图计算在大数据社交网络分析中的应用

图计算在大数据社交网络分析中的应用

Summary：

大数据技术飞速发展着随后社交网络分析慢慢地转变成为研究热点，社交网络数据有着规模大以及结构复杂那般特点，传统的数据分析方式在处理这种类型的数据的时候面临着诸多挑战，图计算作为一种有着效果的数据处理和分析方式，在大数据社交网络分析之中展示出来巨大的潜力和价值 。本文最初介绍了社交网络数据的特征，以及图计算的基础原理，之后详尽说明了图计算于社交网络分析里的多种运用情景，它们涵盖了社区发现，影响力分析，路径分析，异常检测等，并且探讨了图计算技术具备的优势、面临的一个现实挑战与将来的发展走向。最后通过确切实例展现了图计算在某一方面分析中的作用，这作用切实达成并且可以看到其效果 。

要点：对用图形方式进行计算，针对庞大的数据量，把社交网络当作对象做剖析，找出社区，对影响力展开分析 。

一、引言

随着互联网普及爱游戏app入口官网首页，移动设备广泛应用，社交网络为此变成人们生活之中不可缺少一份子了。社交网络所具数据呈现规模大，构造复杂，动态变化等这些特征，涵盖海量用户信息，交互记录，内容数据等。这些数据充当社交网络去进行数据剖析的丰富素材，不过亦带来大为巨大的难题和挑战。对于处理大量社交网络数据时以往旧有的那种用来去进行数据剖析运用的方法常常做事的效率低下，而且难以处理这样复杂的数据构成以及动态变化特性。所以，怎样才能够有效去处理社交网络包含的数据并且进行数据剖析，已然变成急于去加以攻克和应对的一个谜题了。

图的数据处理与分析方法是图计算法基于图结构，它于社交网络分析里有独特优势，社交网络数据经图计算被抽象成图模型，用户和用户的关系，借助图的有代表着边，用户与内容的关联，借助图的节点来表示，图计算技术能在图模型基础上，高效处理与分析社交网络数据，发现其中规律与模式给社交网络分析有力支持。

二、社交网络数据的特点和图计算的基本原理

（一）社交网络数据的特点

社交网络数据具有以下几个显著的特点：

社交网络里，有大量的用户数量，众多用户间存在交互记录，其数量往往特别庞大，达到了你难以想象海量的级别 。

社交网络里，用户关系构成了复杂的图结构，内容关联也构成了复杂的图结构，这个复杂的图结构之中，包含了大量的节点，包含了大量的边 。

数据处于动态变化之中，社交网络里的数据持续在变，新用户添加进来，用户关系有建立及解除情况，还有内容被发布以及被删除，这些都会致使数据产生动态变化。

（二）图计算的基本原理

图计算，其为源自图结构的一种数据处理，还有数据分析法子。于图计算当中，社交网络数据经抽象成为图模型。于此之处，节点用来表示用户，或者内容。边则用来表示用户间的关系，包括用户以及内容间的关联。图计算借助遍历图结构，及其计算节点与边的属性这样的方式，以此来发现其中存在的规律，还有模式。

图计算的基本步骤包括：

数据进行预处理，把原始社交网络数据转变成图模型，当中涵盖了节点和边的定义，还有属性的赋值等 。

图遍历，借助图的遍历算法，像是深度优先搜索，还有广度优先搜索等，以此来走访图里的节点以及边。，

节点属性计算，边属性计算，依据这些进行计算，从中发现规律，还要发现模式。

结果予以输出爱游戏ayx官网登录入口，把计算所得结果，以可供观视的具象样式表示出来，从而易于用户展开理解、实施分析，.

三、图计算在社交网络分析中的应用场景

（一）社区发现

社区发现属于社交网络分析里头一个重要任务，其目的在于发现网络里的紧密群体或者社区，图计算技术能够借助计算节点之间的相似度或者连接紧密度去发现社区结构，常用的社区发现算法涵盖基于标签传播的算法、基于模块度的算法等，这些算法在图计算框架当中能够高效地处理大规模社交网络数据，发现其中的社区结构，给社交网络分析予以有力的支持 。

（二）影响力分析

分析影响力是社交网络分析里的又一关键任务，其目的在于评定用户或者内容于社交网络里的影响力。图计算技术用来评估影响力大小，能借助计算节点之间的传播路径以及传播速度。常用的影响力分析算法涵盖PageRank算法、K-shell分解算法等。这些算法于图计算框架之下能够高效率地处理大规模社交网络数据，评定用户或者内容的影响力，给社交网络分析提供有的价值参考。

（三）路径分析

在社交网分析里，路径分析属于一重要运用方向，其目的在于找到使用者彼此间的最短路径或者关键路径。图计算技术能够借助图的路径搜索算法，像用于发现使用者间最短路径或关键路径之相关算法算法，以及诸多能够发现使用者间的最短键值等，来发现使用者俩者之间的最短路径或者关键路径。这些算法于能让社交网络分析中里高效处理应对诸如大规模社交化网络数据，给社交网络分析带去重要支撑。比如，于推荐系统里，能够借由路径分析来寻觅用户之间的相似度或者兴趣点，进而给用户推举更加精准的商品或者服务。

（四）异常检测

异常检测是社交网络分析里另一个重要任务，其旨在把网络中的异常行为或者异常节点给发现出来。图计算技术能够借助计算节点或者边的异常度去查找异常行为亦或是异常节点。常用的异常检测算法包含基于图的异常检测算法以及基于密度的异常检测算法等。这些算法于图计算框架之下能够高效地去处理大规模社交网络数据，将其中的异常行为或者异常节点给侦察到，给社交网络分析提供重要的安全保障。

四、图计算技术的优势

（一）优势

图计算技术在社交网络分析中的优势主要体现在以下几个方面：

图形这种结构的数据，图计算技术呢，靠对于这种数据本身专门拥有的处理以及分析本事，在处理诸多大型社交网络数据的时候，能实现高效处理状态 而且 通过对其所作研究并利用这样数据空间方面局部明显那种特性 并且 因为每个节点 并且 仅仅只是与规定数量有限的相邻节点 并且 才来实现互动或者通信 所以 能够提升针对算法运行所具备有关那种效率 另外 图计算具体这种运用一定规模技术 不仅 拥有可以随数据不断增长进而扩张计算能力的特质 而且 还能满足发展中的各项针对 数据处理以及计算 等有关一切需求

灵活性方面，图计算允许根据需求，灵活去定义节点边属性，还能通过属性设，更好描述分析网络里用户内容交互关系，与此同时，图计算支持多种算法方法，能依不同应用场景挑出最合适算法，满足不同分析需求 ，.

可直观性体现为，图计算技术运用图形形式呈现社交网络数据，这让数据的展示、分析变得更直观，借助这样的图形化表示后，我们能更轻易地领会社交网络之中的用户关系，以及信息传播路径，还有影响力扩散等复杂现象，而这种直观性对我们更深入知晓社交网络的结构以及其动态变化有所助益。

图计算技能于社交网络剖析里拥有宽广的运用前景以及潜力。技术持续发展并优化的时候，图计算将给社交网络解析供给颇为高效、灵活且智能化的支撑。

Reference

2014年的《计算机学报》中，有一篇名为大数据安全与隐私保护的文章，其作者是冯登国，张敏，李昊，文章中的相关页是第246页到258页，所在期数是01期

陈性元，高元照，唐慧林等撰写了大数据安全技术研究进展，这项进展发表在中国科学F辑2020年第050卷第001期上爱游戏登录入口网页版平台，该期杂志自第处而，此至第并而言为至第二十五页至则第六十六页 。

-全文完-