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| 面向大社交数据的深度分析与挖掘 | |
| 作者姓名： | 唐杰 陈文光 |
| 作者单位： | 清华大学计算机科学与技术系 |
| 摘 要： | 社交网络在线化是大数据时代的典型特点,也是大数据产生的重要原因之一.本文从大数据的特点着手,结合互联网络尤其是在线社交网络的发展趋势,介绍大数据在提升国家信息产业科学化水平、引领新型互联网经济发展、推动社会学与信息科学交叉发展等方面带来的重大机遇;分析在线社会网络中存在的关键问题,阐述网络大数据研究在语义理解与分析、多模态关联与融合、群体行为分析与挖掘、多维分析与可视化、系统的研发与集成等方面面临的巨大技术挑战,以及当前国内外在大数据分析和在线社交网络领域的主要研究工作;总结和展望网络大数据研究的未来方向和前景. |
| 关 键 词： | 社交网络 社会影响力 社区发现 社交行为预测 |
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