如果按照发件数或者收件数对各邮箱进行排序，都可以看到社交分析中常见的指数曲线 ? ? 令我比较惊讶的是，在对发送邮件数取对数以后，所得到的结果仍旧是一条指数曲线。如下图所示。 ?...邮箱之间的社交分析(SNA) 这一部分的分析就比较好玩了，首先使用PageRank算法来计算各个邮箱的重要性。 结果发现收发最频繁的两个邮箱重要性反而不怎么高 ?...对上述社交网络进行可视化表示，在使用ForceAtlas2展开以后，得到如下图所示 ? 其中节点表示邮箱，边代表邮箱间发送的邮件。...下方红线部分的邮箱大部分是媒体，包括网络媒体和传统媒体，以及一些LGBT网站，教师工会等等，主要由MirandaL联系。...当然，如果不想用爬虫下邮件，我这有下了一晚上的成果，大概6k封的社交关系数据，还有已经生成的供gephi使用的gexf格式文件链接: http://pan.baidu.com/s/1qYpdVB2 密码
社交网络之图论实战 0.前言1.准备工作2.学习方法3.社交网络实战4.问题处理5.作者的话 0.前言 又到了新的一周，今天来学点新的知识，这节学的知识还是非常重要，那就是属于社交网络方向以及知识图谱方向以及我们研究生的一门课...本节将从我的学习方式到英文文档如何学习以及如何处理问题，以及如何去研究社交网络及图论等角度来分析！ 下面一起来学习新知识吧，记得打开你的python哦，哈哈，就是一篇python实战篇！...1.准备工作 本节以python-igraph来学习社交网络与图论相关知识！ 【两个网站】 那么我们一起来安装一下，这里引入两个网站。...3.社交网络实战 导包 from igraph import * 版本 igraph.
特性 NetworkX是一个Python包，用于创建、操作和研究复杂网络的结构和功能。...用于图、有向图和多重图的数据结构 许多标准图数据算法 网络结构和分析措施 用于生成经典图、随机图和合成网络的生成器 节点可以是“任何东西”(例如，文本、图像、XML记录) 边可以容纳任意数据(例如，权重...，时间序列) 无向图 Python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 无向图网络 G1 = nx.Graph() G1....有向图 Python # 有向图网络 G2 = nx.DiGraph() G2.add_edge('A', 'B') G2.add_edge('A', 'D') G2.add_edge('C', 'A...加权图 Python # 加权图网络 G3 = nx.Graph() G3.add_edge('A', 'B', weight=25) G3.add_edge('A', 'C', weight=8)
从互联网诞生之起，社交产品就一直热情不减，越来越多的人加入社交产品这场持久战。本文不讨论 Clubhouse ，想尝试从发展的角度聊聊社交的进化。 ?...这其实就是社交的起源。在当时没有语言体系的互动与交互下，人类通过社交帮助自己更好的生存，此时人类对社交的需求也仅仅是满足最基本的物质和生存需求。 随着进化，人类逐渐“获得”智能。...所以我们可以知道，社交的演变是从人类之间的互动开始的，并且依托于彼此之间的社会关系，产生了基于物质的需求以及精神的需求。直到如今，随着移动网络时代的不断深化，人们产生了对社交的第三个需求：信息需求。...二、信息时代下网络社交与娱乐的发展 上文提到的人类对信息的需求是我们当下这个时代的产物。...小结 随着社会演变和网络发展。当下实时通信、音视频、算法推荐等技术已经走向成熟，5G手机正在普及，各大商场则正在以低廉的价格向消费者普及VR、AR体验。
二、社交网络的发展现状（一）社交网络的普及程度目前，社交网络已经覆盖了全球大部分地区，拥有庞大的用户群体。无论是年轻人还是老年人，都在积极使用社交网络平台进行交流、娱乐和工作。...同时，随着技术的不断发展，新的社交网络平台也在不断涌现。（三）社交网络的发展趋势社交网络的发展呈现出多元化、移动化、个性化和智能化的趋势。未来，社交网络将更加注重用户体验，提供更加丰富的功能和服务。...六、社交网络安全的未来发展趋势（一）人工智能和机器学习在社交网络安全中的应用人工智能和机器学习技术可以用于检测和防范社交网络中的安全威胁，如网络诈骗、恶意软件传播、社交工程攻击等。...（四）社交网络安全的国际化合作随着社交网络的全球化发展，社交网络安全问题已经成为全球性的挑战。各国政府和企业应加强社交网络安全的国际化合作，共同应对社交网络中的安全威胁，保护用户的个人信息和数据安全。...同时，我们也需要关注社交网络安全的未来发展趋势，积极探索新的技术和方法，为社交网络的安全发展提供更加有效的保障。只有这样，我们才能在享受社交网络带来的便利的同时，确保社交网络的安全和稳定。
需求 让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。 难度：中等 1.什么是Twitter？...Twitter是一种在线社交网络服务，用户可以发布和阅读140个字符的短消息，称为“推文”。注册用户可以发布和阅读推文，但未注册的用户只能阅读推文。
原图： http://www.thehighestofthemountains.org/images/thehighestofthemountains_brai...
5586 6062 共同好友数量 63 22 20 19 18 17 16 15 15 15 根据共同好友数量的推荐算法虽然较为简单，但只要网络本身包含较多的真实线下好友关系
社交网络对我们产生了哪些影响？它让我们的生活更好了吗？ 这就是本项研究的初衷—— 在拥抱社交的价值之后，我们想要重新审视社交网络使用对个体的影响。...但是，社交网络早已“干预”了人们的生活，我们很难对原始状态进行评估。 而“斋戒”就如同一种“反向干预”——撤离社交网络这一影响源，衡量撤离后的变化，以此反观社交网络的影响。...1.4简短的概述 综上，本研究关注社交网络对个体的影响，将以微信使用为研究对象，关注当下社交网络使用中的诸多问题，着重探讨社交网络对幸福感、疏离感、工作投入的影响。...另一方面，理论上我们拥有使用社交网络的自由，也拥有不使用社交网络的自由，但是事实却并非如此，人们常常感觉“被微信绑架”是因为社交网络从来不是单向的，如果仅自己不使用社交网络，而其他人依旧使用，为了与他人联络和沟通...9.3 斋戒的影响与社交网络的影响 本实验出发点是探讨社交网络使用的影响，由于社交网络早已“干预”了我们的生活，实验采取了反向干预（不使用）操作。
《纽约时报》网络版今日发表分析文章称，谷歌周二发布社交网络工具Google Buzz，望借此与Facebook、Twitter等社交网络行业巨头竞争。...以下是文章主要内容： 面对不计其数的社交网络服务而不知所措？谷歌愿意帮忙——再多给你一个“选择”。谷歌周二发布Google Buzz，用户又将多一个传递信息与想法的平台。 ...这意味着谷歌将充分利用其技术优势，过滤掉社交网络中的大量无用信息。 不过Google Buzz和其他社交网站看起来几乎无异。...分析认为谷歌这一举措不是要建立单独的社交网站，而是担当了社交网络产业的催化剂。Facebook、Twitter、LinkedIn和 MySpace无异是社交网络市场的领头羊，因而谷歌必须要独辟蹊径。
直接上例子比较直观，社交网络中的好友关系，你-我，我-他。...中心势的原理就是比较一个网络的边缘点以及中心点的中心度的情况， 如果一个网络很集中，那么势必是中心点，中心度高；而边缘点中心度低。 如果一个网络很稀疏，那么中心点、边缘点的中心度没有多少差异。...这边笔者么有看到太多的关于中心势的指标，在这从网络中找到了这两个：网络聚类系数、网络密度。...2、网络密度——graph.density 跟网路聚类系数差不多，也是用来形容网络的结构复杂程度。越大，说明网络越复杂，说明网络越能够放在一块。...3、网络密度——graph.density 跟网路聚类系数差不多，也是用来形容网络的结构复杂程度。越大，说明网络越复杂，说明网络越能够放在一块。
image.png image.png SME9000高清网络编码器采用H.265/HEVC、H.264/AVC视频压缩算法和MPEG4 AAC音频压缩算法，在低网络带宽的严酷条件下也具备优异的视频表现和音频还原性...在1Mbps视频码率和30kbps的音频码率下也能实现1080P60/50高清视频的完美呈现。采用低延迟编码技术，1080P60编码延迟低于300ms。...为适应各种复杂的网络音视频应用环境SME9000提供了丰富的流媒体协议，例如RTMP, RTSP/RTP, HTTP, UDP等。...可广泛用于应急通信、网络视频直播、手机视频直播、远程会议、酒店VOD、校园广播、医院专家会诊等众多应用领域。
我想通过这篇文章为你提供一个理解社交网络的基本框架，并且你能据此向其他人讲解：社交网络是如何构建的？Influencer是什么？Lions是什么？信息是如何扩散的？...Social Networks Geography 社交网络地理 科学家们通常用一张成员之间的关系图来表示社交网络。 你也可以很容易地画出自己的社交网络图。...你在谈论社交网络的时候就可以用上这个简易的模型。不过，要注意一个城市中心有所处地理位置清楚的定位，但是社交网络的中心是一个抽象的位置，一般是连接他人最密集的地方。...社交网络中的地图通过人际联系的密度衡量用户间距离，而不是物理上的位置。牢记这点。 大概知道社交网络上的地理之后，我们来看看人口结构。...Social Networks Demographics 社交网络的人口结构 社交网络里的居民和生活中的居民不是一个类型，但是你仍能找到相似之处。
为了解决这些问题，研究者们开始关注社交网络数据在推荐系统中的潜力。社交网络数据包含了用户之间的社交关系、互动记录、社交网络中的内容传播等信息。...社交网络数据的获取与处理 在利用社交网络数据改进推荐系统时，数据的获取与处理至关重要。...基于深度学习的推荐算法 通过深度学习模型（如图神经网络、卷积神经网络），将社交网络数据与用户和物品的特征结合，生成推荐结果。 代码部署与实现 如何利用社交网络数据改进推荐系统。...社交网络数据：记录了用户之间的好友关系。...虽然社交网络数据在推荐系统中展示了巨大的潜力，但其应用过程中仍面临一些挑战： 数据的获取与隐私问题：社交网络数据涉及用户的个人隐私和敏感信息，例如好友关系、社交互动、地理位置等。
在社交网络中, 可以根据现有的社交网络图给用户推荐新的好友, 比如给用户推荐好友的好友。基于好友的好友推荐算法可以用来为用户推荐在现实社会中相互熟悉而在当前社交网络中没有联系的其他用户。...综合社交和兴趣的好友推荐 不同的社交网络中人们的目的和侧重点往往是存在差异的, 因此, 人们通常在不同的社交网站建立不同的关系网络。...所采集数据包括用户社交网络(关注关系)、用户社交行为(通知、转发和评论行为)以及用户关键词(关键词及其权重)。...从用户社交网络中随机选取5个较活跃用户作为种子, 采用宽度优先策略收集用户好友关系, 过滤掉好友数目少于5个和大于150的用户, 最终得到3 237个用户, 以此模拟一个小型的社交网络。...平均每个用户关注13.4个人, 为非常稀疏的好友网络, 网络稀疏度99.6%, 表现出明显的数据长尾性。根据以上获得用户列表, 分别从用户社交行为和用户关键词中提取出相关用户的社交行为和关键词。
每一个人和组织都可以通过社交网站互动、获取信息并发出自己的声音，因而吸引了众多的使用者。作为一个复杂的社会系统，在线社交网站真实地记录了社会网络的增长以及人类传播行为演化。...通过抓取并分析在线社交网站的数据，研究者可以迅速地把握人类社交网络行为背后所隐藏的规律、机制乃至一般性的法则。...数据抓取 目前社交网站的公开数据很多，为研究者检验自己的理论模型提供了很多便利。例如斯坦福的社会网络分析项目就分享了很多相关的数据集。...三、基于API接口抓取数据 好在随着数字化媒体浪潮的到来，第三方开发的网站应用已经成为社交网络必不可少的一部分。...我们可以认为虽然人民日报官方微博承载在社交网络当中，但是其传播方式依然保持了传播媒体信息的一步到达受众的特点（或许这种特征比线下更强）。 数据分析 对于网络数据的分析，首先是一些网络的统计指标。
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》的人物社交网络分析。 / 01 / 人物联系 人物社交网络分析是用来查看节点、连接边之间社会关系的一种分析方法。 节点是社交网络里的每个参与者，连接边则表示参与者之间的关系。...社交网络是一张地图，可以标示出所有与节点间相关的连接边。 社交网络也可以用来衡量每个参与者的“人脉”。 本次以《平凡的世界》为例，可视化其的人物关系。 两两人物关系有以下两种方式。.../ 02 / 社交网络 使用获取的数据包，通过networkx生成社交网络图。 详细代码如下。...获取联系大于4的数据,重新生成索引 df2 = df[df.weight > 0.025].reset_index(drop=True) plt.figure(figsize=(12, 12)) # 生成社交网络图
今天的网络是我们日常生活的一部分。 让我们学习如何使用网络在Python中可视化和理解社交网络 网络无处不在，道路网络，社交媒体上的朋友和关注者网络以及办公室同事网络。...分析这些网络并根据这些网络做出明智决策的能力是一项对任何数据分析师都很重要的技能。 介绍 首先让我们从社交网络的含义开始。 下面你会看到一个宝莱坞演员网络作为节点。...所以，我们可以看到Amitabh Bachchan和Abhishek Bachchan都与网络中的所有演员合作，而Akshay Kumar只与两个Bachchans合作。 这也是一个社交网络。...任何具有个人之间联系的网络，其中连接捕获它们之间的关系是社交网络。 分析这些网络可以让我们深入了解网络中的人，比如谁是真正的影响者，谁是最相关的，等等。...聚类系数 据观察，在社交网络中共享联系的人倾向于形成关联。换句话说，社交网络中存在形成集群的趋势。
云计算用在 BYOD 及社交网络这两种最新的、最热门的 IT 应用，特别会引起人们的注意，这是因为它们引起了新的安全问题。
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