OpenSNS一款有“身份”的开源免费SNS社交系统，包含 微博、资讯、活动、论坛、专辑、积分商城、群组、充值中心、 问答、分类信息、微店等模块，支持PC端、手机网页版、客户端、 微信版等多种平台，可以为客户快速搭建社交网站。2015年1月28日ThinkOX 正式更名为 OpenSNS。

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。

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。

丰富的软件工具对社会网络分析和可视化展示了力量的兴趣,但许多这些工具使用困难,特别是对于那些缺乏经验编程语言。开源软件工具,NodeXL设计尤其方便学习的概念和方法的社会网络分析与可视化作为一个关键组件。 NodeXL支持学生学习社会网络分析和专业人士网络分析应用到感兴趣的业务问题上。它建立在熟悉的Excel电子表格范式基础上，为非程序员提供一个易于使用的工具。NodeXL集成Excel的内部分析函数,常用的网络指标和可视化这三个方面。它支持不同视觉网络布局、强大的过滤、聚类和映射的顶点和edge-level数据到高度可定制的视觉属性和标签。

1. 自己写的一个android app, 用于发布实时动态。 2. 测试工具，软件功能有限，若使用中有问题不足，望多见谅。 3. 用到的支持工具有：bmob，Baiduloc， glide，PhotoView

社会学生 学生社交平台 项目名 社会学生平台 目标 毕业后与刚毕业的学生保持联系，为将物理准备的毕业年鉴转移到社交平台做出贡献。 能力 管理员、院士、会员、访客 功能需求 根据授权级别访问页面、更新配置文件信息、执行授权分配、批准后将新记录分配给“成员”角色 功能失调的需求 防止登录系统的用户访问登录和创建屏幕，尝试访问未经授权的页面时重定向 使用的技术 Microsoft SQL Server 2012、C#、ASP.NET、AJAX、Java 脚本、XML 使用的工具 Microsoft Visual Studio 2012、Microsoft SQL Server 2012 附录 实体框架

循环码matlab中编程代码社交蜘蛛算法 这是社交蜘蛛算法（SSA）[1]的源代码存储库。 该算法以多种编程语言实现。 [1] James JQ Yu和Victor OK Li，“用于全局优化的社交蜘蛛算法”，应用。 软计算，第一卷30，第614–627页，2015年。 如何使用 您可能需要编辑源代码以适应算法来解决您的优化问题。 C ++ class MyProblem : public Problem { public: MyProblem(unsigned int dimension) : Problem(dimension) { // Your problem initialization. } double eval(const std::vector& solution) { // Your objective function implementation. return 0.0; } }; SSA ssa(new MyProblem(30), 30); ssa.run(10000, 1.0, 0.7, 0.1); Python def problem(x

一个基于ASP.NET开发的NetSNS开源社交系统v1.5.1源代码

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。

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