在线社交网络研究概述
科研人员在线社交网络学术交流行为研究
科研人员在线社交网络学术交流行为研究在当今数字化的时代，科研人员的学术交流方式发生了显著的变化。
在线社交网络逐渐成为他们分享研究成果、交流学术思想、建立合作关系的重要平台。
对科研人员在这一环境中的学术交流行为进行研究，有助于深入理解学术传播的新趋势，优化科研资源的配置，推动知识的创新与传播。
科研人员参与在线社交网络学术交流的动机多种多样。
一方面，获取最新的研究动态和前沿信息是吸引他们的重要因素。
通过关注同行的研究进展、参与学术话题的讨论，科研人员能够及时了解到本领域的最新成果，从而为自己的研究提供新的思路和方向。
另一方面，展示自己的研究成果、提升个人学术声誉也是不可忽视的动机。
在在线社交网络上发布研究论文、分享研究心得，能够让更多的同行了解到自己的工作，增加学术影响力。
在线社交网络为科研人员提供了丰富多样的交流方式。
常见的有发布学术动态，如研究进展、实验结果等；参与学术群组的讨论，与同行就特定的学术问题进行深入交流；撰写学术博客，系统地阐述自己的研究观点和方法；以及通过私信等方式与其他科研人员进行一对一的交流。
这些交流方式各有特点，满足了科研人员在不同场景下的需求。
然而，科研人员在在线社交网络中的学术交流行为也面临一些挑战和问题。
信息过载就是其中之一。
大量的学术信息在网络上快速传播，科研人员需要花费大量的时间和精力筛选出有价值的内容。
此外，网络交流中的信息准确性和可靠性也难以保证。
一些未经严格审核的观点和数据可能会误导科研人员的研究方向。
为了更有效地利用在线社交网络进行学术交流，科研人员需要培养良好的信息素养。
这包括提高信息筛选和评估的能力，学会辨别可靠的信息来源；同时，也要注重自身在网络上的学术形象塑造，发布准确、有价值的学术内容，积极参与高质量的学术讨论。
从学术机构和科研管理部门的角度来看，也应该采取相应的措施来促进在线社交网络学术交流的健康发展。
例如，提供培训和指导，帮助科研人员更好地掌握网络交流的技巧和规范；建立学术交流的评价机制，鼓励高质量的学术分享和互动。
社交网络分析与应用研究
社交网络分析与应用研究随着互联网的普及和社交媒体平台的兴起，人们逐渐将日常生活的一部分转移到了虚拟社交网络的平台上。
通过社交网络，我们可以随时随地与朋友、家人和同事保持联系，分享生活中的点点滴滴。
但是，社交网络并不仅仅是一个信息传播的工具，它还蕴含着庞大的信息资源和潜在的应用价值。
社交网络分析与应用研究便是对这个庞杂但又充满挖掘空间的领域进行深入探讨和研究。
一、社交网络分析的概念与方法社交网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）是一种研究社交关系的科学方法。
它通过识别和分析个体之间的相互作用、联系和关联，揭示人类社会组织形式、信息传播规律和社交影响力的研究方法。
社交网络分析主要涉及网络图论、社交网络可视化、社区发现、节点中心性等多个研究领域。
在社交网络分析中，网络图论是一个基础性的概念。
它将个体（节点）和个体之间的关系（边）以图的形式来表示和描述。
网络图论可以帮助我们认识网络的结构特征和组织形式。
此外，社交网络可视化技术也是社交网络分析的重要手段之一。
通过将社交网络以图形的方式呈现出来，人们可以更直观地了解网络中个体之间的相互作用和连接方式。
社区发现是社交网络分析中的一个研究热点。
在一个庞大而复杂的网络结构中，通过社区发现技术可以将网络划分成若干个内部紧密、外部疏离的子群体。
社区发现技术可以帮助我们深入了解人们在网络中的交流和互动方式，为社群管理和信息过滤提供依据。
二、社交网络分析在商业领域的应用社交网络分析不仅仅是一门学科，它还具有广泛的应用价值。
在商业领域，社交网络分析可以帮助企业进行市场推广、品牌建设和营销策略的制定。
首先，在市场推广方面，社交网络分析可以帮助企业发现目标消费群体，分析潜在消费者之间的联系和影响力。
通过对社交关系网络的分析，企业可以了解消费者的喜好、需求和购买行为，精准地推送个性化的产品和广告。
其次，在品牌建设方面，社交网络分析可以帮助企业识别品牌传播的关键节点和影响力人物。
社交网络和信息传播的研究和应用
社交网络和信息传播的研究和应用随着互联网技术的飞速发展，人们的生活和工作方式也在发生着翻天覆地的变化。
社交网络作为互联网技术的新生事物，逐渐成为了人们交流和分享信息的主要渠道之一。
在这种情况下，如何利用社交网络进行信息传播，促进人们的交流和互动，成为了社会科学、心理学等学科领域中迫切需要探讨和研究的问题。
本文将从社交网络的定义和特点、信息传播的意义和作用以及社交网络信息传播的应用三个方面分别进行探讨。
一、社交网络的定义和特点社交网络是指通过互联网等技术平台，建立并维护关系网络的一种社交行为。
在社交网络中，用户可以通过发布动态、留言评论、加好友等操作，与其他用户实现联系和互动。
社交网络的主要特点如下：1、个性化内容。
社交网络允许用户根据自己的兴趣爱好和需求，发布、搜索和阅读与自己相关的内容。
2、广泛的影响力。
社交网络平台的用户群体覆盖面广，用户可通过转发、分享等方式传播信息，一条信息很可能被不同地区和不同群体的人所看到。
3、反馈效应。
社交网络信息传播的过程中，用户可以随时进行交流和互动，文字、图片和视频等多种形式的回复方式也让信息传播往往具有更强的实效性。
二、信息传播的意义和作用信息传播是社交网络的核心功能之一，它能够影响社交网络中的用户态度、价值观和行为。
通过社交网络进行信息传播，可以达到以下几个方面的效果：1、建立品牌形象。
社交网络的用户群体广泛，传播渠道多样，适合企业、机构、媒体等各种组织形象和品牌建设。
2、提高营销效果。
通过社交网络传播营销信息，可以实现更直接、快捷和精准的营销效果。
3、传递公共信息。
社交网络上的公共信息传递能够对社会产生重要意义。
政府、社会组织及市民可以通过社交网络公布重要的公共信息，提高公共品牌和形象的认可度和影响力。
三、社交网络信息传播的应用社交网络的信息传播不仅仅是传播一条信息，还需要根据不同的场合和目的，进行有针对性的策略和规划。
下面介绍几个不同场合的社交网络信息传播应用案例：1、机构品牌建设宣传。
社交网络数据分析及其应用研究
社交网络数据分析及其应用研究社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，它已经深刻地改变了人们的交流方式和社交方式。
随着社交网络用户数量和数据量的增加，如何分析和利用这些数据已经成为了重要的研究方向。
本文将简要介绍社交网络数据分析及其应用研究。
一、社交网络数据的分类社交网络数据主要包括用户个人信息、用户关系信息和用户行为信息。
用户个人信息包括用户基本信息、用户兴趣和爱好等；用户关系信息包括用户之间的关注、好友、粉丝和兴趣社区等关系；用户行为信息包括用户发布的内容、留言、转发、评论等行为。
二、社交网络数据分析技术社交网络数据分析技术包括数据收集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等环节。
其中数据收集是指从社交网络中获取数据的过程；数据清洗是指对获取到的数据进行筛选、清理和去重等操作；数据挖掘是指利用机器学习、数据挖掘等技术对社交网络数据进行分析和挖掘；数据可视化是指将分析结果以图表、地图等形式呈现给用户。
三、社交网络数据分析应用研究1.社交网络推荐系统社交网络数据分析在推荐系统中应用广泛。
通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，推荐系统可以为用户提供个性化的推荐服务。
例如，新浪微博的“微博推荐”功能，即根据用户的兴趣和行为数据，为用户推荐感兴趣的微博内容。
2.社交网络营销社交网络中很多用户都喜欢分享、评论和点赞有趣、有用的内容。
因此，社交网络成为了企业宣传和营销的一个重要平台。
例如，淘宝商城的“微淘”功能，即利用微博的社交功能，让商家在社交网络上开展活动，增加产品曝光和销售量。
3.社交网络社会关系分析社交网络中的用户关系网络很复杂，通过对用户关系网络的分析可以研究用户之间关系的强度、稳定性和影响力等。
例如，豆瓣网的“口碑榜”功能，即根据用户的影响力和评价对电影、图书等产品进行排行，并推荐给感兴趣的用户。
四、社交网络数据分析面临的问题1.数据隐私社交网络用户的个人信息和行为数据涉及到重要的隐私问题。
因此，如何在保证数据安全和隐私的同时，进行数据分析和运算是一个挑战。
在线社交网络信息流的创新和热度识别方法研究
在线社交网络信息流的创新和热度识别方法研究随着科技的日益发展，社交网络也成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
现在的社交网络不仅仅是人们交流感情、分享生活的工具，也成为了商业和政治等领域中不可或缺的一个重要的信息传播平台。
这些社交网络不仅具有传统媒体所具备的信息传递功能，同时还可以通过用户产生的内容和关系信息来推动网络信息的传播，形成一种新的信息传播方式。
随着这种社交网络的兴起和发展，如何识别社交网络中的热点话题和信息流，成为了一个新的热点问题。
一、在线社交网络信息流的热度识别和价值分析在线社交网络中的信息流体现着群众观点和关注重点。
因此，对社交网络中的信息流进行热度识别和价值分析，对于人们了解社会热点话题的热度变化、关注程度、以及趋势等方面也非常有帮助。
在当前的社交网络环境下，如何进行在线社交网络信息流的热度识别和价值分析，成为了研究的重要方向。
1、社交网络的文本挖掘技术在社交网络中，文本挖掘技术已经成为非常重要的核心技术，可以通过算法和模型，发现用户产生的各类文本信息当中的重要意义和关键错误，这样方便跟对这些话题的发展进行监控和有效的识别。
通过社交网络中用户对各类文本信息的转发、评论、点赞等行为，可以实现文本挖掘和情感分析。
2、热度识别算法的应用对于社交网络中的信息流进行热度识别和价值分析，除了借助文本挖掘技术外，还需要借助热度识别算法，对信息进行处理。
社交网络中的热点话题通常是由某个事件或主题引发的，它们的热度值通常与与之相关的时间、人物、地点等元素有关。
因此，通过对事件和主题的关联数据挖掘，可以实现热度识别的目标。
同时，如果把社交网络上的转发、评论行为也纳入热度识别算法的考虑，会进一步提高热度识别的准确度。
3、社交网络中的图像和视频分析技术随着用户对网络媒体形式的不断丰富，社交网络中的图像和视频等媒体已经成为网络传播的重要形式。
因此，在线社交网络信息流热度识别和价值分析研究中，利用基于图像和视频内容分析的技术进行热度识别研究，已经成为社交网络研究的重要领域之一。
在线社交网络中关系图谱的生成研究
在线社交网络中关系图谱的生成研究第一章：引言在线社交网络（OSN）已经成为了现代社交生活的一部分，可以通过其平台上的工具，来相互交流、分享想法、信息和娱乐等。
通过OSN，人们可以很容易地根据共同兴趣、职业、地理位置等来建立联系，这些联系可以由纯粹的社会网络或者商业网络来构成。
社交网络最重要的方面之一，就是它展现的互相之间的关系，如同一个大的社会关系图谱。
在OSN中，关系图谱是用户和他们关注的其他用户（称为朋友或关注者）之间关系的可视化表示。
关系图谱的生成对各种不同目的的社交网络应用程序都非常重要，例如社交媒体分析、市场营销和推荐系统等等。
因此，研究社交网络中关系图谱的生成，对于提高社交网络应用程序的效率、降低其成本和提高用户体验有着至关重要的作用。
第二章：社交网络中的关系图谱生成关系图谱通常显示了社交网络用户之间的连接关系，可以通过直接连接表示两个用户之间的联系，也可以通过节点的大小和颜色等来表示它们的重要性和属性。
有许多方法可以生成关系图谱。
以下是社交网络中的关系图谱生成方法：1. 基于用户关系的方法：这种方法是用于生成典型的社交网络关系图谱的最常用的方法之一。
在此方法中，关系通常是用户之间的相互关注或互相关注。
该方法包括两个主要步骤：用户关系表示和图谱构建。
2. 基于用户兴趣的方法：该方法基于用户在社交网络中的行为和活动，对社交网络中的用户之间的关系进行建模。
这种方法通常用于构建用户的兴趣图谱。
3. 基于社交网络的方法：该方法依赖于社交网络之间的关系，这些关系通常是由其他社交网络中的用户之间的连接关系构成的。
该方法可以用于构建跨多个社交网络的图谱。
第三章：社交网络中的关系图谱应用社交网络中的关系图谱应用广泛，以下列出了其中一些典型的应用：1. 社交媒体分析可视化：社交媒体是一种强大的市场研究工具，能够收集关于用户、品牌和产品的大量数据。
生成关系图谱可以有助于可视化数据中的模式和趋势，从而帮助企业对市场进行深入研究。
社交网络的理论与实验研究
社交网络的理论与实验研究在当今信息技术高速发展的时代，社交网络的应用已经全面覆盖了人类社会的方方面面。
对于社交网络的理论与实验研究一直是学者们关注的重点。
本文将从社交网络的概念、特性、应用、理论以及实验研究等角度探讨社交网络。
一、社交网络的概念与特性社交网络是一种通过网络与人们之间的社会关系来构建和分享信息的平台。
它不仅是人们获取信息和交流的途径，更是一种社交行为的延伸和模拟。
与传统的社交方式相比，社交网络具有三个明显的特点:1、开放性。
社交网络无需受到空间和时间的限制，通过互联网等现代通讯技术实现人与人之间的连接。
2、兴趣性。
社交网络提供的功能和内容都是由用户自主选择和创造的，因此它更能满足用户个性化和兴趣化的需求。
3、互动性。
社交网络中的用户不仅可以获取信息，更可以通过评论、点赞等行为展示自己的态度和观点，这种双向的互动性也是社交网络的重要特点之一。
二、社交网络的应用随着社交网络的快速发展，它已经渗透到人们的生活中的各个方面，如社交、商务、娱乐、教育等等。
下面就来具体展开社交网络的应用:1、社交。
社交网络最基本的应用就是社交，人们在这里可以认识新朋友、联系老朋友，分享自己的生活动态，增加交际圈子。
2、商务。
社交网络已成为现代商务的重要平台，通过社交网络，企业可以推广品牌、宣传产品、寻找合作伙伴，提高企业形象和知名度。
3、娱乐。
社交网络提供了各种各样的娱乐方式，如游戏、影视、音乐、动漫等，这些内容不仅可以消磨时间、减压放松，更可以开拓用户的文化视野。
4、教育。
社交网络还被广泛应用于教育领域，如在线学习、远程教育、课程推广等。
社交网络具有学生和教师互动、学习资源共享等方面的优势，可完善教育领域的教育教学模式。
三、社交网络的理论社交网络的理论主要包括网络结构、信息传播和社会学等方面。
1、网络结构。
网络结构理论主要关注社交网络的构建和演化规律。
根据研究，社交网络构成分为紧密型、松散型、混合型等，不同结构类型的社交网络对信息传播和用户行为等方面具有不同的影响。
社交网络的类型与特点研究
社交网络的类型与特点研究引言社交网络已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分。
无论是与亲朋好友保持联系，还是拓展社交圈子，社交网络都为人们提供了便捷的平台。
然而，社交网络的类型和特点却各有不同。
本文将就社交网络的类型与特点展开研究，以帮助读者更好地理解和利用社交网络。
第一章：社交媒体网络1.1 定义与特点社交媒体网络是指以人际关系为核心，用户可以在网络平台上创建个人资料、分享信息和与他人互动的网络系统。
社交媒体网络的特点包括以下几个方面：- 用户生成内容：社交媒体网络鼓励用户主动产生内容，如发布文字、图片、视频等，使用户成为内容创作者。
- 即时互动：社交媒体网络提供了即时互动的功能，用户可以立即回复和评论他人的内容，实现实时交流。
- 用户关系图谱：社交媒体网络通过用户之间的关注、好友等关系建立起用户关系图谱，方便用户之间的连接和信息传递。
1.2 典型案例：Facebook作为最大的社交媒体网络之一，Facebook拥有数十亿用户，涵盖了全球范围内的人群。
Facebook的特点包括：- 个人主页：用户可以在Facebook上创建个人主页，展示自己的照片、工作经历、兴趣爱好等信息，从而建立个人品牌。
- 新闻动态：用户可以在自己的主页上发布状态更新，分享文章、图片和视频，并通过点赞、评论等互动方式与他人互动。
- 社群和群组：Facebook上有各种社群和群组，用户可以加入感兴趣的群组，与相同兴趣的人进行交流和互动。
第二章：专业社交网络2.1 定义与特点专业社交网络是指以职业和专业领域为核心，提供给用户在特定行业中建立联系、分享信息和展示专业技能的网络平台。
专业社交网络的特点包括以下几个方面：- 行业导向：专业社交网络针对特定行业或专业领域的用户，提供与该行业相关的信息和资源，帮助用户在职业发展中取得更多机遇。
- 职业信息展示：用户可以在专业社交网络上展示自己的工作经历、技能和成就，吸引潜在的雇主或合作伙伴。
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因此每天 都会 有 大量的 用户数 据产 生 ，分析 、利 用这 些数 据 可 以帮助人 们 了解 自己并创造 更 多的价值 。
关键 词 ：在线 社 交网络 ；拓扑 特征 ；虚 拟社 区划 分算 法 ；采 样 ；重构 ；大数据
中 图 分 类 号 ：ＴＰ３０１．６
文 献 标 识 码 ：Ａ
ＤＯＩ：１０．１９３５８／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－７７２０．２０１６．１４．００４
社交 网 络 是 一 种 常 见 的 复 杂 网 络 ，是 指 由许 多 节 点 构 成 的 一种 社 会 结 构 ，可 以 抽 象 为 由多个 节 点 及 节 点 之 间 的 链 路 构 成 的 图 ，它 是 伴 随 着 人 类 的 诞 生 而 产 生 的 ，这 里 的 节 点 可 以 是 个 人 也 可 以 是 组 织 ，节 点 之 间 的链 路 对 应 于 各 种社 会关 系 ，比如 朋友关 系。
０ 引 言 ＢＯＣＣＡＬＥＴＴＩ Ｓ等 人 … ２００６年 发 表 的 文 章 中 ，从 复 杂
网 络结 构 特 征 、动 力 学 两 个 角度 对 复 杂 网 络 进 行 了 理 论 研 究 及 具 体 应 用 分 析 。在 国 内 ，方 锦 清 等 人 将 复 杂 网 络 的相 关 研 究 定 义 为 一 门 新 的 交 叉 科 学— — 网 络 科 学 ，其 涉 及 图 论 、统计 物 理 学 、现 代 控 制 理 论 、非 线 性 科 学 等 诸 多 领 域 的 研究 理 论 。
Ｒｅｖｉｅｗ ａｎｄ Ｃｏｍ ｍｅｎｔ
在 线 社 交 网络研 究 概 述
刘 尹 平 ，王 笃会 ，任 朝 阳
（南 京 邮 电 大 学 通 信 与 信 息 工 程 学 院 ，江 苏 南 京 ２１０ 随着互联 网技 术发展 产 生的 ，它属 于众 多复 杂 网络 中的一 种 。近年 来 ，对 于在 线社 交 网络 的研 究 不
断 深入 ，研 究方 向可 以细分为 网络拓 扑特 征 的分析 、虚拟 社 区划 分算 法 的研 究 、传播 动力 学研 究、网络 采样 与重 构 、网络拓 扑 识
别等 。大数 据研 究 的兴起使 得在 线社 交 网络 的研 究更加 受到人 们 的关 注。 当前 ，人 们 的 日常生 活几乎 离不 开在线 社 交 网络 ，也
复 杂 网络 、社 交 网络 、在 线 社 交 网 络 三 者 的 关 系 可 以 理 解 为 ，社 交 网络 为 复 杂 网 络 的 一 种 ，因 此 具 有 许 多 复 杂 网络 的特 征 ，而 在 线 社 交 网 络 可 以 理 解 为 一 种 特 殊 的 社 交 网络 。 因此 ，在 线 社 交 网 络 也 具 有 复 杂 性 ，其 复 杂 性 主 要 表 现 在 以下 三 个 方 面 ：（１）节 点 的 复 杂 性 ，网 络 中 每 一 个 节 点 都 具 有 不 同 的属 性 、特 征 ，同 一 个 节 点 还 可 能 具 有 复 杂 的 时 间演 化 行 为 。 （２）结 构 复 杂 性 ，具 体 来 说 ，就 是 网 络 节 点 之 间关 系 混 乱 ，连 接 交 错 复 杂 ，且 随 时 可 能 发 生 动 态 变 化 。 比如 ，你 会 在 不 断 改 变 的 生 活 环 境 中不 断 地 结 交 一 些 新 朋 友 ，同时 也 可 能 失 去 一 些 朋 友 。 （３）结 构 与 节 点 之 间相 互 影 响 ，比如 ，朋 友 圈 的组 成 结 构 影 响 你 的 言 行 举 止 ，而 你 结 交 新 的 朋 友 就 会 改 变 你 朋 友 圈 的 结 构 。 图 １描 述 了社 交 网络 的生 长 过 程 。
引用 格式 ：刘 尹平 ，王 笃会 ，任 朝阳 ．在 线社交 网络 研究 概述 ［Ｊ］．微型 机与应用 ，２０１６，３５（１４）：１２—１５，１８．
Ａ ｂｒｉｅｆ ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ
Ｌｉｕ Ｙｉｎｐｉｎｇ，Ｗ ａｎｇ Ｄｕｈｕｉ，Ｒｅｎ Ｃｈａｏｙａｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｏｓｔｓ ａｎｄ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１０００３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｒｅ ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ａｌｏｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍ ｅｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄ ｉｔ ｂｅｌｏｎｇｓ ｔｏ ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｔｗｏｒｋｓ． Ｉｎ ｒｅ－ ｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ，ｐｅｏｐｌｅ ｈａｖｅ ｄｏｎｅ ｍａｎｙ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｎ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ． Ｔｈｅｓｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ａｒｅ ａｂｏｕｔ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏｐｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｏｆ ｔｈｅ ｖｉｒｔｕａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ｆｉｎｄｉｎｇ ，ｔｒａｎｓｍ ｉｓｓｉｏｎ ｄｙｎａｍｉｃｓ，ｎｅｔｗｏｒｋ ｓａｍｐｌｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ａｎｄ ｒｅｃｏｇｎｉ— ｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ． Ｔｈｅ ｅｍ ｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ ｍａｋｅｓ ｍｏｒｅ ｐｅｏｐｌｅ ｐａｙ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｔｏ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ． Ｎｏｗａｄａｙｓ， ｐｅｏｐｌｅｇ ｌｉｆｅ ｉｓ ａｌｍｏｓｔ ｉｎｓｅｐａｒａｂｌｅ ｆｒｏｍ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｎｄ ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ａ ｌａｒｇｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｕｓｅｒ’Ｓ ｄａｔａ ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ ． Ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｄａｔａ ｃａｎ ｈｅｌｐ ｐｅｏｐｌｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｔｈｅｍ ｓｅｌｖｅｓ ａｎｄ ｃｒｅａｔｅ ｍｏｒｅ ｖａｌｕｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｖｉｒｔｕａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｆｉｎｄｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｓ； ｓａｍｐｌｉｎｇ； ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ；ｂｉｇ ｄａｔａ