Top100summit社交图谱挖掘与社会化推荐引擎——人人网邓雄
全人教育理念下的研究生“全人”素养解析——基于背景要素与能力指标的社会网络分析
一、研究背景及问题无论经济水平如何发展、政治格局如何变迁,人才始终掌握着一个时代的主动脉。
人才的培养,尤其是拔尖人才的输出,直接关系着一个民族和国家的兴衰成败。
为此,研究生教育作为知识生产体系最顶端的一部分,肩负着更大的责任与使命。
[1]1随着第四次工业革命时代的到来,拔尖人才在各国之间的博弈中越发突显其核心地位,换言之,增强国家的综合国力并提升国际话语权的关键环节在于拔尖人才的培养。
实现人才培养的内涵式发展不仅有其理论价值,更有现实的需求,其中对培养质量的持续关注是实现内涵式人才培养的核心表征。
[2]近期,各高校清退不合格学生的事件频繁出现在公众的视野。
据教育部官网统计,近30所高校公布了超过1300名硕博研究生的退学名单,其中不乏清华大学、复旦大学、中国人民大学等知名高校。
[3]同时,教育行政部门南通大学学报·社会科学版第37卷第6期双月刊2021年11月出版收稿日期:2021-03-20作者简介:陆小兵(1966-),男,江苏高邮人,南京大学外语部副教授,教育学博士,美国亚特兰大孔子学院中方院长;韦家朝(1972-),男,广西贵港人,南宁师范大学教育科学学院副教授,教育学博士,硕士生导师。
基金项目:国家社会科学基金一般项目“全民终身学习视野下的国家在线教育体系发展研究”(20BSH 053)全人教育理念下的研究生“全人”素养解析———基于背景要素与能力指标的社会网络分析陆小兵1,韦家朝2(1.南京大学外语部,江苏南京210033;2.南宁师范大学教育科学学院,广西南宁530001)摘要:第四次工业革命的蓬勃发展酝酿着众多的重大技术创新和社会变革,传统的拔尖人才培养模式亟待调整以适应时代对人才的需求和要求。
党在十八大报告中强调要将立德树人作为根本任务,全面实施素质教育,即树立全人教育理念。
为推进全人教育理念下的研究生培养,明确研究生“全人”素养的要素构成和内部关系,本研究综合运用SPSS 和U ci net 软件,从背景要素和能力指标两个维度进行网络分析,阐明背景要素与能力指标之间的关系,并按各项细分能力指标在网络中的地位和影响,将其归纳为基础性要素、中介性要素和边缘性要素。
社交互联网时代下的图腾力量
社交互联网时代下的图腾力量作者：暂无来源：《国际公关》 2019年第6期文>孙鹏飞美格国际公关顾问（北京）有限公司副总经理自20世纪50年代中期开始，人类社会开始进入信息化时代。
信息产生了前所未有的价值。
不同于人类过往所经历的农业时代和工业时代，人类社会的发展，不再依赖于体能和机械能，而是以智能为主，通过创造和开发知识，推动社会、科技和文化的发展。
现如今，随着信息化社会的不断发展，人类社会的活动与信息已经完全融为一体。
在日常生活中，人们每天都在接收信息，与此同时，人们自身也在创造新的信息。
正如，当今绝大多数人都会在每天清晨和睡前打开社交软件，去了解自身所处的社会或圈层中发生了什么，这便是接收信息的过程。
当人们看到一些自身感兴趣的内容时，便会通过社交软件或新闻资讯软件分享感兴趣的信息，并加入自己的观点，这便是创造信息的过程。
正因如此，人类社会的信息环境，进入了一个前所未有的时代，即信息大爆炸时代。
在这个时代中成长的人们，他们既是社会信息的接收者，同时也是社会信息的创造者。
人类社会在当下所面对的信息总量，超越了人类社会过往任何一个时期。
社会信息总量的爆炸式增长，使得人们在判断和接收有价值信息时，变得举步维艰。
与此同时，社会信息的高速更迭，也让人们聚焦所需信息时，显得无所适从。
正因如此，人类社会在享受信息化社会所带来的高效与便利的同时，也经受着信息化社会所带来的焦虑与恐慌。
信息的焦虑与恐慌，已然成为了当今人类社会活动中的深层次问题。
正如，有越来越多的人们将自己的社交平台锁定为特定时间段可见，将越来越多的社交和新闻软件卸载，越来越多的人们开始同时使用两部移动设备，将工作与生活分开。
诸如此类的变化，正在整个社会中悄然蔓延。
在当今这个时代，信息传播的方式极度高效丰富，这对于信息传播而言，无疑是最好的时代。
然而，也正因信息传播方式的极度高效丰富，导致了人类社会活动对于信息的焦虑与恐惧日益加剧，人们已经开始选择拒绝和逃避信息所带来的焦虑与恐惧。
2021年网生代线上社交行为洞察报告-MobtechxTT语音-202105
『 网生代』语音沟通渗透率
『 网生代』认为语音沟通的好处
77.8%
沟通的准确度高 能准确知道对方的状态
沟通反馈及时 真实、拉近彼此的距离
便于说明复杂问题
74.0% 71.4% 68.3% 61.9% 49.5%
注：Q6.对于以下线上社交形式，您比较倾向于哪种？Q7.请问您觉得语音沟通有哪些好处？网生代样本量N=800 Source：库润数据KuRunData调研数据
05
『 网生代』未来社交趋势
游戏社交需求：压力无处释放？就来开一局吧！
面对现实的焦虑，网生代们喜欢在游离于现实和虚拟之间的游戏社交中缓解压力
『 网生代』游戏社交需求分析
放松心情，释放压力 消磨时间
寻求自我价值认同 寻求陪伴 寻求刺激
获取游戏资讯
55.8% 48.7% 36.1% 31.2% 23.7%
67.2 20.7%
66.2 24.9%
75.4
26.7
小于3K
3-5K
5-10K
5.9% 10-20K
0.3% 20K以上
注：TGI=网生代中某类特征占比/全体网民中某类特征占比*100；TGI＞100表示网生代中某类特征占比高于全网水平；数值越大，该特征越明显 Source：MobTech，202102
在全体网生代网民中渗透率
单位：亿
84.9% 83.1% 87.3% 85.8% 83.9% 85.1%
86.9%
2.63
2.73
2.53
2.33
2.09
2.31
2.54
2.45
2.36
2.66
2.40
2.94
2.92
202002 202003 202004 202005 202006 202007 202008 202009 202010 202011 202012 202101 202102
社交图谱挖掘与社会化推荐引擎
多模型组合提高精度 • • Boosting Random Forest
离线评估/模型更新自动化
• • • MAE/RMSE AUC 训练、评测、更新自动化
线上实验 • • A/B test 实时报表反馈
摘要
• • • • • • • • 人人应用研究中心简介 社会化图谱挖掘案例概述 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 图谱挖掘二：好友推荐算法库 图谱挖掘三：好友亲密度模型 图谱挖掘四：好友智能分组算法 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
前沿关键技术成果
• 涉及图挖掘学习、文 本挖掘、社区检测
推荐 系统 社交 网络
• 研发面向超海量异构
网状数据的推荐框架 及算法 • 关系推荐、内容推荐 • 研究SNS和SMS的社 会化生态圈 • 社交图谱、兴趣图谱、 信息流
摘要
• • • • • • • • 人人应用研究中心简介 社会化图谱挖掘案例概述 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 图谱挖掘二：好友推荐算法库 图谱挖掘三：好友亲密度模型 图谱挖掘四：好友智能分组算法 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
• 应用场景举例 – Web端“好友推荐位” • 应用场景举例 – Web端“名片卡”（推荐解释） • 应用场景举例 – Web端“推荐好友新鲜事” • 应用场景举例 – Web端“连续推荐好友” • 应用场景举例 – 移动端 通讯录好友推荐、“附近的人” • 应用场景举例 – Web端照片内容推荐 • 应用场景举例 – “人人头条” • 应用场景举例 – Web端“推荐加入小组小站” • 应用场景举例 – Web端“推荐聊天群” ….
摘要
• • • • • • • • 人人应用研究中心简介 社会化图谱挖掘案例概述 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 图谱挖掘二：好友推荐算法库 图谱挖掘三：好友亲密度模型 图谱挖掘四：好友智能分组算法 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
社会网络理论(梁建雄)解析
社会网络理论解析社会网络理论是一种研究个体或群体之间相互联系和互动的社会学理论。
它关注的是社会结构中的人际关系网络，以及这些网络如何影响个体的行为、态度和机会。
社会网络理论认为，个体的行为和决策受到其社会网络中其他成员的影响，而这些影响可以通过网络结构来解释。
社会网络理论的核心概念包括节点、连结和子网络。
节点指的是网络中的个体或群体，连结则表示节点之间的相互关系，子网络则是由一系列节点和连结组成的更小的网络结构。
社会网络理论认为，节点之间的关系可以是直接的，也可以是间接的，而且这些关系可以是强连结或弱连结。
社会网络理论在解释社会现象时具有很大的应用价值。
例如，它可以用来解释为什么某些群体或个体更容易获得信息、资源和机会，以及为什么某些群体或个体更容易受到社会排斥和歧视。
社会网络理论还可以用来解释为什么某些社会运动能够迅速扩散和影响更多的人。
社会网络理论的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时的社会学家开始关注社会结构中的人际关系网络。
随着时间的推移，社会网络理论逐渐发展成为一个独立的研究领域，吸引了来自社会学、心理学、经济学、计算机科学等多个学科的研究者。
社会网络理论解析社会网络理论是一种研究个体或群体之间相互联系和互动的社会学理论。
它关注的是社会结构中的人际关系网络，以及这些网络如何影响个体的行为、态度和机会。
社会网络理论认为，个体的行为和决来解释。
社会网络理论的核心概念包括节点、连结和子网络。
节点指的是网络中的个体或群体，连结则表示节点之间的相互关系，子网络则是由一系列节点和连结组成的更小的网络结构。
社会网络理论认为，节点之间的关系可以是直接的，也可以是间接的，而且这些关系可以是强连结或弱连结。
社会网络理论在解释社会现象时具有很大的应用价值。
例如，它可以用来解释为什么某些群体或个体更容易获得信息、资源和机会，以及为什么某些群体或个体更容易受到社会排斥和歧视。
社会网络理论还可以用来解释为什么某些社会运动能够迅速扩散和影响更多的人。
顶级商学院共同推荐的必备书籍
顶级商学院共同推荐的必备书籍书籍是我们人生的导师，无需鞭笞和棍打，不用言语和训斥，不收学费，也不拘形式。
以下是店铺为大家整理的关于顶级商学院共同推荐的必备书籍，欢迎阅读!顶级商学院共同推荐的必备书籍:《商用数据科学》(Data Science for Business)作者：福斯特·普罗沃斯特(Foster Provost)、汤姆·福塞特(Tom Fawcett)2014年出版普罗沃斯特和福赛特回答的问题是：大数据究竟为何物?它是如何运行的?它与商业又有什么关系?麻省理工学院、欧洲工商管理学院和美国西北大学的教授们要求学生阅读这本书。
“没有哪本关于商业应用的实用数据科学的书能与它比肩的，因为它既有权威性，又论述清晰。
”麻省理工学院斯隆商学院的管理学教授希南·阿莱说。
“学生们对它赞不绝口。
”《风险驱动经营模型》(The Risk-Driven Business Model)作者：卡兰·吉罗特拉(Karan Girotra)、苏格·奈特西(Serguei Netessine)2014年出版欧洲工商管理学院的教授吉罗特拉和奈特西在该书中分析了风险管理，并说明了如何使风险转而有利于企业。
安东尼奥·莫雷诺—加西亚教授在西北大学凯洛格管理学院开设的运营管理课上使用了该书提供的例子。
“这本书为经营模式创新提供了一个新的框架，它有助于企业通过改进管理和转移风险来改变其经营方式。
”他说。
《走向卓越》(Scaling Up Excellence)作者：罗伯特·萨顿(Robert Sutton)、哈吉·拉奥(Huggy Rao)2014年出版萨顿和拉奥这两位斯坦福大学的教授探讨的是商界面临的最大挑战之一：既能保证质量，又要保持发展速度。
本书是他俩从事了七年研究的成果，受到了职场社交网站领英的联合创始人里德·霍夫曼的赞赏。
斯坦福大学的研究教授玛格丽特·安·尼尔把它作为给学生的课外读物。
国外社交网络研究热点与前沿_宗乾进
社 交” 的应 社 交网 络 起 源 于 互 联 网 中 各 类 提 供 “ 用， 电子 邮 件 被 看 作 是 早 期 互 联 网 环 境 下 应 用 最 为 广 泛 的社 交 工 具 ； 论 坛 的 出 现， 将电子邮件“ 点对 点” 的 ； 信息 交 流 升 级 至 “ 点 对 面” 博 客、 微博等应用的不断 推 进， 除 了提 升 了 信 息 传 递 与 交 流 的 效 率 之 外， 更加 突 出了 “ 人” 的 特 点 与 个 性。 从 计 算 机 按 照 通 信 协 议 连 接 在一 起 而 形 成的 互 联 网 ， 到基于人际关系而形成
１ 材料 与方法
（ ） 方法。 社 会 网 络 分 析 中， 行动者用节点来表 １ 节 点与 节 点 之 间 的 连 线 则 代 表 行 动 者 之 间 的 关 示， 系。现如今， 社会 网 络 分 析 方 法 不 再 局 限 于 社 会 学 领 在 经济 学 、 心 理学 、 图书情报学等领域中均得到了 域， 较多的 应 用。 相 关 的 社 会 网 络 分 析 工 具 日 趋 成 熟， Ｎ ｅ ｔ Ｄ ｒ ａ ｗ 是 一 款 使用 广 泛 的 社 会 网 络 分 析 软 件 。 本 研究 拟 采用 Ｎ ｅ ｔ Ｄ ｒ ａ ｗ 来 绘制 社 交网 络 研究 热 点图 谱 。
宗乾进 袁勤俭 沈洪洲
（ ） 南京 大学信息 管理 学 院 ， 南京 ， ２ １ ０ ０ ９ ３
［ ， （ 摘要 ］ 利 用 社会 网 络 分 析等 方 法 对国外社 交网 络 （ 研究 文 献 进 行 分 析 。 结 果 表 明： 国外 ｅ ｂ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｓ Ｎ Ｓ） １） 基于 Ｗ （ 社 交网 络 研究一 直 关 注 的 重 点 是 ： 模 型、 身 份、 朋 友、 交 流 和 互 联 网 使 用； 社 交 网 络 研 究 的 热 点 领 域 是： 用 户 接 受、 ２） 企 业 ２． 社会资本 、 自尊、 性别、 隐私 、 社会 网 络 分 析 、 用户行为、 以计算机为媒介的传播、 自我 呈 现 与 自 我 表 露、 ｗ ｅ ｂ ２． ０、 ０、 、 、 ） 、 （ ） 社 交网 络 平 台 （ 社会 化 媒 体 等 ； 社 交 网 络 研 究 的 前 沿 领 域 呈 现 出 细 分 趋 势， 主要集中在 Ｆ ａ ｃ ｅ ｂ ｏ ｏ ｋ Ｍ Ｓ ａ ｃ ｅ Ｔ ｗ ｉ ｔ ｔ ｅ ｒ ３ ｙ ｐ 健康 、 青 少 年与 儿童 、 知识 管 理， 以及社会 化 电子商 务 等 方 面 。 ［ 关键词 ］ 社 交网 络 社会 网 络 分 析 社会 化 媒 体 研究 热 点 研究 前 沿 知识 图 谱 ［ （ ） 中图分类号 ］ 文献标识码 ］ 文章编号 ］ ２ ０ ３ ［ ０ ０ ３ ２ ７ ９ ７ ２ ０ １ ２ ０ ６ ０ ０ ６ ８ ０ ８ Ｇ Ａ ［ １ － － －
社交APP行业分析报告
社交APP行业分析报告目录一、内容简述 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容 (5)1.3 研究方法与数据来源 (6)二、社交APP行业概述 (8)2.1 社交APP定义及发展历程 (9)2.2 行业规模与增长趋势 (10)2.3 主要社交APP分类 (11)三、市场格局分析 (13)3.1 市场集中度与主要参与者 (14)3.2 各社交平台市场份额及竞争态势 (15)3.3 新兴社交平台的崛起与挑战 (17)四、用户行为分析 (19)4.1 用户画像与偏好 (21)4.2 使用频率与时长 (22)4.3 用户需求与痛点分析 (23)4.4 用户转化与留存策略 (25)五、产品功能与服务创新 (26)5.1 核心功能介绍 (28)5.2 用户体验优化措施 (29)5.3 新兴功能与服务探索 (30)5.4 用户参与度提升策略 (32)六、营销策略与推广方式 (33)6.1 产品定位与目标市场选择 (35)6.2 营销渠道与合作伙伴拓展 (36)6.3 广告投放与品牌合作 (37)6.4 用户口碑传播与裂变式增长 (39)七、监管政策与合规性分析 (40)7.1 相关法律法规解读 (41)7.2 社交APP行业监管现状 (43)7.3 遵守法规与政策建议 (44)7.4 应对潜在法律风险 (45)八、未来发展趋势预测 (46)8.1 技术革新与AI应用 (48)8.2 用户体验升级与个性化服务 (49)8.3 跨界融合与多元化发展 (51)8.4 社交APP行业的可持续发展路径 (52)九、结论与建议 (54)9.1 行业总结与洞察 (55)9.2 发展建议与策略调整 (56)9.3 挑战与机遇共存 (58)9.4 对监管机构的建议 (59)一、内容简述本报告旨在对社交APP行业进行全面的分析，探讨其发展现状、市场竞争格局、用户行为趋势以及未来发展方向。
报告首先概述社交APP行业的发展历程，并对全球和中国市场规模、增长率等指标进行概括性分析。
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数据挖掘案例二：好友推荐算法库
• 主要挑战之一
✓ 在众多好友推荐位上展示推荐结果冗余，降低推荐效果 ✓ 众多好友推荐算法产生推荐结果难于融合
化推荐系统并逐
Amazon商品推荐、 步发展
CDNOW音乐专
Personalized News推进个性化 推荐技术影响力
巨大进步
遍关注，
基于邻域的推荐 算法得到较多改 进；
辑推荐使用Itembased CF；
Matrix Factorization
MovieLens电影 推荐；
models、多模型 数据挖掘算法等
•Байду номын сангаас群/讨论组推荐；
• 搜人排序；新鲜事排序
??
• 二度好友模型、基于加好友趋势预估模型；
?
• 接受率模型；
• 通讯录社交图谱合并算法；好友亲密度模型
揭示研发管理白金定律，分享那些激动人心的创新与变革，使得团队获得过多源动力与更大的推动力！
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开始广泛应用；
推 荐 社 会 化
2010年
Facebook公布 其二度好友推 荐算法，标志 社会化推进技 术逐步成熟。
Hadoop平台已 趋于成熟， Mahout子项目 也逐步丰富
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数据挖掘案例一：社会化推荐系统
• 社交网络的信息有什么特殊之处？
✓ 信息特性：多样化，网状化，异构化实体 ✓ 社交特性：社交关系是一种特殊的信息
• Social Graph “The global mapping of everybody and how they're related. ”
– Brad Fitzpatrick
好友推荐
新鲜事排序
+ 用户关系建模
广告排序优化
揭示研发管理白金定律，分享那些激动人心的创新与变革，使得团队获f得r过o多m源i动R力e与s更ea大r的c推h动.力cn！, Oct. 2011
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应用研究中心主要工作领域
“We are moving from an Information Age to the Recommendation Age. ”
– “The Long Tail ” by Chris Anderson
• 推荐系统：给用户推荐符合其喜好的信息
✓ 好友推荐，商品推荐，日志推荐，视频推荐，App推荐,广告推 荐
• Cascades
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数据挖掘案例一：社会化推荐系统
• 应用场景举例 – Web端“好友推荐位” • 应用场景举例 – Web端“名片卡”（推荐解释） • 应用场景举例 – Web端“推荐好友新鲜事” • 应用场景举例 – Web端“连续推荐好友” • 应用场景举例 – 移动端 通讯录好友推荐、“附近的人” • 应用场景举例 – Web端照片内容推荐 • 应用场景举例 – “人人头条” • 应用场景举例 – Web端“推荐加入小组小站” • 应用场景举例 – Web端“推荐聊天群” ….
Products: 群聊讨论组推荐、好友分组
Renren Colleagues
College mates
• 知识图谱； • 内容推荐； • 热门话题发现； • 广告定向
Friend Rec.
Products: 可能认识的人、 附近的人
London
friends • 好友智能分组及命名算法；
Family
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SNS大数据挖掘案例
Interest Discovery
Products：人人头条、 横插内容新鲜事推荐
User Grouping
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摘要
• 人人应用研究中心简介 • 社会化图谱挖掘案例概述 • 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 • 图谱挖掘二：好友推荐算法库 • 图谱挖掘三：好友亲密度模型 • 图谱挖掘四：好友智能分组算法 • 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 • 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
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摘要
• 人人网及人人应用研究中心简介 • 社会化图谱挖掘案例概述 • 图谱挖掘一：社会化推荐系统概览 • 图谱挖掘二：好友推荐算法库 • 图谱挖掘三：好友亲密度模型 • 图谱挖掘四：好友智能分组算法 • 图谱挖掘五：热点内容检测及传播分析 • 社会化图谱挖掘主要任务归纳及展望
✓ Amazon, Facebook，Google, Netflix, Youtube, Apple…
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推
推荐系统历史
荐 技
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数据挖掘案例一：社会化推荐系统
• 背景：信息爆炸、信息过载
✓ 1分钟互联网产生多少数据？
• 48小时新视频@Youtube • 2000000次搜索请求@Google • 684478分享消息@Facebook • 100000条微博@Twitter • 3600张照片@Instagram
术
推 荐 系 统 诞 生
1992年
Collaborative Filtering算法诞 生，推荐系统 诞生；
GroupLens Project应用CF 到新闻过滤
推
多
荐 个
样 化
性
2009年
化
2007年
Netflix Prize推荐
2004年
大赛结束，推荐 技术开始受到普
2003年
Karypis引入个性
Social Graph 揭示研发管理白金定律，分享那些激动人心的创新与变革，使得团队获得过多源动力与更大的推动力！
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数据挖掘案例一：社会化推荐系统
• 社交网络的信息有什么特殊之处？
✓ 信息特性：多样化，网状化，异构化实体 ✓ 社交特性：社交关系是一种特殊的信息 ✓ 流动性：信息在社交网络中动态流动，加速增长, 充满噪声
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好友推荐引擎
首页一行 四排
首页吸顶位
新鲜事 guide 分享页 名片卡 …
推荐引擎
展示模块
实验分流 平台
过滤模块 系统监控
数据挖掘案例一：社会化推荐系统
• 社交网络的信息有什么特殊之处？
✓ 信息特性：多样化，网状化，异构化实体
• 异构复杂数据
应用 新鲜事
音乐
专辑
异构 好友关系
视频
实体 公共主页
电影 相册 小组
相片 小站
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• 受邀演讲：
– IBM Ireland Research Center (In English)，2010 – 杭州阿里，2013.10 – 架构师大会 Qcon，2013.11 – 中国软件技术大会，2013.12 – Big Data & Analytics Innovation Summit, 2013.11 – …..
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揭示研发管理白金定律，分享那些激动人心的创新与变革，使得团队获f得r过o多m源i动R力e与s更ea大r的c推h动.力cn！, Oct. 2011
Products: 可能认识的人、 附近的人
London
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• 群/讨论组推荐；
• 搜人排序；新鲜事排序
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• 接受率模型；
• 通讯录社交图谱合并算法；好友亲密度模型
揭示研发管理白金定律，分享那些激动人心的创新与变革，使得团队获得过多源动力与更大的推动力！
SNS大数据挖掘案例
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Products：人人头条、 横插内容新鲜事推荐
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