社交网络中的深度知识挖掘
在端对端网络中的分布式数据挖掘_翻译
端对端网络中的数据挖掘 端对端网络正在很多应用中获得流行，例如文件分享，电子商务，和社交网络。很多这种应用处理大量的，分布的数据源，这些数据源可从数据挖掘中获益。P2P网络实际上很适合分布式数据挖掘，分布式数据挖掘在有着分布的数据，计算节点和用户的环境中处理数据分析的问题。本文提供了一个DDM的综述和P2P环境的算法，特别针对于那些以有限的通信代价使用计算基元执行数据分析的位置算法。作者同时描述了精确的和近似的位置P2P数据挖掘算法，这些算法以一个分散的和有效通信的方式工作。 局域网，端对端网络，移动和特定网络（自组网），和其他普遍的分布计算环境经常包含分布的数据和计算资源。在这样的网络中的数据挖掘自然地需要适当的对这些分布的资源以一种有效的，分散的方式进行利用。需要在节点，异步计算节点和完全中心控制间大量通信的数据挖掘算法很难在这样的分布的环境中具有伸缩性。此外，在多方应用中的隐私关注和资源问题经常指示其数据集收集在不同的站点进行分析，而不是将所有数据收集到中心站点。大多数现成的数据挖掘产品设计成以整体的集中地应用工作，下载相关的数据到中心的地点，运行数据挖掘操作，但是这种中心的方式在很多新兴的分布数据挖掘应用中并不能很好地工作。 DDM提供了一个解决这种使用分布资源的数据挖掘问题的替代的方法。DDM对于分布的数据，计算，通信和人力资源花费了仔细的注意力去在一个近乎理想的状态下使用它们。分布的P2P系统对于一个新的应用种类例如文件共享，协作电影和歌曲评分，电子商务和传感器网络监督，作为一个选择的解决方案而出现。DDM作为先进的数据数据驱动应用，正在这些领域中获得不断增长的关注 本文介绍了一个在P2P网络中使用DDM技术的成果的综述。我们的目标是表述一个在这个带有进一步发掘的指针的领域中的高水平的介绍。我们使用一些确切地和近似的DDM算法阐明理念。 P2P数据挖掘：为什么烦恼？ 数据挖掘这个词一般意味着对大型数据库的分析从而发现有用的模式。在大多数商业的应用中，数据挖掘系统在大型集中的数据仓库上以一个垂直的应用运行。尽管这种模型对于很多应用有着很好的服务，包括客户关系管理和财务欺诈发掘，但是很多出现的领域例如 P2P系统，需要新的思考。高速的网络连接和便宜的数字存储和数据记录设备正在增强着P2P 网络的流行，例如E-Mule和Kazaa文件共享网络，这些网络都是基于没有中心服务器的点对点连接的。这种网络主持一个大量的广泛的变化的数据组，这些数据从不同的资源收集起来，并且分布在很大数量的对等点之间。如果集成的话，这个数据估计呈现一个对于值得挖掘的仓库，但是计算资源的限制，隐私问题等等使得很难去集成分布的数据到一个仓库中。 许多普及的Web服务使用Web挖掘应用去分析和追踪用户的点击流行为。现在，想象一下通过对连接到P2P网络的很多用户的浏览历史进行分析的Web站点访问者（而不是主机服务）做同样事情的客户站点Web挖掘。今天，站点访问者对于运行在服务器上的Web挖掘算法并没有直接的访问权限，但是一个客户端P2P的Web挖掘算法可以授权给访问者以点击流数据挖掘以便更高级的应用，例如P2P搜索，感兴趣的社区构成，和基于P2P的商业。图一展示了这样一种情况，在其中应用类别通过和其他端交换信息访问URLs符合的三个主题（电影，棒球和飓风）。明显的，在这样一个应用中，维持用户的隐私将是一个重要的问题，并且隐私保留的DDM领域可能提供一些解决方案。 尽管很多当前的P2P网络主要处理文件共享应用（例如，音乐和电影），在本文中，我们认
数据挖掘在社交网络中的隐私保护
数据挖掘在社交网络中的隐私保护 唐伟晨(学号:111220114) (南京大学计算机科学与技术系, 南京210093) Privacy-Preserving Data Mining in Online Communities Weichen Tang (Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China) Abstract: Online communities are the most dense area of individual privacy. With the rapid development of online communities, the number of privacy-disclosure problems has been increasing. This article shows the privacy-preserving data mining technology, including how to preserve privacy, the challenges we face and the benefits of privacy-preserving data mining in online communities. Key words: data mining; social networks; privacy protection 摘要: 在线社区是网络中个人隐私最为密集的区域。在线社区的飞速发展的同时，隐私泄露的问题也日益增多。本文介绍隐私保护数据挖掘技术，包括隐私保护的方法、面临的挑战以及实现在社交网络中隐私保护的数据挖掘的优势。 关键词: 数据挖掘；社交网络；隐私保护 中图法分类号: TP301文献标识码: A 1 引言 近年来在线社区发展迅速，规模越来越大。截至2013年底我国微博用户为2.81亿，人人网注册用户2.8亿，还有许多大型论坛、企业社区、地方社区等等。可见在线社区用户规模庞大，可想而知在线社区中的数据规模也是十分庞大的。庞大的数据，又有各种应用数据挖掘技术的工具对这些数据进行着分析，就会很自然地引发关于隐私方面的争论。由于对数据挖掘技术的不了解，很多人都在批判将数据挖掘应用于在线社区等隐私集中的区域。本文将介绍数据挖掘是如何在发挥自身长处的同时保护用户隐私的。 2 背景介绍 1. 在线社区简介 在线社区是建立在网络上的虚拟社区。用户通过注册来使用在线社区的扩展功能。在线社区既可以是互不相识的人们之前的交友平台，也可以是早已认识的两人的联络途径。在线社区的主要分类有两种，一种是所有人都可以在其中发布信息的，例如微博、BBS等，另一种则是拥有一定权限的人才可以在其中发布信息，例如博客，人人网个人主页等。 2. 数据挖掘的隐私和安全 随着数据挖掘的广泛应用，人们越来越多担心如此大规模的应用数据挖掘，可能会对自己的隐私造成侵
网络基础知识
?什么是计算机网络 计算机网络，是指将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。 简单地说，计算机网络就是通过电缆、电话线或无线通讯将两台以上的计算机互连起来的集合。 计算机网络的发展经历了面向终端的单级计算机网络、计算机网络对计算机网络和开放式标准化计算机网络三个阶段。 计算机网络通俗地讲就是由多台计算机（或其它计算机网络设备）通过传输介质和软件物理（或逻辑）连接在一起组成的。总的来说计算机网络的组成基本上包括：计算机、网络操作系统、传输介质（可以是有形的，也可以是无形的，如无线网络的传输介质就是看不见的电磁波）以及相应的应用软件四部分。 ?计算机网络的主要功能 计算机网络的功能要目的是实现计算机之间的资源共享、网络通信和对计算机的集中管理。除此之外还有负荷均衡、分布处理和提高系统安全与可靠性等功能。 1、资源共享 （1）硬件资源:包括各种类型的计算机、大容量存储设备、计算机外部设备，如彩色打印机、静电绘图仪等。 （2）软件资源:包括各种应用软件、工具软件、系统开发所用的支撑软件、语言处理程序、数据库管理系统等。 （3）数据资源：包括数据库文件、数据库、办公文档资料、企业生产报表等。 （4）信道资源：通信信道可以理解为电信号的传输介质。通信信道的共享是计算机网络中最重要的共享资源之一。 2、网络通信
通信通道可以传输各种类型的信息,包括数据信息和图形、图像、声音、视频流等各种多媒体信息。 3、分布处理 把要处理的任务分散到各个计算机上运行，而不是集中在一台大型计算机上。这样，不仅可以降低软件设计的复杂性，而且还可以大大提高工作效率和降低成本。 4、集中管理 计算机在没有联网的条件下，每台计算机都是一个“信息孤岛”。在管理这些计算机时，必须分别管理。而计算机联网后，可以在某个中心位置实现对整个网络的管理。如数据库情报检索系统、交通运输部门的定票系统、军事指挥系统等。 5、均衡负荷 当网络中某台计算机的任务负荷太重时，通过网络和应用程序的控制和管理，将作业分散到网络中的其它计算机中，由多台计算机共同完成。 计算机网络的特点 1、可靠性 在一个网络系统中，当一台计算机出现故障时，可立即由系统中的另一台计算机来代替其完成所承担的任务。同样，当网络的一条链路出了故障时可选择其它的通信链路进行连接。 2、高效性 计算机网络系统摆脱了中心计算机控制结构数据传输的局限性，并且信息传递迅速，系统实时性强。网络系统中各相连的计算机能够相互传送数据信息，使相距很远的用户之间能够即时、快速、高效、直接地交换数据。 3、独立性
互联网基础知识大全
互联网基础知识大全 【互联网的一些名词】 一些系统名词 CMS 内容管理系统 CRM 客户关系管理系统 Call-Center 呼叫中心 前端 产品的用户使用的部分 运营系统 一般指产品运营人员使用的系统 VR:Virtual Reality即虚拟现实 APP 应用程序 Web 用网页形式提供服务 Wap Wap页面形式提供服务 过去网络还是2G的时候常用
发布 H5/HTML5 HTML5的形式提供服务 互联网职位 高层管理 CEO （Chief Executive Officer） 首席执行官，一般是老板 COO （Chief Operating Officer） 首席运营官，整理公司运营管理等 CTO （Chief technology officer） 首席技术官 CFO （Chief financial officer） 首席财务官，负责财务融资等 CIO (Chief information officer) 首席信息官，主管企业信息的收集和 CXO 自己百度去查 VP (Vice President) 副总裁 OP (Operation) 运营 PM/PD （product manager/director）
产品经理，之前也有管项目经理为PM的 UI/UE (user interface/user experience) 视觉设计师、交互设计师，对产品界面研究 RD (Research and Development) 研发，就是所谓的程序员们、技术同学，作为PM以后经常撕逼的对象 能是他们干的QA (Quality Assurance) 测试功能工程师们，找BUG的 BD (Business Development) 商务拓展 对外谈商务合作的 PR (public relations) 公关，你的产品出现在一些媒体的报道，可 UED (User Experience Design) 用户体验设计 AE (Account Executive) 客户执行 HR (Human Resources) 人力资源 KA (KeyAccount) 大客户部门，关键客户
社交网络数据挖掘
中图分类号：TP274
学校代码：10252 学号：092400354上海理工大学硕士学位论文 基于社会网络的数据挖掘方法研究 姓名陆晓野 系别光电信息与计算机工程学院 专业计算机应用技术 研究方向数据挖掘 指导教师陈玮副教授 学位论文完成日期2011年12月
University of Shanghai for Science and Technology Master Dissertation Data Mining Method Based on Social Networks Name Lu Xiaoye Department School of Optical-Electrical and Computer Engineering Specialty Computer Application Technology Research Direction Data Mining Supervisor Associate Professor Chen Wei Complete Date December 2011
学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学位论文保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。允许论文被查阅和借阅。本人授权上海理工大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 学位论文作者签名： 指导教师签名： 年 月 日 年 月 日 保 密 年 □ 不保密 □
声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本声明的法律责任由本人承担。 学位论文作者签名： 年月日
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互联网基础知识大全 ? ?【互联网的一些名词】 ?一些系统名词 ?CMS ?内容管理系统 ?CRM ?客户关系管理系统 ?Call-Center ?呼叫中心 ?前端 ?产品的用户使用的部分 ?运营系统 ?一般指产品运营人员使用的系统?VR:Virtual Reality即虚拟现实 ?APP ?应用程序 ?Web ?用网页形式提供服务 ?Wap ?Wap页面形式提供服务 ?过去网络还是2G的时候常用
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Web数据挖掘综述
Web数据挖掘综述 摘要：过去几十年里，Web的迅速发展使其成为世界上规模最大的公共数据源，因此如何从Web庞大的数据中提取出有价值的信息成为一大难题。Web数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的一种数据挖掘技术。本文将从Web数据挖掘的概念、分类、处理流程、常用技术等几方面对Web数据挖掘进行介绍，并分析了Web数据挖掘的应用及发展趋势。 关键词：Web数据挖掘；分类；处理流程；常用技术；应用；发展趋势 Overview of Web Data Mining Abstract:Over the past few decades,the rapid development of Web makes it becoming the world’s largest public data sources.So how to extract valuable information from the massive data of Web has become a major problem.Web data mining is the data mining technology what is in order to solve this problem.This article introduces the Web data mining from its concept, classification,processing,and common techniques,and analyzes the application and the development tendency of Web data mining. Key words:Web Data Mining;Classification;Processing;Common Techniques;Application; Development Tendency 0.引言 近些年来，互联网技术的飞速发展，带来了网络信息生产和消费行为的快速拓展。电脑、手机、平板电脑等终端的普及，SNS、微博等Web2.0应用的快速发展，促进了互联网信息数量的急剧增长，信息资源前所未有的丰富。但同时，海量级、碎片化的信息增加了人们获取有效信息的时间和成本[1]。因此，迫切需要找到这样的工具，能够从Web上快速有效地发现资源，发现隐含的规律性内容，提高在Web上检索信息、利用信息的效率，解决数据的应用问题，Web数据挖掘正是一个很好的解决方法。 1.Web数据挖掘概念 Web数据挖掘，简称Web挖掘，是由Oren Etzioni在1996年首先提出来的[2]。Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用，它利用数据挖掘技术从与Web相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息，涉及数据库技术、信息获取技术、统计学、机器学习和神经网络等多个研究领域的技术[3]。 2.Web数据挖掘分类 Web上包括三种类型数据：Web页面数据、Web结构数据和Web日志文件[4]。依据在挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘可以分为Web内容挖掘，Web结构挖掘，Web 使用挖掘三类。 2.1Web内容挖掘 Web内容挖掘是从文档内容或其描述中抽取有用信息的过程。Web内容挖掘有两种策略：直接挖掘文档的内容和在其他工具搜索的基础上进行改进。根据挖掘出来的数据可以将
社交网络数据挖掘方法研究
社交网络数据挖掘方法研究 对于现在的我们来说，网络应该是最熟悉的，它影响着我们生活得方方面面，通过网络进行社交活动也是现在网络的一个巨大的作用，各种各样的社交软件层出不穷，研究社交网络数据也变得越来越重要。巨大的数据量和复杂的数据形式导致研究社交网络数据挖掘方法存在许多困难。社交网络数据挖掘的第一步也是基础步骤就是数据分类。下文中研究的数据类型主要是数值型数据，这就大大减小了数据处理的难度，研究的内容是微博用户信息，通过常用的数据挖掘方法决策树算法，研究微博用户分类的有效的规则，得出用户分类信息。 1.1 研究背景 社交网络的发展和壮大使社交网络数据得到越来越多的关注，其价值也是毋庸置疑的，如何能利用这些信息帮助企业发展是目前研究的重点。与传统的网络形式相比，社交网络具有它独特的性质，首先，对于用户来说，他给用户更多的权限和自主性。这也就使得社交网络的数据更加的多样和复杂，内容也越来越丰满，社交网络还呈现出更加明显的群体特征，他会将具有相同特质的用户更紧密的来联系在一起。最最重要的特征是他传播信息的速度，这个速度是及时的，非常迅速，扩散范围特别的广，传统的研究方法与模型应用于社交网络数据时，推广率极低，错误率较高，传播速度低，所以创新数据挖掘方法是研究重点。在研究社交网络数据时，必须分析选择合适的挖掘方法。 目前，国内流行的社交软件有微博、微信、QQ、知乎等新兴APP，只微博就有腾讯、新浪、搜狐等几家公司，其中新浪微博是目前看来中国最具影响力的微博之一。新浪微博已经渗透到年轻人生活的点点滴滴之中，影响舆论，改变人们的思想方式，对人们产生的影响是不容小觑的。在对社交网络数据进行分析时，我们选择了新浪微博软件，因为新浪微博使用群体多，具有典型性，网站的点击量也是最大的，所以，选择微博用户信息进行研究挖掘，分析微博用户的信息数据，能得到更具有代表性和准确性的结论[1]。
基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文
基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文
1 绪论 1.1 选题背景 社交网络，简称SNS（social network service），在Web2.0浪潮中已发展为社会化媒体中一个主要平台。据最新的中国互联网络信息中心(CNNIC)2013年1月15 日发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2012年12月底，我国网民规模达5.64亿，互联网普及率为42.1%，较2011年底提升3.8个百分点。同时报告显示，社交网络应用持续呈现增长趋势，截止2012年12月，国内社交网络用户总数已达2.75亿，占到了全部网民人数的48.8%，增速保持在10%以上。 与此同时在2010年之后社交网络又出现两大新增长点：其一微博用户持续增长，微博用户规模在2012年达到3.09亿，较2011年底增长了5873万。虽然微博急速扩张的阶段已经结束，但年增幅仍能达到23.5%；其二用户逐渐移动化成为了社交网络用户增长的又一亮点，截至2012年12月底，我国手机网民规模为4.2亿，较上年底增加约6440万人，网民中使用手机上网的人群占比由上年底的69.3%提升至74.5%，随着手机智能化，相当一部分用户访问和发送微博的行为发生在手机终端上，为社交网站的进一步发展提供了可能。此外“社交化”已经作为一种重要的功能元素，正在全面融合到各类互联网应用中。一方面，2012年涌现出大批具备社交基因的新应用，包括图片社交、私密社交、购物分享等，尤其在移动互联网领域，由于手机天生的通讯功能，2012年许多热门移动应用都具备社交功能；另一方面，搜索、网购、媒体等互联网应用正在融合社交因素，以丰富自身的功能、提升用户体验，创新服务和盈利模式。在整个互联网都走向社交化的大趋势下，传统的实名制社交网站也不断增加平台功能，在原
100个网络基础知识
100个网络基础知识 1)什么是链接? 链接是指两个设备之间的连接。它包括用于一个设备能够与另一个设备通信的电缆类型和协议。 2)OSI 参考模型的层次是什么? 有7 个OSI 层：物理层，数据链路层，网络层，传输层，会话层，表示层和应用层。 3)什么是骨干网? 骨干网络是集中的基础设施，旨在将不同的路由和数据分发到各种网络。它还处理带宽管理和各种通道。 4)什么是LAN? LAN 是局域网的缩写。它是指计算机与位于小物理位置的其他网络设备之间的连接。 5)什么是节点? 节点是指连接发生的点。它可以是作为网络一部分的计算机或设备。为了形成网络连接，需要两个或更多个节点。 6)什么是路由器? 路由器可以连接两个或更多网段。这些是在其路由表中存储信息的智能网络设备，例如路径，跳数等。有了这个信息，他们就可以确定数据传输的最佳路径。路由器在OSI 网络层运行。 7)什么是点对点链接?
它是指网络上两台计算机之间的直接连接。除了将电缆连接到两台计算机的NIC卡之外，点对点连接不需要任何其他网络设备。 8)什么是匿名FTP? 匿名FTP 是授予用户访问公共服务器中的文件的一种方式。允许访问这些服务器中的数据的用户不需要识别自己，而是以匿名访客身份登录。 9)什么是子网掩码? 子网掩码与IP 地址组合，以识别两个部分：扩展网络地址和主机地址。像IP 地址一样，子网掩码由32 位组成。 10)UTP 电缆允许的最大长度是多少? UTP 电缆的单段具有90 到100 米的允许长度。这种限制可以通过使用中继器和开关来克服 11)什么是数据封装? 数据封装是在通过网络传输信息之前将信息分解成更小的可管理块的过程。在这个过程中，源和目标地址与奇偶校验一起附加到标题中。 12)描述网络拓扑 网络拓扑是指计算机网络的布局。它显示了设备和电缆的物理布局，以及它们如何连接到彼此。 13)什么是VPN? VPN 意味着虚拟专用网络，这种技术允许通过网络(如Internet)创建安全通道。 例如，VPN 允许您建立到远程服务器的安全拨号连接。 14)什么是NAT？
数据挖掘课程论文
中南林业科技大学 课程论文 院系理学院 专业信息与计算科学 课程名称数据挖掘 论文题目面向社会网络分析的数据挖掘方法 姓名王磊 学号20104255 指导教师孙玉荣 2013年10月
面向社会网络分析的数据挖掘方法 摘要 随着信息技术的发展，越来越多的社会关系数据被收集。如果能够有效地对它们进行分析，必将加深人们对社会学的理解，促进社会学的发展。但是数据量的增大同时对分析技术提出了巨大的挑战。如今社会网络的规模早已超出了原有分析手段的处理能力，必须借助更为有效的工具才能完成分析任务。数据挖掘作为一种帮助人们从海量数据中发现潜在有用的知识的工具，在很多领域发挥了重要的作用。社会网络分析又称为链接挖掘，是指用数据挖掘的方法处理社会网络中的关系数据。本文对数据挖掘和社会网络分析中的一些方法进行了介绍并对数据挖掘算法在社会网络分析的应用进行了概括。 关键词：设会网络分析；数据挖掘；链接挖掘
1.引言 传统的机器学习处理的社会学中的对象是单独的数据实例，这些数据实例往往可以用一个包含多个属性值的向量来表示，同时这些数据实例之间假设是统计上独立的。例如要训练一个疾病诊断系统，它的任务是诊断一个被试者是否患有某种传染病。传统的学习算法用一个向量来表示一个被试者，同时假设两个被试者之间的患病情况是相互独立的，即知道一个确诊病人对于诊断其他被试者是否患病不能提供任何帮助。直观经验告诉我们这种假设是不合理的。直到二十世纪30 年代，Jacob Moreno 和哈佛大学的一组研究人员分别提出了社会网络模型来分析社会学中的现象和问题。现代社会学主要研究现代社会的发展和社会中的组织性或者团体性行为。社会学家发现社会实体之间存在着相互的依赖和联系，并且这种联系对于每个社会实体有着重要的影响。基于这样的观察，他们通过网络模型来刻画社会实体之间的关系，并进一步用来分析社会关系之间的模式和隐含规律。为了更好的研究这个问题，他们试图用图结构来刻画这种社会网络结构。一个社会网络由很多节点（node）和连接这些节点的一种或多种特定的链接（link）所组成。节点往往表示了个人或团体，也即传统数据挖掘中的数据实例，链接则表示了他们之间存在的各种关系（relation），如朋友关系、亲属关系、贸易关系、性关系等。 由于数据收集方式的限制，早期的社会网络局限于一个小的团体之内，往往仅包含几十个结点。借助于图论和概率统计的知识，人工处理可以从中分析出一些简单的性质和模式。但是，随着现代的通信技术的发展，越来越多的数据被收集和整合在一起，建立一个大的社会网络成为可能。例如，可以通过电子邮件的日志来建立使用者之间的联系网络，或者通过网络日志及网络通讯录等方式将用户提交的联系人信息建立社会网络。所以，现在的社会网络规模比早期网络庞大，通常包含几千或者几万的结点，甚至有多达百万个结点的网络。面对这样庞大复杂的网络，简单的数学知识和原始的人工处理已经不可能进行有效的分析。数据挖掘是从巨量数据中发现有效的、新颖的、潜在有用的并且最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘就是为了解决当今拥有大量数据，但缺乏有效分析手段的
“在线社交网络的挖掘与分析”专题序言
第38卷第9期电子与信息学报Vol.38No.9 2016年9月Journal of Electronics&Information Technology Sept.2016 “在线社交网络的挖掘与分析”专题序言 方滨兴 随着信息技术的快速发展，互联网逐渐演变成为了无处不在的计算平台和信息传播平台。微博、微信、在线交友、博客、论坛、维基等社交网络应用成为了互联网应用中最具社会性、主动性特征的典型代表。社交网络中的内容因为每位用户的参与而产生，参与所产生的个人化内容，借由人与人的分享，形成了现在Web2.0的世界。 在线社交网络渗透到人们生活的方方面面，影响到包括政治、教育、经济、文化等各个方面。在政治方面，微博已直接在许多政务活动中发挥了作用，奥巴马在多次利用社交网络进行助选活动，其竞选班子在微博上大造舆论、争取选票；在教育方面，美国已有超过50所著名大学在社交网络上发布了公开课，直接支持远程教育，人们在Facebook社区和Twitter社区开设公开课，并与MOOC(大型开放式网络课程，慕课)等教育资源进行整合；在经济方面，网上购物已经成为主流购物方式之一，超过70%的社交网络成人活跃用户选择了网上购物，科尔、塔吉特百货和福特等公司通过Facebook进行营销，大大提高了品牌知名度，取得10%的营业额增长；在文化方面，社交网络正在改变人们的生活方式，网民利用社交网络可以不出家门进行交友、游戏、互动、协作，形成了所谓的“宅生活”。在社会交流与沟通方面，社交网络必将会给传统银行带来“社交红利”。社交网络的巨大潜能，使得国内银行制定战略来考虑应该如何利用社交网络寻找新的利润增长点。在中国，招商银行与微信合作形成微信银行，通过微信这个新兴工具为用户提供更便利的服务，也是将这一便利应用到更加宽广的领域。 社交网络的本质在于借助社交网络能够迅速形成社会舆论，进而能够影响人们的思想，影响人们的世界观、认识观、价值观和人生观。在社交网络中，借助网络发布和接收信息的简便性，人人都有网络话语权，各类涉及到国计民生的话题和观点可以随时发布，信息一旦发布就能通过“核裂变”的方式传播扩散，期间经过意见领袖的放大作用，促使具有相同观念和诉求的虚拟社区快速形成，并在线下快速组织并发动群众参与到社会活动中，从而形成社会动员力。 研究社交网络中各种关系结构的形成机制，发现社交网络关系结构的稳定特性，研究其建模方法，揭示其演化规律；发现网络群体的生成机理，研究网络群体行为规律，分析群体内部的相互作用力及群体之间的相互影响；发现社交网络中的信息传播模式，研究多种社交网络之间信息传播的相互影响以及与传统媒体之间的互动规律。上述问题的研究涉及计算机科学、社会学、管理学、心理学等多个学科领域，可以揭示社交网络中的关系结构、网络群体、网络信息之间的复杂交互关系和互动规律，是当前学术界和工业界关注的热点。 方滨兴：中国工程院院士，中国网络空间安全协会理事长，中国电子信息产业集团首席科学家，信息内容安全技术国家工程实验室主任，北京邮电大学、哈尔滨工业大学教授，博士生导师。国家信息化专家咨询委员会网络与信息安全专委会副主任，国家互联网信息办公室专家咨询委员会委员；第十一届全国人大代表，北京市第十四届人大常务委员会委员；国家863计划“十二五”专家委员会委员。 方滨兴曾任北京邮电大学校长、国家计算机网络与信息安全管理中心主任、信息产业部互联网应急处理协调办公室主任。长期从事社交网络方面的研究，目前担任国家重点基础研究发展计划(973计划)项目《社交网络分析与网络信息传播的基础理论研究》首席科学家，著有《在线社交网络分析》、《网络空间大搜索技术白皮书》等研究著作，曾任2014年ACM/IEEE国际社交网络分析与数据挖掘会议名誉主席，是IEEE网络空间数据科学大会、未来数据论坛的发起人。
网络基础知识汇总大全
网络基础知识汇总大全 1)什么是链接? 链接是指两个设备之间的连接。它包括用于一个设备能够与另一个设备通信的电缆类型和协议。 2)OSI 参考模型的层次是什么? 有7 个OSI 层：物理层，数据链路层，网络层，传输层，会话层，表示层和应用层。 3)什么是骨干网? 骨干网络是集中的基础设施，旨在将不同的路由和数据分发到各种网络。它还处理带宽管理和各种通道。 4)什么是LAN? LAN 是局域网的缩写。它是指计算机与位于小物理位置的其他网络设备之间的连接。 5)什么是节点? 节点是指连接发生的点。它可以是作为网络一部分的计算机或设备。为了形成网络连接，需要两个或更多个节点。 6)什么是路由器?
路由器可以连接两个或更多网段。这些是在其路由表中存储信息的智能网络设备，例如路径，跳数等。有了这个信息，他们就可以确定数据传输的最佳路径。路由器在OSI 网络层运行。 7)什么是点对点链接? 它是指网络上两台计算机之间的直接连接。除了将电缆连接到两台计算机的NIC 卡之外，点对点连接不需要任何其他网络设备。 8)什么是匿名FTP? 匿名FTP 是授予用户访问公共服务器中的文件的一种方式。允许访问这些服务器中的数据的用户不需要识别自己，而是以匿名访客身份登录。 9)什么是子网掩码? 子网掩码与IP 地址组合，以识别两个部分：扩展网络地址和主机地址。像IP 地址一样，子网掩码由32 位组成。 10)UTP 电缆允许的最大长度是多少? UTP 电缆的单段具有90 到100 米的允许长度。这种限制可以通过使用中继器和开关来克服 11)什么是数据封装? 数据封装是在通过网络传输信息之前将信息分解成更小的可管理块的过程。在这个过程中，源和目标地址与奇偶校验一起附加到标题中。
网络工程的基本知识
网络工程的基本知识 信息系统＝网络系统+硬件系统+软件系统 硬件设备：不同产品的接口兼容性。 软件产品：不同软件之间数据格式的转换。 网络系统：不同系统之间信号交换和路由 系统集成的复杂性: 技术成员环境约束互为依存 网络工程是一项综合性的技术活动，也是一项综合性的管理和商务活动，是一门研究网络系统规划、设计、及维护的管理综合性学科，它涉及到计算机技术、网络技术、数据库技术、软件工程、管理学以及控制论等多个领域。 网络工程包括：质量管理、网络项目管理与控制、网络工程的方法和工具， 其中：网络工程方法和工具即是网络系统集成。 网络系统集成是网络工程的核心技术。 系统集成所涉及的应用范围也比较广，不仅包括计算机网络通信、语音通信，还包括监控、消防、水电和保安系统等。而网络系统集成只是整个“系统集成”的一部分，主要侧重于计算机网络通信 网络系统设计、网络系统集成与网络组建之间的关系 网络系统设计 网络系统集成 网络组建 网络工程的特点 明确的目标 详细的规划或设计 权威的依据（如标准） 完备的技术文档 固定的责任人、完善的实施机构 网络工程设计与实施的步骤 网络系统集成 质量管理 网络项目管理和控制 网络工程的方法 网络工程的工具
网络设计内容逻辑设计物理设计 1逻辑设计 用户需求分析：业务需求、用户信息点的地理分布、资金的投入 网络结构设计：拓扑结构设计、链路类型选择、地址规划、路由设计、VLAN设计、园区网与广域网的接入设计 网络性能设计：带宽预算、流量控制、负载均衡、链路聚合、避免网络性能瓶颈、网络性能优化等 网络功能设计：DNS服务、Web服务、FTP服务、E-mail服务、IP电话服务、视频点播服务、VPN 服务等 网络安全设计： 网络物理安全设计：防火墙设计、DMZ（非军事区）设计、IDS（入侵检测系统）设计、IPS（入侵防护系统）设计、网络隔离设计等 网络信息安全设计：数据加密系统、身份认证系统、数字签名系统等 网络可靠性设计：RAID磁盘镜像技术、系统容灾设计、存储网络设计、双机热备份、链路冗余、系统恢复技术等 2物理设计 网络设备选型 综合布线设计 系统测试 网络设计中的矛盾分析 主流技术与新技术的矛盾 安全性与易用性的矛盾 可靠性与经济性的矛盾 可靠性设计往往以增加系统成本为代价 网络设计基本原则 责任工程师原则 需求决定方案原则 基本结构不变原则 奥卡姆剃刀原则 通用性原则 不要采用专用性太强的设计方案 核心简单边缘复杂原则 核心层尽量保持简单，边缘层可能情况复杂，需要反复权衡利弊。 弱路由原则 尽量减少路由器传输的信息。 80/20原则 （数据流量的80%在该子网内通信，只有20%的数据流量发往其它子网） 影响最小原则 （网络结构改变时受到的影响应限制到最小程度） 2用2备2扩原则 主干光缆布线时，2根使用，2根备份，2根保留。 技术经济分析原则
社会网络中的数据挖掘方法
社会网络中的数据挖掘方法 摘要：随着Web2.0技术的发展，社交网络在人们生活中所起的作用越来越大，社会网络分析越来越多得受到人们的重视，将数据挖掘的方法应用于社会网络分析成为数据挖掘研究的一个新的方向。如何从庞大冗杂的社会网络数据中挖掘出有用的信息成为广大学者研究的问题，并且当前关于社区挖掘的绝大多数方法都假定社会网络中只存在一种关系,挖掘结果并不完全符合用户的真实需求。因此，本文将从节点依赖性着手分析社会网络中数据之间的联系，从链接挖掘入手，分析得出关联分析和聚类分析这两种数据挖掘方法，并在此基础上简要探讨了多关系社会网络的数据挖掘方法。 关键字：社会网络；数据挖掘；关联分析；聚类分析；多关系 传统的机器学习和数据挖掘任务处理的对象是单独的数据实例，这些数据实例往往可以用一个包含多个属性值的向量来表示，同时这些数据实例之间假设是统计上独立的。然而在社会里，人与人不是简单的统计上独立的采样点，他们之间必然存在着联系和影响。忽视了这种联系会对数据挖掘效果带来很大的影响。为了解决这个问题，必须将数据实例之间的关系同时考虑进来，从而人们提出了社会网络的概念，试图用图结构来刻画这种社会结构。 将数据挖掘的方法应用于社会网络分析是数据挖掘研究的一个新的方向。社会网络分析又称为链接挖掘（link mining），节点代表社会网络中个体或团体，链接表示了个体之间存在的各种关系（relation），如朋友关系、亲属关系、贸易关系、性关系等。通过对链接的挖掘我们可以获得关于实例更丰富（如某个实例在整个网络中的重要性）、更准确（如预测某个实例所属的类别）的信息。 近年来，社会网络的个体影响力分析和关键成员挖掘在研究上获得了广泛的关注。通常认为，节点的社会地位可以用一种打分函数进行衡量，而这个打分函数的取值就可以被理解为节点在社会网络上的影响力或权威性。通常权威性函数值大的节点可以被理解为是网络中的重要个体，或关键成员。根据网络的不同，关键成员挖掘技术具有不同的应用背景。例如，Web搜索服务提供者期望通过分析链接结构，计算网页的重要性，从而为用户提供最贴近需求的搜索结果；在学术合作网络中，人们期望通过对合作结构和主题进行层次分析，从而发现合作模式和重要学者；在线社交网站中，通过主题对个体进行重要程度和个人兴趣进行分类，从而发现关键成员和意见领袖。类似的研究在学术研究、舆情分析、商业推广等领域上都有很好的应用。在社会网络中，每个个体都在网络结构中体现出了不同的社会影响力。例如，在微博网络中，同样的话题由不同的成员转载，受到的关注度往往会大不相同。是什么
数据挖掘技术翻译
数据挖掘技术简介 摘要：微软? SQL Server?的2005提供用于创建和使用数据挖掘模型的集成环境的工作。本教程使用的四种情况，有针对性的邮件，预测，市场篮子，顺序分析和聚类，来演示如何使用挖掘模型算法，挖掘模型查看器，和数据挖掘工具，在此SQL Server版本中。 介绍 数据挖掘教程旨在通过创建走在Microsoft SQL Server 2005的数据挖掘模型的过程。数据挖掘算法，并在SQL Server 2005工具可以很容易地建立一个项目，包括市场购物篮分析各种全面的解决方案，预测分析，有针对性的邮件分析。这些解决方案的情景更详细的解释在后面的教程。 SQL Server 2005最明显的部分是用来创建和处理数据挖掘模型的工作室。在线分析处理（ OLAP ）和数据挖掘工具被统一为两个工作环境：商业智能开发工作室和SQL Server 管理工作室。通过商业智能开发工作室，您可以在与服务器断开连接的情况下建立一个服务项目分析。当项目已经准备就绪，您可以发布到服务器上。您也可以直接面向服务器工作。SQL Server 管理工作室的主要职能是管理服务器。之后将有针对每一个环境的详细说明。欲了解更多关于从两个环境中选择的信息，请参看SQL Server联机丛书中的“在SQL Server 工作室和商业智能开发工作室中选择”。 数据挖掘工具都存在于数据挖掘的编辑。使用编辑器，您可以管理挖掘模型，创造新模式，查看模型，比较模型，并建立在现有模型的预测。 当你创建一个挖掘模型，你会想要去探索它，寻找有趣的模式和规则。在编辑器中的每个挖掘模型查看器是自定义进行探讨，以特定的算法建立的模型。如需观众的信息，请参看SQL Server联机丛书中的“查看数据挖掘模型”。 您的项目往往会包含多个挖掘模型，所以才能使用的模式创建的预测，你要能够确定哪些模式是最准确的。出于这个原因，编辑包含一个模型比较工具挖掘精度的图表标签。使用此工具，您可以比较准确的预测模型和您确定最佳模式。
网路基础知识要点
网路基础知识 常见的网络拓扑结构：总线、星型、树型、环型、网型 总线： 在总线拓扑中，网络中的所有设备都连接到一个线性的网络介质上，这个线性的网络介质称为总线。缺点是很难进行故障诊断和故障隔离，一旦总线出现故障，就会导致整个网络故障；而且，LAN任一个设备向所有设备发送数据，消耗了大量带宽，大大影响了网络性能。 星型拓扑结构： 星型拓扑结构有一个中心控制点。当使用星型拓扑时，连接到局域网上的设备间的通信是通过与交换机的点到点的连线进行的。缺点是一旦中心控制点设备出现了问题，容易发生单点故障；每一段网络介质只能连接一个设备，导致网络介质数量增多，局域网安装成本相应提升。 网络类型可以根据覆盖的地理范围，划分成局域网-LAN和广域网-WAN，以及介于局域网和广域网之间的城域网-MAN。 一个完整的IP网络分为：骨干网、城域网和接入网。城域网一般可分为核心层、汇聚层和接入层。 1、数据通信系统由那几部分组成？ 数据通信系统需要五个部分组成：报文、发送方、接收方、介质、协议。 2、网络通常被分为哪几类？ 网络通常被分为三种类型：局域网、城域网和广域网。一个网络具体归属于哪一种类型取决于网络的规模、拥有者、覆盖的范围以及物理体系结构等。 3、列出几个常见的标准化组织？ 常见的标准化组织有：ISO、ITU-T、IETF、IEEE等。 4、典型的IP网络可分为那几部分？ 一个完整的IP网络分为：骨干网、城域网和接入网。 OSI开放系统互连参考模型 OSI参考模型分为七层，由下至上依次为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。 OSI参考模型第一层到第三层称为底层，又叫介质层。底层负责数据在网络中的传送；OSI参考模型的第五层到第七层称为高层，又叫主机层，高层用于保障数据的正确传输。 OSI参考模型各个层次的基本功能如下： 物理层：在设备之间传输比特流，规定了电平、线速和电缆针脚。 数据链路层：将比特组合成字节，再将字节组合成帧，使用MAC地址来访问介质，检测差错。 网络层：提供逻辑地址，供路由器确定路径。 传输层：提供可靠或不可靠的数据传递以及进行重传前的差错检测。