社交网络分析与挖掘算法
社交网络分析与挖掘算法
社交网络分析概述
社交网络挖掘算法分类
社交网络分析与挖掘的应用场景
社交网络分析与挖掘的技术难点
社交网络分析与挖掘的数据处理方法
社交网络分析与挖掘的可视化展示方式
社交网络分析与挖掘的未来发展趋势
社交网络分析与挖掘的实际案例分析
社交网络分析概述
社交网络分析与挖掘算法
社交网络分析概述
社交网络分析概述
社交网络分析，是一种科学方法，它用于研究社交结构与关系，借助分析个体间连接关系，来揭示社交结构规律，此方法能助力我们知晓人们于社交网络里的行为、观点以及关系，为市场营销、社会心理学、政治学等领域研究给予有力支持 。
社交网络分析存在主要研究对象，社交网络分析着重关注两类研究对象，其中一类是个体，像用户、消费者等，另一类是节点，例如公司、组织、政治人物等，借助对这些节点以及其关系的研究，能够揭示出社交网络的结构特征与演化规律。
社交网络分析存有两种方法，一种是图论方法，像邻接矩阵、度分布等，另一种是矩阵分解方法，诸如奇异值分解(SVD)、非负矩阵分解(NMF)等，正是这些方法能够助力我们针对社交网络开展建模、分析以及可视化 。
4.社交网络分析的应用领域：社交网络分析于多个领域有深入广泛应用，像是市场营销领域，品牌管理领域，舆情监控领域，社会心理学领域爱游戏登录入口网页版平台，政治学领域等 。举例而言，借由对社交媒体上用户评论开展情感分析，可为企业供给具针对性相应市场策略；借由剖析政治家关系网络，能够揭示其政治行为的特点以及规律 。
社交网络分析未来会如何发展，随着大数据以及人工智能技术向前发展，社交网络分析会在更多领域起到重要作用，比如说通过深挖大规模社交网络的数据，能够发现新的社会现象与规律，利用生成模型针对社交网络做预测和优化，可为企业和社会带来更多价值，同时，社交网络分析在数据隐私、 信息安全等方面面临挑战，需要持续完善相关技术与理论。
社交网络分析与挖掘的应用场景
社交网络分析与挖掘算法
社交网络分析与挖掘的应用场景
社交媒体舆情监控
首先，通过社交网络分析与挖掘算法，进行实时信息收集！其次，针对社交媒体上的用户言论、情绪、话题等各类信息，展开实时分析！最后以便能够及时去发现潜在的舆情风险，并且及时应对！
情感分析，是运用自然语言处理技术，针对社交媒体上的文本数据来实施情感分析，进而了解用户对某一事件或话题的态度以及看法，以此为决策者提供具备价值的参考信息 。
3.热点追踪：挖掘社交媒体数据，从中找出当前热门的话题以及事件，以此帮助企业去把握市场动态，进而去制定相应的营销策略。
人际关系网络构建与优化
社交网络分析与挖掘算法，对用户于社交媒体上的互动行为予以深入分析，据此构建用户画像，此画像能为企业提供精准的用户定位以及服务，这便是用户画像 。
通过运用图论以及关联规则挖掘技术，来进行关系发现，从而找出用户之间诸如朋友、粉丝、同行等之类的潜在关系，并据此给企业提供含有针对性的营销策略。
通过对用户互动行为予以分析，发现了具有相似兴趣以及价值观的用户群体，进而构建社区，以此提高用户的活跃度，还有忠诚度。
社交网络分析与挖掘的应用场景
欺诈行为识别与防范
进行异常检测，运用机器学习算法，针对社交媒体上如交易、投诉等数据来开展异常检测，以此发现潜在的欺诈行为，进而提高金融安全水平。
2.风险开展评估：借助对使用者过往交易记载以及行为方面数据予以剖析，估量使用者的信用方面风险，为金融机构供给可靠的风险把控方式。
其一，建立预警机制，其二，是基于社交网络分析和挖掘这种方式的预警机制，其三，它能实时进行潜在欺诈风险的监测，其四，可为用户给予安全保障 。
产品推荐与个性化营销
通过挖掘社交媒体上用户的行为数据，来了解用户的喜好和需求，进而为产品推荐以及个性化营销提供依据，这属于用户行为分析 。
2.协同过滤：借助协同过滤算法，依据用户过往行为以及兴趣内容，给用户推荐符合其兴趣的产品或者服务，以此提升转化率。
针对不一样用户之特点与需求，给出个性化之营销策略，以此提升营销效果以及客户满意度 。
社交网络分析与挖掘的应用场景
跨领域知识发现与整合
社交网络分析算法，挖掘算法，借助这些整合来自不同领域的数据资源，达成数据的高效利用，实现价值最大化，此为数据融合 。
知识发现，是运用数据挖掘技术提取有价值知识与信息，从海量数据里进行提取，此举可为企业创新以及决策提供支持。
跨领域知识，要进行整合，跨领域信息，也要进行整合，对整合后的跨领域知识与信息，要加以应用，通过这种应用，去拓展新的业务领域，还要拓展新的市场机会。
社交网络分析与挖掘的数据处理方法
社交网络分析与挖掘算法
社交网络分析与挖掘的数据处理方法
1.数据清洗：去除重复、无效和不完整的数据，提高数据质量。
实现数据集成，要把源自不一样来源的数据，整合成处于一个统一框架里的内容，以此方便后续的分析 。
3. 数据实施转换，把原始的数据转变为契合分析的格式，像是数值化以及归一化等 。
特征选择
第一步，进行相关性分析，通过专门计算变量之间的相关性系数，然后筛选出和目标变量关系密切的特征。
2.主成分分析(PCA)：会运用降维技术，把多个属于高维的特征，转变为少数几个低维特征，以此将计算复杂度降低 。
3.基于模型的特征选择：借助机器学习模型对目标变量进行预测，依据模型性能来评价特征的重要性。
数据预处理
社交网络分析与挖掘的数据处理方法
聚类分析
根据样本之间的相似性，将其划分为若干个簇，进而形成一个树状结构，此为层次聚类。
首先，把数据点分布于一个二维或者三维网格之上，接着，依据距离来进行聚类，这便是网格聚类 。
第一，计算样本之间的距离矩阵，第二，把该距离矩阵转换为一个对称矩阵，第三，求解特征向量，第四，通过以上步骤实现聚类，即为谱聚类。
关联规则挖掘
对于Apriori算法而言，它借助候选集生成，采用剪枝策略，去寻找频繁项集，进而发现数据当中的关联规则。
2.FP - growth算法，它是一种关联规则挖掘算法，这种算法具备高效的特性，它适合应用于大规模的数据集。
基于图，进行关联规则挖掘，借助图论方法，来表示数据的关联关系，以此方式提高挖掘效率。
社交网络分析与挖掘的数据处理方法
情感分析
进行文本预处理，要除去停用词，还要除去标点符号等无关信息，之后提取关键词，并且提取短语。
把文本转变成数值型特征，这一方式称做特征提取，像词频，像TF-IDF等~
3.情感分类：用来对文本情绪开展分类的是，借助机器学习模型，像支持向量机、朴素贝叶斯等，进行情感分类。
社交网络分析与挖掘的可视化展示方式
社交网络分析与挖掘算法
社交网络分析与挖掘的可视化展示方式
社交网络分析与挖掘的可视化展示方式
关键词云图，是经基于社交网络里用户所发布的关键词频率予以分析，进而生成的，以这种方式能够直观地将用户关注的热点话题以及关键词分布展示出来，对了解用户兴趣爱好以及信息传播趋势具有帮助作用。
这种方式能把社交网络里的用户关系，用图形化的形式展现出来，能清晰看到用户间的联系与互动情形。它有助于发觉潜在的合作关系以及社区结构，为商业决策提供依据 。
3.情感分析，针对社交网络里用户所发布的文本展开情感分析，能够提取出用户的情感倾向爱游戏app入口官网首页，借助这种方式，企业可了解用户对其产品或者服务的态度爱游戏ayx官网登录入口，进而调整营销策略。
4.传播路径剖析：借助对社交网络里信息传播行程的剖析，能够知晓信息于网络之中是怎样散开的，这般做法有益于找出信息传播里起关键所用的节点以及影响力较大的人物，给企业危机公关予以参考 。
4. 能够为此提供具备可针对性特点的产品推荐，以及服务优化相关建议 。
