在大规模图计算中，分布式计算的原理是通过将一个大规模图划分为多个子图，并将这些子图分配到不同的计算节点进行并行计算，最后将计算结果进行合并。分布式计算可以利用多台计算机的计算能力来加速图计算的过程，同时提高系统的可扩展性和容错性。
社交网络分析（Social Network Analysis, 简称SNA）是一种研究虚拟或现实社会网络结构与特征的方法，通过了解个体之间的联系和关系，在社会学、心理学、人类学等领域有广泛应用。
社交网络分析(Social Network Analysis，简写为SNA)，又称为社会网络分析，是指基于信息学、数学、社会学、管理学、心理学等多学科的融合理论和方法，为理解人类各种社交关系的形成、行为特点分析以及信息传播的规律提供的一种可计算的分析方法。社交网络是由多个节点及其关系所组成的集合，节点通常代表个人或组织，节点之间的边则代表他们的联系或交互。社交网络分析涉及的理论很广泛，有网络科学、复杂网络分析、图神经网络等。
背景知识：社交网络分析、数据挖掘、IBM SPSS Modeler 社交网络分析是人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和测量。图 1 是社交网络的一个示意图，其中的节点表示人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体；连线表示节点之间的关系或信息流动。信息流动的方式有很多，比如邮件，电话，短信，博客，等等。假设 A 经常与 B 和 C 通电话，通过分析 A 的电话 ID 记录，可以构筑出图 1 中的简单社交网络。从此图中我们可以看出 A, B, C, 三人 中，A 具有较强的
社交网络分析是人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和测量。图 1 是社交网络的一个示意图，其中的节点表示人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体；连线表示节点之间的关系或信息流动。信息流动的方式有很多，比如邮件，电话，短信，博客，等等。假设 A 经常与 B 和 C 通电话，通过分析 A 的电话 ID 记录，可以构筑出图 1 中的简单社交网络。从此图中我们可以看出 A, B, C, 三人 中，A 具有较强的影响力。如果 A 获得了正面或者负面的消息，这消息会很快传递给 B 和 C。而 B 与 C 之间的影响力是间接的，只能通过 A 来传播。
复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络，还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络，网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中，我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
随着社交网络日益发展，人们乐于在社交网络上分享自己的生活，拓展自己的人脉。这一系列活动背后，是基于社交网络的巨大数据。然而，人们对社交网络数据的挖掘和分析都还处于相对初级的阶段，大规模、高维度数据的挖掘方法还在不断地演化。 随着信息技术的迅猛发展，参与到社交网络的人越来越多，人们乐于在网络中去分享自己的相关信息，拓展自己的人脉。企业甚至能通过社交平台去直接影响客户，一切都似乎因为社交网络的出现而变的美好。 波浪式的社交网络传播 每一条发布的信息，如同石块入水所散开
数据猿导读 基于社交网络分析的风险控制才刚刚开始，随着互联网金融的快速发展，团伙欺诈也日趋专业化同时迅速膨胀，社交网络分析结合大数据处理技术必将是应对新形势下欺诈的一个利器。 本文为数据猿推出的大型“
提到社交网络分析，推荐系统、风控模型这些名词，相信你并不陌生，社交网络分析无非是 Pandas+Matplotlib，推荐系统大概率是余弦相似性、协同过滤，风控则被LR（逻辑回归）、XGBoost这些成熟的模型占据。
图数据库作为一种强大的数据存储和查询工具，正逐渐在各个领域得到广泛应用。未来，图数据库的发展方向可能包括以下几个方面：
（点击可查看大图） 本文主要阐述： 社交网络的结构特性与演化机理 社交网络群体行为形成与互动规律 社交网络信息传播与演化机理 浏览后四章的内容请见下篇（2017年9月26日二条）。 前言 社交网络在维基百科的定义是“由许多节点构成的一种社会结构。节点通常是指个人或组织，而社交网络代表着各种社会关系。”在互联网诞生前，社交网络分析是社会学和人类学重要的研究分支。早期的社交网络的主要指通过合作关系建立起来的职业网络，如科研合作网络、演员合作网络等。 本文所指的社交网络分析专指在线社交网络分析（Onlin
图数据库的基本概念主要包括图、节点、边、属性、图查询和图算法。通过将数据以图的形式存储和查询，图数据库可以更方便地表示和处理实体之间的关联关系。
社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分，同时也成为了海量信息和数据的产生地。随着社交网络的蓬勃发展，如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为一项具有挑战性的任务。自然语言处理（NLP）技术的应用为社交网络分析提供了新的思路和工具。本文将深入探讨NLP技术在社交网络分析中的创新应用，包括舆情分析、用户画像构建、事件检测等方面，为读者展示NLP如何赋能社交网络数据的挖掘和应用。
深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是图算法中的两个基本搜索算法，它们用于遍历和搜索图或树结构。这两种算法不仅在计算机科学中具有重要地位，还在现实世界的各种应用中发挥着关键作用。在本文中，我们将深入探讨 DFS 和 BFS 的高级应用，包括拓扑排序、连通性检测、最短路径问题等，并提供详细的代码示例和注释。
社交网络在维基百科的定义是“由许多节点构成的一种社会结构。节点通常是指个人或组织，而社交网络代表着各种社会关系。”在互联网诞生前，社交网络分析是社会学和人类学重要的研究分支。早期的社交网络的主要指通过合作关系建立起来的职业网络，如科研合作网络、演员合作网络等。
随着网络攻击手段的日益复杂化，网络安全领域所面临的威胁也愈发严重。在这种情况下，如何有效地处理和分析与大量的攻击数据，以找出其中的关键线索，成为网络安全分析师们所面临的重要挑战。本文将针对这一问题进行分析并提出相应的解决方案。
中国计算机学会《社交网络与数据挖掘-学科前沿讲习班》价值1725元门票免费派送（仅2张！） 关注腾讯高校合作独享福利 讲习班时间：2014年8月10-12日 地点：中科院计算所 【抢票结果】 恭喜以下两位朋友获得本次讲习班门票各一张。具体参会方法，请留意手机短信通知。 186******244 153******998 【讲习班详情】 主题 社交网络与数据挖掘 特邀讲者 John Hopcroft 康奈尔大学计算机系教授、图灵奖获得者、美国科学院/工程院/艺术学院院士、计算理论的奠基人之一、Hop
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上回说到，LIL 通过把稀疏矩阵看成是有序稀疏向量组，通过对稀疏向量组中的稀疏向量进行压缩存储来达到压缩存储稀疏矩阵的目的。这一回从图数据结构开始！
以色列科学家们开发了一种基于机器学习的新型通用算法，用于检测社交网络平台(包括Facebook和Twitter在内)上的虚假账户，这在网络安全领域具有相当大的应用潜力。
3 年的硕士生涯一转眼就过去了，和社交网络也打了很长时间交道。最近突然想给自己挖个坑，想给这 3 年写个总结，画上一个句号。回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的，开始科研生活时到处发邮件要源代码，发完最后一封本以为又是无功而返，很意外的收到了秒回的邮件，邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码。当时过于开心，因为终于有热心的作者回复了，以至于没有仔细考虑，想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅。之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复，实验代码多是使用 Python 构建的，好吧只能咬咬牙继续了。当时的学习苦于资料太少，唯一的参考只有那份 R 语言实验代码，因此萌生了写一份站在社交网络分析角度的 R 语言教程。《社交网络分析的 R 基础》中所介绍的内容都是最新的技术，Visual Studio Code 在半年之前甚至无法调试 R 语言，代码规范遵循 Google's R Style Guide。该系列博客一共包含六篇文章，具体的目录如下：
本文主要阐述： 社交网络分析的应用 社交网络前沿研究 学习资料 参考资料 浏览前三章的内容请见上篇（2017年9月26日头条）。 四． 社交网络分析的应用 1. 社交推荐 社交推荐顾名思义是利用社交网络或者结合社交行为的推荐，具体表现为推荐 QQ 好友，微博根据好友关系推荐内容等。在线推荐系统最早被亚马逊用来推荐商品，如今，推荐系统在互联网已无处不在，目前大热的概念“流量分发是互联网第一入口”，支撑这个概念有两点核心，其一是内容，另外就是推荐，今日头条在短短几年间的迅速崛起便是最好的证明。 根据推荐
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。
图数据库是一种特殊的数据库管理系统，用于存储和操作图形结构的数据。它是基于图论理论的数据库，使用图形模型来表示实体之间的关系。图数据库中的数据以节点和边的形式存在，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
图数据库是一种以图形结构来进行数据存储、查询和分析的创新型数据库。在大数据和复杂网络分析的背景下，图数据库正变得越来越重要。以下是对图数据库发展趋势和未来期望的讨论：
2018 年 4 月 23 日至 27 日，第 27 届国际万维网会议(26th International World Wide Web Conference) 在法国里昂举行。斯坦福大学SNAP组
原本众多人都不喜爱的拼多多，也不愿使用的拼多多，就这样成功上市，成为了市值千亿的互联网企业。创始人黄峥也创造了一个奇迹：用28个月时间创造了身家800亿。
导语：在刚刚结束的ACM SIGKDD 2019顶级会议上，腾讯技术工程事业群数据平台部与中科大联合发表的最新研究成果入选SIGKDD 2019 Research Oral Paper (研究类文章)，入选论文的题目“MCNE:An End-to-End Framework for Learning Multiple Conditional NetworkRepresentations of SocialNetwork”。该研究成果由中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室陈恩红教授团队（博士生王
拥有超过一百万粉丝的认证用户的推特网络。圆圈（节点）代表用户，连接圆圈的线条代表一个用户「关注」另一个用户。颜色表示通过模块化聚类确定的类别。
图数据库在处理大规模数据集时具有良好的性能和可伸缩性。以下是一些与图数据库相关的性能和可伸缩性特征：
通常，在推荐系统中，我们有一组用户和一组项目。每个用户通过一些值对一组项目进行评分。推荐系统的任务是预测用户u在未评级项目i上的评级，或者通常根据已经存在的评级为给定用户u推荐一些项目。
“Valar Morghuli，凡人皆有一死。” “没错，但那是‘凡人’。会数据的，都不是凡人。” ——DT君
不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联，这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要，图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。
不知道大家有没有这样的感觉，本人一直觉得社交网络这个东西是一个很有意思的玩意儿，起初觉得它有意思也可能是由于这个可爱的名词-Social Network，也可能是被五颜六色的社交网络示意图所吸引，总之并没有什么高大上的名词来解释我对于它的喜爱。也正是由于这种莫名的好感，基于社交网络的推荐系统也成了我后来硕士阶段研究的课题。随着后续学习与研究的深入，逐渐了解到了社交网络中包含的有意思的结论以及所蕴含的强大知识，也更加确定了自己对于这一领域的喜欢。
随着社交媒体的飞速发展，在线社交网络成为了人们赖以生存的第二世界。大规模社交网络用户的形成使得传统的网络表示方法遇到了瓶颈，由于随着深度学习技术的蓬勃发展以及受自然语言处理领域词嵌入技术的启发，自动学习网络中节点的向量表示成为近年来的研究热点。
在计算机科学领域，数据结构是构建算法和程序的基础。在初级阶段，我们已经掌握了一些基本的数据结构，如数组、链表、栈和队列等。然而，在实际应用中，涉及到大规模数据处理、高效搜索以及复杂关系建模等场景，我们需要更高级的数据结构来满足这些需求。在这篇文章中，我们将深入学习两个重要的高级数据结构：平衡树和图的高级算法。
数据分析中一个渐趋普遍的趋势是将相互关联的数据作为网络进行分析。网络分析不仅仅是查看数据的属性，还会关注数据和最终产出之间的结构关联。我们的重点是理解这些网络。网络总是难以进行可视化和导航，而且最大的问题是很难找到与任务相关的模式。
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
图神经网络（GNN）是一种深度学习的方法，特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略，GNN能把图数据变成神经网络能训练的标准格式。在节点分类、边信息传播和图聚类这些任务中，GNN表现得都特别好。
图是信息科学中最常用的一类抽象数据结构，能够直观的表达现实世界中对象之间的真实关系。许多重要应用都需要用图结构表示，传统应用如最优运输路线的确定、疾病爆发路径的预测、科技文献的引用关系等；新兴应用如社交网络分析、语义 Web 分析、生物信息网络分析等，与图相关的处理和应用几乎无所不在 [1] 。
上一期的推送，小F做了一些社交网络分析的前期工作。 传送门：Python数据可视化：平凡的世界 比如获取文本信息，人物信息。 最后生成一个人物出现频数词云图。 本次来完成剩下的工作。 实现《平凡的世界
犀牛鸟学问特别活动 犀牛鸟学问特别活动CCF YOCSEF“社交网络与大数据前沿” 学术报告会将于6月22日周四下午在腾讯北京分公司希格玛大厦举行。 本次报告会邀请到犀牛鸟海外专家CMU Christos Faloutsos 教授，中科院计算所副研究员、微信AI科学顾问罗平博士，清华大学崔鹏副教授畅谈社交网络前沿研究。参与报名请点击底部“阅读原文”。 随着微信、微博、Facebook、Twitter等线上社交平台的普及与广泛应用，用户可以随时随地的在网络上分享内容，进行互动，由此产生了海量的用户数据。用户在
今天我们来聊聊 Networkx，这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化（点击文末“阅读原文”了解更多）。
在网络理论 的研究中，复杂网络是由数量巨大的节点 和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络 结构。用数学的语言来说，就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络，如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性，而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点，与现实中各类高复杂性系统，如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。
数据结构是计算机科学和编程中的基础概念，它们用于组织和存储数据以便有效地进行操作和管理。本文将带您深入探讨数据结构，从基础的数组和链表到高级的树和图，以及它们在实际编程中的应用。
作者：CDA 数据分析师 基于数据的科学决策正成为趋势，国内外主要公司都在建立用数据说话、洞察、优化与创新的管理机制。如何利用数据、让数据切实产生价值是每一位数据从业人员应该深入学习并不断实现的目标。今天很有幸采访到了《大数据与机器学习:实践方法与行业案例》的作者陈春宝老师，告诉我们大数据究竟应该如何更接地气儿。 嘉宾介绍 陈春宝 上海交通大学工业工程博士，经济学硕士。在银行、信用卡、医药与电信等行业拥有近十年数据挖掘分析与 SAS 建模经验，现就职于商业银行，在数据挖掘、机器学习
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