基于复杂网络的学生社交网络模型研究（2008年）

这个Matlab代码基于小世界网络实现，是经典的SIR传播模型。模型中，个体状态经历S（易感）、I（感染）、R（康复）三种阶段。康复者具有免疫力，不再感染。尽管代码实现基本功能，其简洁性有待提高，适合学习SIR传播模型的代码设计思路。

社交网络作为新兴媒体具有广泛社会影响力，其营销方式日益发展。本研究基于日常生活中的信任原理，提出了一种基于信任度的消息传播模型。该模型首先通过数据挖掘算法对个体进行分类，然后计算个体间的信任度，并结合消息与个体属性相似性进行传播范围预测。实验结果显示，该模型相较于基准方法，在准确度上提升了约15%。

复杂网络的视角去看软件结构，还是挺有意思的。一度和点权这两个指标，能比较直观地反映软件系统里哪些类最“活跃”或者“重要”。作者还真不只是停留在理论，挑了几个经典的面向对象系统，做了详细的统计拟合，还挺有说服力。 软件架构里常说要解耦、分层，那到底怎么量化这些设计是否“合理”？这篇文章就给了一个不错的切入点。你可以把类、模块当成节点，依赖关系当成边，搞一个网络出来。就能从图的角度研究软件系统结构，逻辑也蛮清晰的。 有一点我喜欢——它不是光谈理论，还引入了一个叫r的参数，模拟软件在演化过程中的增长机制。意思就是说，随着项目越来越大，代码结构是怎么变的？哪些部分会越来越“重”？用复杂网络的套路，竟然

这个Matlab代码集合涵盖了复杂网络中的基本网络模型，包括BA_NET、Clustering_Coefficient.m、Degree_Distribution.m、NN_coupled_net.m、NW_net.m、randomgraph.m、suijitu.m和WS_net.m。这些模型对研究复杂网络结构和特性具有重要意义。

为了克服传统分析方法易受噪声和人为因素干扰导致分析结果不准确的缺陷，本研究提出了一种基于大数据的社交网络用户兴趣个性化推荐模型。该模型以矢量空间模型为基础，深入分析了用户兴趣推荐模型的结构及其与周边模型的交互关系，并在此基础上划分了服务器网络部署模块，设计了模型的运行网络结构。为了提高模型的效率和可扩展性，本研究利用MapReduce模型将任务分发到分布式计算机集群中，从而构建出能够满足用户个性化需求的推荐模型。此外，模型还利用了大数据双层关联规则数据挖掘技术来获取用户感兴趣的网络数据，并根据推荐结果评估用户对推荐内容的兴趣程度。实验结果显示，该分析方法的准确率高达98%，且对大规模社交网络用

社交网络影响力传播研究汇集了随机模型、数据挖掘、算法优化和博弈论等技术，主要涵盖影响力传播模型、学习和优化。通过总结计算机科学领域近年的成果，展现了该研究的综合应用。当前面临的挑战和未来研究方向也需要进一步探讨。

社交网络中关系强度的度量一直是一个基础性问题。尽管以往大部分研究将关系分为强弱两类，但随着社交网络技术的进步，这一问题愈发复杂。盛达魁与孙韬提出了新的衡量方法，更精确地评估社交网络中关系的强度。

近年来，微博等社交网络蓬勃发展，蕴藏着海量用户观点、生活感悟及人际关系等宝贵信息。然而，庞大的数据规模和获取难度为社交网络数据挖掘带来了挑战。为此，本系统基于Hadoop架构，构建了一个集分布式数据库、并行爬虫、并行数据处理和并行数据挖掘算法集于一体的并行社交网络挖掘系统。该系统能够高效获取和分析海量社交网络数据，为社团分析、用户行为分析、用户分类、微博分类等研究提供有力支持。

海豚算法研究最近在谷歌学术上获取了一些资料，可以来看看。这些文章涉及多个有趣的算法，像是基于三角形的社团发现算法、复杂网络社区挖掘的距离相似度算法，以及 Twitter 平台的人物关系网社区发现算法等。适合对社交网络、复杂网络感兴趣的同学，内容挺实用的。你可以下载文章，深入了解这些算法的实际应用。文章中提到的算法涉及多技术点，比如simHash算法、TF-IDF算法等。这些算法在文本相似度匹配、带宽自适应跟踪、以及数据聚类中都有广泛的应用，都是提升工作效率的利器。嗯，了解一下也能你更好地掌握算法优化的思路。如果你在做复杂网络，记得看看这篇关于海豚社会网络的数据集下载的文章，对你做研究会有。如果