社交媒体网络在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。 社区结构是社交媒体网络的显着特征之一，已经被应用到推荐系统和网络营销等实际应用中。 随着社交媒体规模的Swift扩大和信息量的激增，如何在大数据场景中识别社区已成为一个挑战。 基于我们以前的工作和地图方程（来自社区挖掘信息理论的方程），我们开发了一种新颖的分布式社区结构挖掘框架。 在框架中，（1）我们提出了一种新的链接信息更新方法，以试图避免数据写入相关的操作并试图加快该过程。 （2）我们使用来自节点及其邻居的本地信息而不是pagerank来计算节点的概率分布。 （3）我们从先前的工作中排除了网络分区过程，并尝试直接在MapReduce上运行map方程。 在现实世界中的社交媒体网络和人工网络上的经验结果表明，新框架在准确性，速度和可伸缩性方面优于我们以前的工作和一些著名的算法，例如Radetal，FastGN。

2016年发表在science advance上一篇经典的利用社交媒体大数据研究灾害的文章，对社交媒体在灾害中时空响应、灾损及恢复刻画、情感等多方面进行了分析，引用量接近400

回声演示 该演示演示了社交媒体平台的机制如何促进在线回声室的形成，这是一种社会现象，隔离社区加强了他们自己的信念，并阻止了其他想法和观点。 玩。

与联系人的小横幅。 带有我的社交媒体和其他联系信息的小横幅。 有点像“ Hello World！” 应用程序... 支持语言:English

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