基于共同用户的跨网络分析:社交媒体大数据中的多源问题

• 作者: 徐常胜 桑基韬 路冬媛
• 来源期刊: 科学通报
• 关键词: 大数据 社交媒体 多源 跨网络分析 共同用户
• 年，卷（期）: 2014,（36）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 3554-3560
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1360/N972014-00292

摘要

社交媒体大数据是大数据的重要组成部分.与大数据的“4V”特性对应,本文主要讨论社交媒体大数据中的Variety-多源问题.社交媒体的多源主要体现在不同社交媒体网络所关注的异构用户行为信息,理解社交媒体多源现象对于社交媒体分析和社交媒体大数据的深度应用具有重要意义.社交媒体数据具有来源于用户、服务于用户的特点.我们提出从多个社交媒体网络的共同用户入手来进行社交媒体多源分析:(1)跨网络用户建模,整合分散在不同社交媒体网络的行为信息得到完整用户模型,进行个性化服务;(2)多源数据知识关联,以共同用户与多源数据的交互作为桥梁,挖掘多源数据知识关联,服务于社交媒体协同应用.