战和问题。
社交媒体数据挖掘技术的使用指南
社交媒体数据挖掘技术的使用指南社交媒体的崛起为数据挖掘领域带来了新的机遇和挑战。
社交媒体平台每天产生大量的数据，其中蕴含着宝贵的信息和洞察力。
社交媒体数据挖掘技术的应用，可以帮助企业了解用户需求、改善产品、优化营销策略以及发现新的商机。
在本文中，将介绍社交媒体数据挖掘技术的使用指南。
首先，我们需要了解社交媒体数据挖掘技术的基本概念和方法。
社交媒体数据挖掘是指通过对社交媒体数据的收集、处理和分析，从中提取出有价值的信息和知识。
常用的社交媒体数据挖掘技术包括文本分析、社交网络分析、情感分析等。
文本分析是社交媒体数据挖掘的重要步骤之一。
通过文本分析，可以抽取出关键词、主题、情感倾向等信息。
文本处理技术包括分词、去除停用词、词性标注等。
而在社交媒体的文本分析中，常常需要注意处理文本中的特殊表达形式，如拼音、网络用语和表情符号。
社交网络分析是研究社交媒体用户关系和互动的技术。
通过社交网络分析，可以了解用户之间的连接和交互模式。
一些常用的社交网络分析指标包括节点中心性、网络密度、社群发现等。
这些指标可以帮助我们发现关键意见领袖、确定热门话题以及分析用户之间的互动规律。
情感分析是通过对文本进行情感倾向性分析，获取用户情绪和态度的技术。
通过情感分析，可以了解用户对特定产品、品牌或事件的看法。
情感分析常用的方法包括基于词典的情感倾向分析和基于机器学习的情感分类。
情感分析结果可以帮助企业判断用户满意度、调整产品定位以及改进用户体验。
其次，我们需要选择合适的数据挖掘工具和平台。
目前市场上有许多成熟的社交媒体数据挖掘工具和平台可供选择。
其中一些工具提供了可视化的界面和用户友好的操作方式，适合非专业人士使用。
而另一些工具则提供了更强大的功能和灵活的定制化选项，适合专业的数据科学家或分析师使用。
常用的社交媒体数据挖掘工具和平台包括Python中的NLTK和Scikit-learn、R语言中的tm和tidytext、以及商业工具如Brandwatch和Sprout Social等。
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多模型组合提高精度 • • Boosting Random Forest
离线评估/模型更新自动化
• • • MAE/RMSE AUC 训练、评测、更新自动化
线上实验 • • A/B test 实时报表反馈
摘要
• • • • • • • • 人人应用研究中心简介 社会化图谱挖掘案例概述 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 图谱挖掘二：好友推荐算法库 图谱挖掘三：好友亲密度模型 图谱挖掘四：好友智能分组算法 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
前沿关键技术成果
• 涉及图挖掘学习、文 本挖掘、社区检测
推荐 系统 社交 网络
• 研发面向超海量异构
网状数据的推荐框架 及算法 • 关系推荐、内容推荐 • 研究SNS和SMS的社 会化生态圈 • 社交图谱、兴趣图谱、 信息流
摘要
• • • • • • • • 人人应用研究中心简介 社会化图谱挖掘案例概述 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 图谱挖掘二：好友推荐算法库 图谱挖掘三：好友亲密度模型 图谱挖掘四：好友智能分组算法 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
• 应用场景举例 – Web端“好友推荐位” • 应用场景举例 – Web端“名片卡”（推荐解释） • 应用场景举例 – Web端“推荐好友新鲜事” • 应用场景举例 – Web端“连续推荐好友” • 应用场景举例 – 移动端 通讯录好友推荐、“附近的人” • 应用场景举例 – Web端照片内容推荐 • 应用场景举例 – “人人头条” • 应用场景举例 – Web端“推荐加入小组小站” • 应用场景举例 – Web端“推荐聊天群” ….
摘要
• • • • • • • • 人人应用研究中心简介 社会化图谱挖掘案例概述 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 图谱挖掘二：好友推荐算法库 图谱挖掘三：好友亲密度模型 图谱挖掘四：好友智能分组算法 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
数据挖掘案例二：好友推荐算法库
数据挖掘案例一：社会化推荐系统
• 背景：信息爆炸、信息过载
• • • • •
1分钟互联网产生多少数据？
48小时新视频@Youtube 2000000次搜索请求@Google 684478分享消息@Facebook 100000条微博@Twitter 3600张照片@Instagram
“We are
好友申请发送率提高近 100% 首页推荐位发送申请数 提高近70%
好友推荐算法库2：好友簇算法
• 算法原理：
社会网络拓扑结构中存在大量的强关系紧密结构 将用户分成簇，同簇的成员之间具备相近的社交关系
• 好友簇模型： • 效果：
最大团，层次聚类
加好友转化率提高122% 首页推荐位加好友数提高近89%
推荐解 释 数据统 计
实验分流 平台
系统监控
好友 推荐
User
新二度好友/好友簇/关联 规则/用户趋势/…
内容 推荐
协同过滤/内容关联/…
SocialGraph 一度人脉:同学/校友/同事/老乡; 二度人脉;同兴趣;亲人;情人; … 用户 好友 page
Content
基础数据
小站
视频
日志
…
线上统一排序模型
from , Oct. 2011
搜索排序
热点内容发现、预测 好友推荐
导航浏览 优化
新鲜事排序 + 用户关系建模
广告排序优化
from , Oct. 2011
应用研究中心主要工作领域
机器 学习
Mining Social Graph @renren
• 整合并改进机器学习
Friend Rec.
Family
• 好友智能分组及命名算法； • 群/讨论组推荐； • 搜人排序；新鲜事排序
?
? ?
• 二度好友模型、基于加好友趋势预估模型； • 接受率模型； • 通讯录社交图谱合并算法；好友亲密度模型
摘要
• • • • • • • • 人人应用研究中心简介 社会化图谱挖掘案例概述 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 图谱挖掘二：好友推荐算法库 图谱挖掘三：好友亲密度模型 图谱挖掘四：好友智能分组算法 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
moving from an Information Age to the Recommendation Age. ”
– “The Long Tail ” by Chris Anderson
• 推荐系统：给用户推荐符合其喜好的信息
好友推荐，商品推荐，日志推荐，视频推荐，App推荐,广告推 荐
Amazon, Facebook，Google, Netflix, Youtube, Apple…
Feature Extraction
Regression
。。 Logit
Model Selection
Model Updation
...
Random Forest
Offline Evaluation
多数据源整合生成特征 • • • • Action/Business LOG Cache MySql Hbase
大学同学
人人游戏同 事 商业产品部& 应用研究中心
新入职人人同事
Jun. 2011 renren @李伟
增加近700条边
Jun. 2013
好友推荐算法库4：加好友趋势预估模型
Action Log
Data Collection
Cache
Decistion Tree SVM
线上实验
HBase
Data Preproces sing
社交图谱挖掘与社会化推荐引擎
摘要
• • • • • • • • 人人网及人人应用研究中心简介 社会化图谱挖掘案例概述 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 图谱挖掘二：好友推荐算法库 图谱挖掘三：好友亲密度模型 图谱挖掘四：好友智能分组算法 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
Products: 可能认识的人、 附近的人
Friend Rec.
Family
• 好友智能分组及命名算法； • 群/讨论组推荐； • 搜人排序；新鲜事排序
?
? ?
• 二度好友模型、基于加好友趋势预估模型； • 接受率模型； • 通讯录社交图谱合并算法；好友亲密度模型
SNS大数据挖掘案例
Interest Discovery
• The method
交互建模
以交互周期为单位增量计算 不同行为赋予不同权重 区分交互对象，人重要于内容 区分短时间连续交互行为与间隔交互行为 资料相似度 共同好友
静态资料建模
图谱挖掘三：好友亲密度模型
• @ 黄晶(85432256): top 15 Strong Renren Friends
• 主要挑战之二
Two-step Link Prediction
x‰
（展示好友推荐） Show （发送好友申请） Invitation 目标 增加总体发送量 提高发送转化率 提升推荐准确度 不足 仅提升发送方的体验 好友关系边增长缓慢 xx % （接受好友申请） Accept 目标 增加好友关系的边数 提高发送-接受转化率 提升推荐准确度 提升双方的体验
好友推荐算法库3：加好友趋势预估模型
• Motivation
• The model
发现用户对不同群组的倾向性 根据用户反馈及时调整倾向性 为用户推送当前时刻最想扩充的群组对应的 好友
有道同事 主站&3G业务 同事
好友最大扩充的方向未必是当前 时间最大的群组
大学同学
有道同 事 人人同 事
推 荐 技 术 多 样 化
推 荐 社 会 化
2010年
Facebook公布 其二度好友推 荐算法，标志 社会化推进技 术逐步成熟。 Hadoop平台已 趋于成熟， Mahout子项目 也逐步丰富
2009年 2007年
Google Personalized News推进个性化 推荐技术影响力 巨大进步 Netflix Prize推荐 大赛结束，推荐 技术开始受到普 遍关注，
图谱挖掘三：好友亲密度模型
• 为什么有用？
好友Ranking UGC Ranking
图谱挖掘三：好友亲密度模型
• 为什么有用？
好友Ranking UGC Ranking
图谱挖掘三：好友亲密度模型 • What matter?
交互行为 用户资料 用户主动排序
特别好友 新鲜事黑白名单
推荐系统历史
推 荐 系 统 诞 生
1992年
Collaborative Filtering算法诞 生，推荐系统 诞生；
GroupLens Project应用CF 到新闻过滤
推 荐 个 性 化
2004年 2003年
Karypis引入个性 化推荐系统并逐 Amazon商品推荐、 步发展 CDNOW音乐专 辑推荐使用Itembased CF； MovieLens电影 推荐；
f1uf2 Nhomakorabeafof
• Computing paradigm
建立好友关系的可能性：有10个 共同好友是有1个共同好友为12倍 HDFS/HBase/MapReduce 线下计算：全量更新4.5小时/次；增量1小 时/次 线上更新：月活跃用户每天2次，日登用户 每天4次
• Results
• The system
Products：人人头条、 横插内容新鲜事推荐 Products: 群聊讨论组推荐、好友分组
Renren Colleagues College mates