Focused on the mathematical foundations of social media analysis, Graph-Based Social Media Analysis provides a comprehensive introduction to the use of graph analysis in the study of social and digital media. It addresses an important scientific and technological challenge, namely the confluence of graph analysis and network theory with linear algebra, digital media, machine learning, big data analysis, and signal processing. Supplying an overview of graph-based social media analysis, the book provides readers with a clear understanding of social media structure. It uses graph theory, particularly the algebraic description and analysis of graphs, in social media studies. The book emphasizes the big data aspects of social and digital media. It presents various approaches to storing vast amounts of data online and retrieving that data in real-time. It demystifies complex social media phenomena, such as information diffusion, marketing and recommendation systems in social media, and evolving systems. It also covers emerging trends, such as big data analysis and social media evolution. Describing how to conduct proper analysis of the social and digital media markets, the book provides insights into processing, storing, and visualizing big social media data and social graphs. It includes coverage of graphs in social and digital media, graph and hyper-graph fundamentals, mathematical foundations coming from linear algebra, algebraic graph analysis, graph clustering, community detection, graph matching, web search based on ranking, label propagation and diffusion in social media, graph-based pattern recognition and machine learning, graph-based pattern classification and dimensionality reduction, and much more. This book is an ideal reference for scientists and engineers working in social media and digital media production and distribution. It is also suitable for use as a textbook in undergraduate or graduate courses on digital media, social media, or social networks. Table of Contents Chapter 1 - Graphs in Social and Digital Media Chapter 2 - Mathematical Preliminaries: Graphs and Matrices Chapter 3 - Algebraic Graph Analysis Chapter 4 - Web Search Based on Ranking Chapter 5 - Label Propagation and Information Diffusion in Graphs Chapter 6 - Graph-Based Pattern Classification and Dimensionality Reduction Chapter 7 - Matrix and Tensor Factorization with Recommender System Applications Chapter 8 - Multimedia Social Search Based on Hypergraph Learning Chapter 9 - Graph Signal Processing in Social Media Chapter 10 - Big Data Analytics for Social Networks Chapter 11 - Semantic Model Adaptation for Evolving Big Social Data Chapter 12 - Big Graph Storage, Processing and Visualization

在在线社交网络中的虚拟社区检测领域，大多数现有方法经常从单一角度检测社区，而忽略了网络相关特性对社区检测的影响。 所有这些降低了社区划分结果的可解释性和准确性。 为了解决这个问题，提出了一种在线社交网络的虚拟社区检测模型框架。 该模型框架考虑了影响社区检测结果的三个关键因素：结构特征，属性信息和节点对网络的影响程度。 提出的模型不仅是现有社区检测模型的映射，而且是为社区检测方法设计更多未来模型的参考。

如今，网络欺凌已成为一项重要的社会挑战。 网络欺凌会影响一个人的心理和情感方式。 因此，需要设计一种方法来检测和防止社交网络中的网络欺凌。 大多数现有的网络欺凌方法仅涉及文本检测，很少有方法可用于分析视觉检测。 在这项拟议的工作中，将检测多模型网络欺凌，例如音频、视频、图像以及社交网络中的文本。 网络欺凌图像将使用计算机视觉算法进行检测，该算法包括图像相似性和光学字符识别 (OCR) 两种方法。 网络欺凌视频将使用镜头边界检测算法进行检测，其中视频将被分成帧并使用其中的各种方法进行分析。 提议的框架还支持识别社交网络中的网络欺凌音频。 最后，使用分类器将网络欺凌数据分为身体欺凌、社交欺凌和言语欺凌。

随着信息技术的飞速发展和信息的广泛应用，社交网络正变得越来越方便和快捷地用于信息发布和获取。 预测主题受欢迎程度对于在线推荐系统，营销服务和舆论控制非常重要。 在本文中，我们借助时间序列分析方法预测主题的受欢迎程度，验证了ARMA模型在主题受欢迎程度预测中的有效性。

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社会性LSTM预测社区间冲突 作者： （ ）， （ ） 概述 该软件包包含用于复制预测结果的代码，该论文发表在The Web Conference（ie，WWW）2018论文中。该任务旨在在Reddit.com上预测社区间的动员和冲突。 特别是，我们研究了一个社区（“源”）发布超链接到另一社区（“目标”）的帖子的情况，目标是预测此“交叉链接”帖子是否会导致重大的“动员”参加目标社区的源社区成员的数量。 主要模型是“社会主导的” LSTM，它使用用户和社区的向量嵌入来帮助做出此预测。 特别是，使用“ node2vec”样式的方法学习用户和社区的嵌入，并且我们使用这些嵌入（以及来自交叉链接帖子的文本信息）来预测该帖子是否会导致动员。 有关更多详细信息，请参见和。 如果您使用与此项目关联的代码或数据，请引用以下文章： @inproceedings{kumar2018conflic

Big Data goes Personal Privacy and Social Challenges

Skybrud.Social Skybrud.Social通常是.NET中的一个框架，用于与Twitter，Facebook和Instagram等各种社交服务集成。 该框架将处理所有技术部分和API通信，因此您不必这样做。 注意从v1.0 ，此存储库和相应的软件包（ Skybrud.Social.Core ）将仅包含核心功能，而不是单个服务的实现。 每个受支持的服务现在都将具有其自己的存储库和程序包。 您可以在此页面的下方找到列表。 安装 要安装Skybrud.Social核心库，只需选择以下三种方法之一： 在您的Visual Studio项目中安装此NuGet程序包。 使更新变得容易。 获取最新版本的ZIP文件； 解压缩并将Skybrud.Social.Core.dll移至项目的bin目录。 我可能偶尔将构建版本上传到Dropbox。 这些是版本之间的内部版本，未在与版本相同的级别上进行测试。 如上所述，将Skybrud.Social.Core.dll移至项目的bin目录。 这将仅安装核心/基础功能。 如果您正在寻找给定服务的实现-例如。 或 ，您必须为每个服务分别安装一