项目组 实现生成 .gdf 文件以分析所述社交网络的应用程序（接受挑战）

随着互联网的发展，社交网络得到飞速的发展，基于大规模人群进行社会影响力的度量首次成为可能。社交网络相关领域的一个关键问题就是影响力最大化问题。影响力最大化问题从“口口相传”和“病毒式营销”到“马尔科夫随机场模型”，最后成为社交网络领域的一个研究热点越来越多的学者提出了各种算法来求解社交网络上的影响力最大化问题。影响力最大化问题是通过发现社会网络中最有影响力的节点集合，广泛应用于市场营销，其目的是为了用最小的营销成本得到最大的利润。本文首先介绍社交网络影响力最大化问题的相关理论知识，并重点研究了俩种影响力传播模型：独立级联模型（ICM）,线性阈值模型（LTM）。最后基于典型的影响力最大化算法：贪心算法，提出一种改进的算法。

基于社交网络的电影票房分析--以豆瓣电影和新浪微博为例，郑玲，李昕，近年来随着互联网技术飞快进步，社交网络媒体层出不穷，移动互联网的到来，使得人们参与网络社交更加便利，越来越多的研究人员开

宠物见面会 宠物主人社交网络网站 PETS MEET PETS。 以 HTML5、CSS 和 PHP 设计。 该存储库包含用于访问和注册的 HTML5 模板 CSS 样式和 PHP 代码。 出于隐私原因，此存储库不包含数据库和对服务器 PETS MEET PETS 的访问。

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《社交网络分析及案例详解》共分三大部分：第一部分介绍了社交网络分析的原理，社交网络分析研究立足社会学的角度，介绍了基于图论原理的社交网络理论基础，以及一些常用的计算指标和社交网络总体网络架构；第二部分展示了客户流失和捆绑套餐推广两个电信公司案例研究，研究承袭书中第一部分对社交网络分析的概念界定，利用分析软件的计算能力，以企业业务问题的实际解决为驱动进行实证分析；第三部分展示的是如何利用SAS软件解决社交网络分析的问题，SAS解决方案的不同模块可以分别用于社交网络分析、指标测算、计算得分、群体识别以及网络结构图的绘制等。 　　《社交网络分析及案例详解》目标读者对象包括企业市场经营管理人员、数据分析人员、IT系统运营人员、BI从业人员、营销策划人员、社交网站分析人员，以及统计学、应用数学、计算机等专业的学者和研究人员。

基于位置的移动社交网络数据集：gowalla,可用与机器学习模型训练。Gowalla is a location-based social network created in 2009: consists of 196,591 nodes and 950,327 edges, its users check-in at places through their mobile devices. Checkins are Shared with friends: As a consequence, friends can check where a user is or has been. Go

Twitter数据集6.5万条包括文本，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

社交网络巨头产业互联网布局研究报告.pdf

ORCHARD_Project 社交网络项目