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CCF YOCSEF举办“深度社会网络分析”报告会

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2012-11-02

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2012年10月12日下午，CCF YOCSEF在中科院计算所举办了“深度社会网络分析”报告会。

社会网络被认为是新一代互联网应用的代表，如果说Google将网页连接起来进行检索，社会网络则是将人与人通过互联网连接起来。近年来，社会网络取得了迅猛的发展，Facebook的月活跃用户数已突破10亿，国内新浪微博、腾讯微博也有超过3亿的注册用户。

用户在社会网络上产生了很多信息，例如关注信息、原创信息、转发与评论以及相关的地理信息等，构成了巨大的数据源。尽管已有很多数据网络分析的研究和应用工作，例如利用社会网络进行社区挖掘，或者通过社会网络上的情绪预测股市，但由于分析方法、计算量、数据获取与存储等方面的限制，社会网络数据的价值还远远没有发挥出来。对社会网络数据进行深度分析是目前学术界和工业界的热点问题。

本次报告会邀请了新浪公司无线产业分析高级经理张浩，清华大学计算机系副教授唐杰和微软亚洲研究院副研究员杨凡作为特邀讲者，分别从社会网络运行者的企业需求，如何通过社会网络的深入分析探索社会关系的形成机理，以及对社会网络分析的系统支持角度对社会网络分析展开了深入的探讨。

张浩在报告中提出了社会网络分析面临用户行为的幂律分布和稀疏性的挑战，即大部分用户的好友和微博都是很少的，在实际需要中，数据量和重要性成反比。虽然在数据量充足的情形下，用户行为可以预测，但对微博运营者来说，恰恰那些来源不足的数据更为需要。用户行为的相关性和因果性判断需要严格设计的实验验证，在数据稀疏的情况下，验证用户行为的相关性和因果性更加困难。

唐杰的报告认为社会关系是社会网络构成的基本要素，社会关系的强弱特性决定了信息在社会网络中传播的速度和广度。他从已有社会网络关系的分类着手，分析单项关系（如follow）到双向关系（follow back）的形成机理；进而探讨社会网络三角结构（Triad）的形成；最后介绍关系形成在社会网络中的影响力和传播力，并以在Twitter、微博等数据集上的实证分析为例分享了在社会网络关系形成方面的工作。

杨凡介绍了微软亚洲研究院研制的两个图计算引擎Kineograph和Grace。体现了计算机系统软件和编程接口如何能够提供高效、强大的社会网络分析工具。 Kineograph是一个容错分布式引擎，它针对在线数据时常更新的情况专门支持并优化图的快速更新并提供增量式图计算的能力(incremental computation)。Grace通过对多核处理器结构优化获得了比一般数据库引擎快两个数量级的性能提升。

本次报告会的执行主席由YOCSEF AC委员崔斌和陈文光担任，AC委员袁晓如、王涛、田丰以及来自国内各个高校和公司100余人参加了会议，大家对社会化网络分析的各个层面的问题展开的积极探讨和交流。

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