Twitter数据集20万条包括文本，时间，转推关系、回复关系，作者等一系列信息，Twitter的社交网络连接数据集，包含Twitter当中的用户转发关系。可以用于社交网络数据分析研究、异常检测、事件检测与演化模型分析、情感分析、链接预测，信息传播等方面的研究
2021-12-01 21:28:12
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影响力最大化
库：
JGraphT库（图论数据结构和算法的Java库）
JUNG（Java通用网络/图形框架）
随机图生成模型：
问题定义：社交网络中的影响最大化问题寻找出一组节点，这些节点可以将信息传播给最大数量的成员。
该项目包含我题为：
在这项工作中，我们提出了一种以幂律图为重点的方法来加快Kempe算法的速度。 改进包括预先选择最有希望的节点。 为此，我们探索了幂律图的一些性质以及社会影响力与程度分布之间的关系。 我们已经通过实验分析证实，这种预选可以减少运行时间，同时又能保证解决方案的质量。
提出的算法的源代码在这里： src/algoritmos/PrevalentSeed.java
2021-11-23 20:57:50
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社会网络是指人们根据相识关系所形成的网络形态。随着万维网的迅速发展，其中蕴含的社会网络迅速膨胀，其结构异常复杂，导致人们很难通过数字、表格或文字的方式对其进行表示、分析和管理，并使其中所包含的丰富信息资源难于被发现和有效利用。可视化方法可以将复杂的社会网络结构转换成美观的图形，辅助人们直观地理解社会网络结构并从中挖掘有用的信息，是社会网络分析的一个重要途径。在前人研究的基础上，本论文针对从照片共享网站Flickr中采集的社会网络数据，通过在SqlServer数据库管理平台上的SQL编程对社会网络数据集进行了压缩，并基于Matlab平台设计和实现了布点算法对提取的关键网络结构进行了可视化展示。
2021-11-08 21:49:23
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信息的传播和扩散已经成为当今社会网络分析中的热点问题之一。 为了分析在线社交网络信息的传播和级联属性，在本文中，我们讨论了两种用户决策在整个城市活动中的传播，即``想参加活动''和``根据用户对``豆瓣''的关注程度和全市范围内的活动数据，分析活动决策在以下方面的分布特征：级联子图的规模和范围，级联子图的结构特征，扩展树的拓扑属性以及级联子图的出现频率。 在此基础上，我们提出了一种新的信息传播模型。 在经典的独立扩散模型的基础上，我们介绍了三种机制：均等概率，节点相似度和节点流行度，它们可以产生并影响信息的传播。 此外，通过在六种不同类型的网络数据集上进行实验，我们比较了上述三种机制（总共六个特定因素）对信息传播的影响，并提出节点的受欢迎程度在信息传播中起着重要作用。
2021-11-08 21:23:52
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网络中节点重要性度量对于信息的扩散、产品的曝光、传染性疾病的检测等都具有重大的理论意义。为了度量节点重要性，基于网络拓扑结构考虑全局信息和局部信息提出了加权的节点重要性度量方法。对于一个无权网络，先考虑网络全局信息，计算出每个节点的特征中心向量值，将边两端节点值的和作为边的权重，从而构成一个加权网络；然后根据加权网络的局部信息求出加权网络的度。基于SIR模型的四个实证网络，实验结果表明加权方法比特征向量中心性、度中心性、紧密度中心性和介数中心性方法的效果更显著。
2021-11-03 13:32:24
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在大数据时代，社交网络已成为互联网上人类交流与互动的重要体现。 识别网络中有影响力的传播者，在疾病爆发，病毒传播和舆论控制等各个领域都起着至关重要的作用。 基于这三种基本集中度测度，提出了一种应用偏好关系分析和随机游走技术的综合算法PARW-Rank，用于评估节点影响。 对于每个基本度量，分析网络中每个节点对之间的优先级关系，以构建部分优先级图（PPG）。 然后，通过结合针对三种基本度量的偏好关系来生成综合偏好图（CPG）。 最后，通过在CPG上进行随机游走来确定节点的排名。 此外，使用五个公共社交网络进行比较分析。 实验结果表明，与现有的单一中心测度方法相比，我们的PARW-Rank算法可以实现更高的精度和更好的稳定性。
2021-10-25 09:11:28
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很好的社交网络作图软件，可生成常见的网络拓扑类型，并进行基本的分析。用于英文paper写作中的网络拓扑绘制尤为合适。
2021-10-21 15:19:30
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