在线社交媒体中的信息传播预测

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简介:近年来,以微博、微信等为代表的在线社会媒体逐渐成为人们发布、传播和获取信息的主要媒介。社会媒体汇聚了大量的用户关系数据和信息传播数据,为分析和研究人类社会活动提供了弥足珍贵的数据资源。社会媒体中数据多源异构、个体间关系繁杂、信息传播突发等特点给社会媒体分析提出了科学技术挑战。分析社交网络的结构规律、挖掘用户行为的固有模式、探索网络信息传播的内在机理、研究高效的社交网络分析与网络信息传播预测方法,有利于提升对在线社会媒体的科学认知水平和有效利用能力。报告将从网络结构分析、网络表达学习、网络信息传播预测等几个方面介绍报告人近几年在在线社会媒体中的信息传播预测方面的研究成果。
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讲师:沈华伟

  • CCF专业会员
  • 中科院计算所研究员
  • 研究方向:社会网络分析和数据挖掘

关键词:

课程简介:近年来,以微博、微信等为代表的在线社会媒体逐渐成为人们发布、传播和获取信息的主要媒介。社会媒体汇聚了大量的用户关系数据和信息传播数据,为分析和研究人类社会活动提供了弥足珍贵的数据资源。社会媒体中数据多源异构、个体间关系繁杂、信息传播突发等特点给社会媒体分析提出了科学技术挑战。分析社交网络的结构规律、挖掘用户行为的固有模式、探索网络信息传播的内在机理、研究高效的社交网络分析与网络信息传播预测方法,有利于提升对在线社会媒体的科学认知水平和有效利用能力。报告将从网络结构分析、网络表达学习、网络信息传播预测等几个方面介绍报告人近几年在在线社会媒体中的信息传播预测方面的研究成果。