简介：介绍了社交网络的背景知识,讨论了社交网络拓扑特性的研究框架,选取不同类型的社交网络对其拓扑特性进行评述,并针对各种典型社交网络的拓扑特性进行比较总结,最后展望了需要进一步研究的方向。

简介：归纳出对在线社交网络研究具有挑战性的一些课题,介绍描述用户关系的逻辑模型（粉丝模型）,提出逻辑关系寓意邻接矩阵（粉丝矩阵）。用此模型展示对微博平台Top-X信息查询的聚合-排序-删除算法。进一步应用映射和化简概念将上述Top-X信息查询算法扩展于并行计算环境,给出映射关注和化简粉丝在Ha-doop系统联机实现的算法。粉丝模型和相应的算法实现了对新浪微博74.7GB和Twitter的101GB实际数据的多种约束下信息查询和微博转发预测,特别是在Hadoop系统联机环境下,新方法的信息化简和计算性能明显提高。

简介：依据动力学建模的思想将社交网络用户分为4大类:未接收谣言用户,接收未处理用户,谣言支持用户和谣言反对用户。基于平均场理论研究网络谣言的传播规律,提出一个新的网络谣言传播动力学模型。通过对模型动力学性质的分析及数值仿真实验,分析得出网络谣言传播规律,明确谣言处于何种状态下应当采取何种措施,以及如何通过对具体因素进行控制来快速平息谣言的传播。

简介：在经典SIR传染病模型的基础上,根据在线社交网络中谣言传播的特点,将网络谣言的受众用户扩展为无知者、知晓者、信任者、传播者、暂时免疫者和永久免疫者6类.同时考虑到用户会因为不断接触某一相同的谣言而导致对该谣言的信任水平增加的现实情况,引入社会加强正向效应,提出了一个改进的在线社交网络谣言传播模型,并结合复杂网络的相关理论建立了一个考虑聚类系数可变的无标度网络环境进行仿真研究.仿真发现,谣言的传播能力与影响范围会随着社会加强正向效应、用户首次接触并相信谣言的概率、孤立节点密度以及初始传播节点的度的增大而增大,但会随着网络聚类系数的增加而得到抑制.本文提出的谣言传播模型比较符合真实在线社交网络的谣言传播特性,可以为实践中网络谣言的管控提供一定理论参考.

简介：摘要数字化的信息时代，智能手机大大地提高了工作学习效率，丰富了生活娱乐方式。但便捷的同时，问题性智能使用也带来了抑郁焦虑等负面健康影响。本文就问题性智能手机使用与抑郁焦虑的相互影响进行了综述，为进一步问题性智能手机使用相关研究提供思路。