基于关系的社交网络感知模型研究

张朝旭，刘 云

（北京交通大学通信与信息系统北京市重点实验室，北京100044）

随着互联网进入Web2.0时代，社交网络作为Web2.0中的典型应用和创新2.0模式在互联网领域的典型体现，逐渐成为当前互联网领域的一个研究热点。

众多社交网络服务（SNS）网站在提供应用服务的同时都积累了海量的数据信息，包括用户个人信息、用户关系信息，以及用户之间的交互信息。用户数目多、数据量大、用户关系复杂，庞大而冗余的数据集给用户行为分析、用户发现潜在好友和兴趣空间都造成了困难。建立一个合理的感知模型，通过科学的方法和手段从这些海量的数据中更加准确和快速地感知用户所需要的上下文信息，就可以帮助社交网络的运营商及时准确地掌握用户的兴趣或行为的变化情况，更好地支持社交网络中的用户行为分析、潜在好友推荐等系统应用。本文利用CSCW领域相对成熟的感知模型，结合社交网络基于关系的基本特性，提出一种新颖的基于关系的社交网络感知模型。

1 社交网络中感知的定义

1.1 社交网络

社交网络作为Web2.0的典型和热门应用，是以一定的社会关系或共同兴趣为联系纽带，提供各种形式在线聚合服务的互联网应用。社交网络是由众多节点以及节点之间的连线构成的一种社会结构，节点通常是个人或者群体，节点之间的连线表示的是个人或群体之间的关系。通常是社交网络代表各种社会关系，通过这些社会关系，把从偶然相识的泛泛之交到紧密结合的家庭关系的各种人或群体串连起来。……