社交网络关系强度连续度量法：数据挖掘下的深度分析

社交网络关系强度的衡量是社交网络分析中的核心问题，它涉及到个体间的连接强度和互动频率。过去的研究主要集中在二元分类，即将关系分为强关系和弱关系，这种划分虽然直观，但缺乏精确度，限制了其在实际应用中的效能。为了克服这一局限，本文提出了一种基于用户相似性和交互程度的潜在模型，旨在通过计算得出一个连续的数值来表示关系的强度，从而实现更精细的度量。 该研究采用了数据挖掘技术，通过对大量社交网络数据的深入挖掘，提取出用户之间的共同兴趣、行为模式等信息，这些因素被用来构建一个数学模型，以量化关系的强度。作者团队，包括盛达魁、孙韬、王晟、王子琪和张铭等，他们分别在本科研究、博士研究生指导和学术领域中有所专长，其中张铭教授更是北京大学信息学院的知名专家，他在数据库与信息系统和社会网络分析等领域都有深厚造诣。 实验结果显示，与传统的二元分类方法相比，本文提出的潜在模型在衡量社交网络关系强度时具有更高的准确性和细微区分能力。研究不仅关注个体间的关系，还特别关注了社交网络中的三角结构，发现具有三条强关系的三角形结构更常见，这与社会学理论中的“三度理论”（也称“三度关联”或“小世界效应”）相契合，即人们在社交网络中通常可以通过少数熟人间接连接到其他人。 此外，这项研究还利用了微博用户数据集，对大规模实时社交行为进行了深入分析，这为理解社交网络动态和预测关系演化提供了新的视角。研究成果对于社交媒体平台的设计、市场营销策略以及社区管理等方面具有重要意义，也推动了社交网络分析领域的进一步发展。 关键词：数据挖掘、社交网络、关系强度、潜在模型。通过这个研究，我们认识到量化关系强度的重要性，并期待这种方法能在未来的研究中得到广泛应用，为社交网络分析提供更为精准的工具。