Web环境下的社会网络分析与挖掘

"该资源是一篇复旦大学计算机科学领域的博士学位论文，主题为‘Web环境下的社会网络挖掘研究’，由汪卫教授指导。论文探讨了社会网络分析在Web时代的定义、意义、挑战以及关键问题，并介绍了作者的主要研究工作，包括结构分析和内容分析方法的应用。" 在这篇论文中，作者深入研究了Web环境下的社会网络挖掘，这是一个结合了数据挖掘技术与社会学理论的交叉领域。社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）是研究人与人之间关系结构的一种方法，它通过量化个体之间的联系来揭示社会结构的模式和规律。在Web环境下，这种分析变得更加复杂且富有挑战性，因为互联网上的数据量庞大，而且形式多样，包括社交媒体、博客、论坛等。 论文的第一章介绍了研究背景和主要工作。社会网络分析的定义被阐述，它不仅关注个体间的连接，还关注这些连接如何形成网络的特征，如中心性、聚类和影响力传播。在Web时代，社会网络分析的意义在于理解和预测用户行为，帮助企业营销、政策制定和社会治理。研究的关键问题包括如何有效地收集和处理大数据，以及如何在保护用户隐私的同时进行分析。 作者的主要工作集中在两个方面：结构分析和内容分析。结构分析主要涉及社会网络中的节点排序和网络划分。节点排序问题旨在确定网络中最有影响力或最重要的节点，这对于识别关键人物或信息传播者至关重要。网络划分则是将大型网络分割成较小的社区，每个社区内部连接紧密，而社区间连接较少，有助于理解网络的结构特性。 内容分析则涉及对网络数据的文本内容进行处理，例如使用语言模型来理解用户的言论和情感倾向。这在舆情分析和公众意见挖掘中非常有用，可以用来追踪和预测社会动态。 论文的后续章节可能进一步详细讨论了这些方法的具体实现、实验设计、结果分析以及对现有技术的改进。通过这样的研究，作者不仅为社会网络挖掘提供了新的工具和理论，也为Web环境下的数据分析提供了有价值的洞见。