大数据时代社交网络模型的研究综述.pdf

《大数据时代社交网络模型的研究综述.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、◇科技之窗◇科技嚣向导2015年14期大数据时代社交网络模型的研究综述范美英(北京信息职业技术学院中国北京100018)【摘要】大数据从其诞生以来对社会的各个领域产生了不可量化的影响。传统的社交网络模型在大数据时代受到了挑战和制约。文章提出．在社交网络模型中，面对复杂、不确定的大数据，保证用户的隐私与安全，使得数据在社交网络中有效、可用，这是新型社交网络模型中需要解决的问题。【关键词】大数据；社交网络；模型1．相关概念杂志上发表了一篇引人注目的论文[81。论文中了预测到了全美，甚至具1．1大数据体到特定的地区和州会有流感的传播，这个预测成了当时最及时、最2012年《纽

2、约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降l晦，有价值的数据信息。然而，完成这一预测的方法可谓史无前例：观察人在商业、经济及其他领域中．决策将日益依赖于数据和分析，而并非基们在网上的搜索记录不可否认，这与谷歌公司有大量的用户．以及大于经验和直觉。IBM指出它具有“4V”的特点：规模化(Volume)、多样性量搜索的结果密不可分。因为“庞大的数据资源、强大的数据处理能力(Varietv)、高速率(VelOCity)和真实性(Veracity)⋯。国际数据公司以及统计技术”恰恰是大数据的核心技术(InternationalDataCorporation)认为大数据除前

3、3v之外，还具有价值在未来．通过搜集患者基因序列，患者病例以及相关的治疗方案。性(Value)121不可否认．大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点131。医疗部门可以建立细致的疾病特点数据库它将协助医生快捷准确地研究机构Gartner将大数据定义为“需要新处理模式才能具有更为患者制定治疗方案．这将对健康医疗产生革命性的变化。强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化2．4社交领域的信息资产”。越来越多的学者认为．未来一切社会现象、社会过程和社会问题，在维克托．迈尔一舍恩伯格及肯尼斯．库克耶编写的《大数据时代》都应该通过以计算为特点的定量方法去分析解决，

4、这样更精确、更科学。中．大数据被视为“以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分社交媒体、网络技术和可穿戴设备则把每个人变成了潜在的数据生析．获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见”H的新型能力。成器．在此基础上，利用恰当的数据挖掘技术。大数据可以产生更大价值。由上可知．“大数据”之“大”的更多意义在于，人类可以“分析和使3．大数据对社交网络模型带来的挑战用”的数据在大量增加．通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以3．1复杂性发现新的知识．创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”、随着移动计算、传感器技术的发展．SNS生成数据的方式多种多“大发展”15

5、]和“大智能”样。由此产生的数据除了传统的文本外．还可以是各种富媒体。声音、1．2社交网络图形、动画、视频等非结构化的数据成为SNS中数据的主要表现形式。社交网络即社交网络服务．从广义上来看，一切以建立关系功能这些数据中蕴含着丰富的信息．但其异构和可变的性质以及其中大量为互动核心的网络产品都可以归到社交网络的范畴。可以说．社交网无用的信息噪声也提高了数据挖掘和数据分析的复杂程度如何使用络是虚拟世界与现实世界的桥梁，在互联网上将现实生活中人与人之信息技术高效地处理复杂的数据．并从中摄取到有效信息还是需要解间的关系建立起来决的一个问题。社交网络的结构主要有以下4个方面组成

6、：用户、内容、社会网络、3-2不确定性工具。这4个方面相辅相成，彼此依赖，但不可否认，以数据为载体的在大数据时代．社交网络的不确定性主要体现在网络节点数量的内容是这个结构的核心这是因为用户因内容分享而联接．工具因内容不确定性和关系模型的不确定性两方面据调查．社交网络中的用户传播而存在．网络因内容众多而产生。不仅如此，在社交网络中，数据的节点数量几乎随时都会发生变化。随之而来的便是关系模型的不确定吸引力还体现在它可以预测未来。社交网络每天吸引着数亿的用户在性。如何驾驭数据的不确定性．增强社交网络模型的稳定性尚需研究各个社交网络平台上发布自己的状态：心情、位置、爱好等。这

7、样规模化3．3隐私与安全的海量数据为发现人在社会交往中的未知规律提供了机会在大数据环境下．社交网络数据表现出了前所未有的涌现性．即2．无处不在的“大数据”由低层次的多个元素构成高层次的系统时展示出的每个单一元素所2．1工农领域不具备的性质[91。个人的许多行为可以从不同的孤立点聚集在一起．进大数据时代的汽车即将变得“无人驾驶”因为汽车里有各种各样而产生无法预知和控制的隐性数据暴露被人们熟知的“人肉搜索”就的传感器，它们可以感知车辆周围的环境，并根据获得的道路、车辆位是通过对大量数据的挖掘、抽取和集成实现的。这对用户的隐私和安置和障碍物等信息．控制车辆