社交网络数据在个性化信用评分中的影响分析

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作者 李博雅 《中文科技期刊数据库（全文版）经济管理》 2024年第4期0176-0179,共4页

本文旨在深入探讨社交网络数据在个性化信用评分中的重要性及其影响机制。通过对实际案例的综合分析,揭示了社交网络数据在信用评估中对个人信用风险的准确捕捉以及评分个性化定制方面的关键作用。研究发现,基于社交网络数据的信用评分... 本文旨在深入探讨社交网络数据在个性化信用评分中的重要性及其影响机制。通过对实际案例的综合分析,揭示了社交网络数据在信用评估中对个人信用风险的准确捕捉以及评分个性化定制方面的关键作用。研究发现,基于社交网络数据的信用评分模型能够更全面、精准地评估个人信用状况,有效识别潜在风险。同时,本文进一步考察了社交网络数据对信用评分的影响因素,包括社交关系强度、信息传播速度等多个方面,为构建更具智能化和个性化的信用评估体系提供了参考。 展开更多

关键词 社交网络数据 个性化信用评分 信用风险 社交关系 信息传播速度

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基于区块链技术的社交网络数据隐私防护建模 被引量：1

2

作者 龚良彩 《信息记录材料》 2023年第6期182-184,187,共4页

为提高数据隐私防护建模效率,缩短数据加解密时间,本文引进区块链技术,以社交网络数据为例,开展数据隐私防护建模方法的设计研究。根据末端的需求,进行各时段内数据的打包与封装处理,通过此种方式,使传输的社交网络集合形成区块单位,实... 为提高数据隐私防护建模效率,缩短数据加解密时间,本文引进区块链技术,以社交网络数据为例,开展数据隐私防护建模方法的设计研究。根据末端的需求,进行各时段内数据的打包与封装处理,通过此种方式,使传输的社交网络集合形成区块单位,实现基于区块链技术的社交网络数据处理;引进椭圆加密算法,构建数据隐私保护共识模型,进行网络节点间数据的加密、同步与共享;结合社交网络数据的授权令牌,进行数据的访问控制,实现数据安全防护。对比实验结果证明:该方法可以在提高社交网络数据隐私防护建模效率的基础上,控制隐私防护建模中对社交网络数据的加密、解密时间。 展开更多

关键词 区块链技术 访问控制 共识模型 建模 隐私防护 社交网络数据

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社交网络数据智能研究团队简介

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《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期F0003-F0003,共1页

社交网络数据智能研究团队于2009年1月由汤庸教授创建,主要从事学术社交网络、教育大数据智能与社会网络计算等领域的理论、技术、软件及应用研发。团队依托开放式实验室(SCHOLATLab)和省部级科研平台,与国内外学者团队和机构广泛合作,... 社交网络数据智能研究团队于2009年1月由汤庸教授创建,主要从事学术社交网络、教育大数据智能与社会网络计算等领域的理论、技术、软件及应用研发。团队依托开放式实验室(SCHOLATLab)和省部级科研平台,与国内外学者团队和机构广泛合作,有一支较稳定的研究队伍。 展开更多

关键词 开放式实验室 网络计算 社交网络数据 科研平台 智能研究 应用研发 教育大数据 学术社交网络

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基于社交网络数据的交通突发事件识别方法 被引量：5

4

作者 刘昭 何赏璐 刘英舜 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2021年第2期53-60,共8页

为了从社交网络数据中挖掘出交通突发事件,研究了基于机器学习的文本识别方法。通过关键词和地点定位,利用网页爬虫“Beautiful Soup”爬取到原始文本。采用正则匹配、重复度计算以及“0-1”标记预处理原始文本。基于预处理后文本特征,... 为了从社交网络数据中挖掘出交通突发事件,研究了基于机器学习的文本识别方法。通过关键词和地点定位,利用网页爬虫“Beautiful Soup”爬取到原始文本。采用正则匹配、重复度计算以及“0-1”标记预处理原始文本。基于预处理后文本特征,研究了基于特征权重的特征词选取方法;其中,特征权重的计算综合了词语的出现频率和含有该词语的文本所占比例,通过将二者归一化并加权合并,获得训练集突发事件文本中各个无重复词语的特征权重;依据此值选择确定特征词,并用于后续分类器的输入。测试对比了不同的分类器以及特征词选择方法,结果表明,所提特征词选取方法与XGBoost分类器结合,在交通突发事件识别上具有最好的综合表现,精确率为0.6796,召回率为0.6481,F1值为0.6635,AUC值为0.7594。 展开更多

关键词 智能交通 社交网络数据 交通突发事件识别 文本分类 机器学习

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社交网络数据动态聚类调度算法实现 被引量：3

5

作者 刘玥波 张伟杰 《计算机仿真》 北大核心 2021年第1期269-272,286,共5页

社交网络数据的庞大规模与复杂结构增加了目标数据获取难度,为此,提出一种社交网络数据动态聚类调度算法,根据节点密度值计算节点距离值,得到Z-score标准化后的密度-距离值,将标签分配给密度-距离较大值的对应节点,完成中心点识别,构建... 社交网络数据的庞大规模与复杂结构增加了目标数据获取难度,为此,提出一种社交网络数据动态聚类调度算法,根据节点密度值计算节点距离值,得到Z-score标准化后的密度-距离值,将标签分配给密度-距离较大值的对应节点,完成中心点识别,构建标签种子区域,按照降序密度-距离值更新标签,优先把标签分配至重要节点,实现社交网络数据的动态聚类,提取动态迁移负载特征量,获取数据通频带特征分布,利用输出的耦合特征量与迭代函数方程,达成数据均衡调度。采用准确率、标准互信息、模块度以及兰德指数指标,评价算法的处理效果,实验结果表明,所提算法具有显著的动态聚类优越性,提高了数据传输均衡性,具有有效性,满足实际应用需求。 展开更多

关键词 社交网络数据 动态聚类 均衡调度 社区中心点 标签覆盖 节点度数

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基于社交网络数据的城市户外步行健身行为特征及环境诉求识别研究——以青岛七区为例 被引量：3

6

作者 赵阳 刘德明 《当代建筑》 2021年第9期120-124,共5页

户外步行健身是解决城市亚健康问题的经济、有效的途径之一,城市步行空间设计需充分考虑健身环境诉求。爬取keep运动软件上青岛市辖7区的社交网络数据,本文运用ROST6.0及BlueMC信息挖掘平台,通过内容分析、词频统计、语义网络等识别大... 户外步行健身是解决城市亚健康问题的经济、有效的途径之一,城市步行空间设计需充分考虑健身环境诉求。爬取keep运动软件上青岛市辖7区的社交网络数据,本文运用ROST6.0及BlueMC信息挖掘平台,通过内容分析、词频统计、语义网络等识别大众户外步行健身的行为特征及环境诉求。结果表明:(1)户外步行健身的大众行为具有时空特征;(2)大众户外步行健身环境诉求体现在步行服务便利性、车流感知安全性、线性空间畅通性、路径界面适宜性、视觉景观体验性五个层次。 展开更多

关键词 社交网络数据 户外步行健身 行为特征 环境诉求 青岛市辖区

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基于社交网络数据的个人征信研究 被引量：2

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作者 罗珍珍 《海南金融》 2017年第5期43-49,共7页

社交网络数据征信,已被国外所采用,特别是在小额贷款方面,取得良好效果,我国也在积极探索。但由于法律制度不健全以及社交网络数据潜在的风险,使得将社交网络数据征信的质疑之声一直存在。社交网络数据的安全性、社交网络数据评价有效... 社交网络数据征信,已被国外所采用,特别是在小额贷款方面,取得良好效果,我国也在积极探索。但由于法律制度不健全以及社交网络数据潜在的风险,使得将社交网络数据征信的质疑之声一直存在。社交网络数据的安全性、社交网络数据评价有效性、人们对社交网络数据侵犯个人敏感信息的担忧以及人脉关系被用于信用评级数据会造成贷款歧视等问题成为社交网络数据征信的主要障碍。本文结合国外成功经验和我国实践,通过完善法律制度、建立敏感信息保护机制、保障社交网络数据有效性等措施,探讨社交网络数据应用于我国个人征信行业的发展。 展开更多

关键词 社交网络数据 隐私保护 贷款歧视 画像 个人征信

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基于LLE-PCA的社交网络数据二重降维方法研究 被引量：1

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作者 徐永辉 《现代电子技术》 2022年第10期69-74,共6页

社交网络数据属于多维数据,在社交网络数据挖掘研究中,对海量社交数据进行降维处理是必不可少的步骤。文中针对传统的局部线性嵌入(LLE)降维算法和主成分分析(PCA)降维算法对所处理数据类型有要求的局限性,提出一种新的局部线性嵌入-主... 社交网络数据属于多维数据,在社交网络数据挖掘研究中,对海量社交数据进行降维处理是必不可少的步骤。文中针对传统的局部线性嵌入(LLE)降维算法和主成分分析(PCA)降维算法对所处理数据类型有要求的局限性,提出一种新的局部线性嵌入-主成分分析联合二重降维算法(LLE-PCA),并将该算法应用于社交网络数据处理中。该算法将LLE中的重构系数矩阵与PCA中的主成分矩阵相结合,得到在低维空间投影后的新样本方差表达式,新的样本方差表达式可为数据降维的效果好坏提供判断依据。实验结果表明:所提算法对多维社交网络数据的降维效果较好,能明显将不同属性的社交数据分散开,同时兼顾数据的整体和局部特征;此外,相比单一的LLE和PCA算法,LLE-PCA算法缩短了对多维社交数据降维的时间。从降维效果来看,文中算法融合了LLE和PCA算法的优点,在处理同时具有线性和非线性特征的社交网络数据时有更好的兼容性。 展开更多

关键词 社交网络数据 二重降维 LLE-PCA算法 数据降维 样本方差 网络数据处理

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基于网络社交数据的城市情绪地图及空间优化探索——以成都市为例 被引量：1

9

作者 蒋源 于儒海 +1 位作者 曹塽 单肖年 《规划师》 CSSCI 北大核心 2023年第9期56-62,77,共8页

城市情绪是个体情绪状况的集合,可直接表征居民在工作、生活、娱乐等场景中的内心需求。阐述城市情绪的定义、研究内容、分析方法、影响程度,并探索城市情绪地图的应用;成都市是超大城市的典型代表,以其为例开展城市情绪地图分析,提出... 城市情绪是个体情绪状况的集合,可直接表征居民在工作、生活、娱乐等场景中的内心需求。阐述城市情绪的定义、研究内容、分析方法、影响程度,并探索城市情绪地图的应用;成都市是超大城市的典型代表,以其为例开展城市情绪地图分析,提出改善城市情绪状态的空间优化建议,旨在为“以人为本”的从需求挖掘到规划策略的全流程探索提供新的视角和途径。 展开更多

关键词 城市情绪地图 网络社交数据 规划设计指引 成都市

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社交网络大数据下贪婪式实时网站推荐算法 被引量：6

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作者 娄建楼 邹伟 +2 位作者 王玲 曲朝阳 史春雷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1361-1364,共4页

社交网络每天都会产生结构化、半结构和非结构化的大数据,数据的增长速度超过了对硬件需求的摩尔定律。在社交网络中还存在各种恶意评价、刷分和刷网站关注度等不良现象,对大数据的分析处理带来了巨大挑战。为了提高数据的处理效率和网... 社交网络每天都会产生结构化、半结构和非结构化的大数据,数据的增长速度超过了对硬件需求的摩尔定律。在社交网络中还存在各种恶意评价、刷分和刷网站关注度等不良现象,对大数据的分析处理带来了巨大挑战。为了提高数据的处理效率和网站推荐的准确性,提出了一种在Hadoop云平台下基于用户的贪婪式实时近似网站推荐的RT-G算法。算法通过迭代寻优算法找到最合适的用户数量作为网站推荐评价的用户标准,应用频度近似算法完成对网站的推荐,通过实验证明了方法的效率和有效性。 展开更多

关键词 社交网络大数据 HADOOP 网站推荐 实时

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基于Spark GraphX和社交网络大数据的用户影响力分析 被引量：10

11

作者 文馨 陈能成 肖长江 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期830-834,共5页

利用社交网络大数据进行用户影响力分析,有助于识别网络环境中影响力强的用户实现其社会和商业价值。传统方法无法高效处理海量社交网络数据,定量准确地分析用户影响力,为解决该问题,提出一种基于PageRank算法的改进的用户影响力评价模... 利用社交网络大数据进行用户影响力分析,有助于识别网络环境中影响力强的用户实现其社会和商业价值。传统方法无法高效处理海量社交网络数据,定量准确地分析用户影响力,为解决该问题,提出一种基于PageRank算法的改进的用户影响力评价模型。综合考虑了用户连接程度和活跃程度,并以支持大规模并行图计算的Spark Graph X为工具,快速高效地实现了微博用户影响力的定量分析与评价。实验结果表明,所提方法效率更高,得到的用户影响力结果更接近真实情况。 展开更多

关键词 数据挖掘 社交网络大数据 SPARK GraphX 用户影响力分析

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基于Mahout框架的社交网络服务数据过滤算法

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作者 刘丰年 《安阳工学院学报》 2021年第2期46-48,共3页

针对目前社交网络服务数据中充斥着大量垃圾数据和广告数据的现状,提出一种基于Mahout框架的数据过滤算法。首先,采用Mahout框架对原始数据中的语素进行分析,得出具有特定语素的单词;然后,根据语素分析结果数据分类生成器为每个生成的... 针对目前社交网络服务数据中充斥着大量垃圾数据和广告数据的现状,提出一种基于Mahout框架的数据过滤算法。首先,采用Mahout框架对原始数据中的语素进行分析,得出具有特定语素的单词;然后,根据语素分析结果数据分类生成器为每个生成的语素词分配相应的权重,并得出对应句子的评估值;最后,将评估值与不同类别数据的参考值加以比较完成数据的分类,从而实现社交网络服务数据中有价值数据的过滤。仿真实验结果表明,该算法具有较好的过滤效果。 展开更多

关键词 社交网络服务数据 数据过滤 Mahout框架 数据分类

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基于Neo4j的社交网络平台设计与实现 被引量：11

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作者 张琳 熊斯攀 《情报探索》 2018年第8期77-82,共6页

[目的/意义]应用Neo4j探讨对大规模社交网络数据进行有效的存储和管理。[方法/过程]Neo4j是一个高性能的NoSQL数据库,支持图结构数据的存储和复杂查询。以Neo4j图形数据库为基础,采用B/S三层架构,结合PHP、H5等网络编程技术,设计并实现... [目的/意义]应用Neo4j探讨对大规模社交网络数据进行有效的存储和管理。[方法/过程]Neo4j是一个高性能的NoSQL数据库,支持图结构数据的存储和复杂查询。以Neo4j图形数据库为基础,采用B/S三层架构,结合PHP、H5等网络编程技术,设计并实现了Linked-US社交网络平台。[结果/结论]该平台可以更好的管理和更新社交网络数据及其内在关系,支持类似"好友的好友"等多层复杂查询。 展开更多

关键词 Neo4j NOSQL 图形数据库 社交网络数据

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基于网络大数据挖掘的实证资产定价研究 被引量：1

14

作者 杨蕊帆 《全国流通经济》 2019年第28期68-69,共2页

随着信息技术的快速发展,互联网的覆盖范围越来越广泛,已经成为人们日常工作生活中不可缺少的一部分,依托此产生的数据量也持续增加,数据类型变得多种多样,推动了大数据时代的到来。在这样的情况下,网络大数据挖掘受到了更多的重视,本... 随着信息技术的快速发展,互联网的覆盖范围越来越广泛,已经成为人们日常工作生活中不可缺少的一部分,依托此产生的数据量也持续增加,数据类型变得多种多样,推动了大数据时代的到来。在这样的情况下,网络大数据挖掘受到了更多的重视,本文将从网络大数据挖掘的角度出发,对实证资产定价进行深入的探讨研究,分析投资者关注以及情绪对资产定价的影响分析。 展开更多

关键词 网络大数据挖掘 实证资产定价 新闻数据 社交网络数据

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大数据应用的现状与展望 被引量：379

15

作者 张引 陈敏 廖小飞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第S2期216-233,共18页

大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点.大数据应用就是利用数据分析的方法,从大数据中挖掘有效信息,为用户提供辅助决策,实现大数据价值的过程.主要介绍了大数据分析方法、分析模式以及常用的分析工具,将大数... 大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点.大数据应用就是利用数据分析的方法,从大数据中挖掘有效信息,为用户提供辅助决策,实现大数据价值的过程.主要介绍了大数据分析方法、分析模式以及常用的分析工具,将大数据应用归纳为6个关键领域———结构化数据分析、文本分析、Web分析、多媒体分析、社交网络分析和移动分析,并列举了6个大数据的典型应用.最后,从基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全4个方面总结了大数据的研究现状,并对大数据应用未来的研究进行展望. 展开更多

关键词 大数据 数据分析 数据挖掘 非结构化数据 物联网 社交网络数据 众包

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大数据技术的应用现状与展望 被引量：68

16

作者 廖建新 《电信科学》 北大核心 2015年第7期1-12,共12页

梳理了大数据研究的4项关键技术:"数据的采集、预处理与存储"、"数据的分析与挖掘"、"数据的隐私保护"、"数据中心体系结构",挖掘和展示了国内外大数据研究的热点,以期对该领域的研究有一个系... 梳理了大数据研究的4项关键技术:"数据的采集、预处理与存储"、"数据的分析与挖掘"、"数据的隐私保护"、"数据中心体系结构",挖掘和展示了国内外大数据研究的热点,以期对该领域的研究有一个系统而全面的认识。从处理平台、分析产品、标准化3个方面介绍了大数据技术应用的现状,并列举了大数据现有的产品应用及各行业应用案例。最后。从大数据的分析策略、深度学习、隐私保护和数据质量几个方面揭示了大数据研究存在的挑战和机遇,以期为后续大数据技术应用的发展提供参考。 展开更多

关键词 大数据 数据分析 数据挖掘 非结构化数据 隐私保护 并行计算 社交网络数据

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大数据环境下城市出行需求建模方法研究 被引量：1

17

作者 杨帆 徐光霁 《市政技术》 2022年第3期52-57,共6页

出行需求预测是交通规划活动中的重要环节,以往的出行需求建模方法依赖于传统的交通数据采集方法,效率低、成本高。笔者提出一种大数据环境下的城市出行需求建模方法,并以南京市为例进行了应用研究,利用移动社交网络数据和手机数据构建... 出行需求预测是交通规划活动中的重要环节,以往的出行需求建模方法依赖于传统的交通数据采集方法,效率低、成本高。笔者提出一种大数据环境下的城市出行需求建模方法,并以南京市为例进行了应用研究,利用移动社交网络数据和手机数据构建了城市常住居民和短期旅居人员的出行生成量和吸引量预测模型。首先基于手机信令数据对城市常住居民和短期旅居人员的出行特征进行了分析,然后将移动社交网络的兴趣点(POI)数据按服务类型划分为不同的类别,将每个类别的POI数量按交通分析区域进行聚合,作为出行生成量和吸引量预测模型的解释变量,同时在解释变量中加入了区域面积、小区内的公路入口数量和公共交通站点数量等建成环境因素;采用探索性回归分析的方法对各种变量组合的性能进行检验,并确定了城市常住居民和短期旅居人员的出行生成量和吸引量预测模型的最佳模型。该研究成果可推广应用于国内大中型城市交通规划项目的出行需求预测环节。 展开更多

关键词 出行需求建模 手机数据 移动社交网络数据 城市交通规划

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基于Apache Spark田野实验的4G网络使用率预测方法

18

作者 胡曼恬 石路路 +2 位作者 Alexis Huet 代心灵 边荟淞 《江苏通信》 2016年第6期54-58,共5页

很多企业意识到利用合适产品吸引潜在客户这一营销策略的重要性。随着大数据时代的到来,这种定向营销是必然发生的。由于用户的行为具有可追踪性,使得公司可以及时地收集和更新个体的喜好信息。本文设计了一个田野实验,引入了最新的机... 很多企业意识到利用合适产品吸引潜在客户这一营销策略的重要性。随着大数据时代的到来,这种定向营销是必然发生的。由于用户的行为具有可追踪性,使得公司可以及时地收集和更新个体的喜好信息。本文设计了一个田野实验,引入了最新的机器学习算法和人与人之间的社交网络信息,提出一种有效推动运营商4G网络市场占有率的方法。 展开更多

关键词 移动大数据 经分系统数据 局部社交网络数据 机器学习 网络使用率

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社交网络定位数据在居民职住地识别方法中的研究 被引量：3

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作者 简志春 李清泉 常晓猛 《测绘地理信息》 2020年第1期56-61,共6页

结合土地利用类型数据和容积率数据,本文提出一种基于逻辑回归模型的社交网络定位数据识别居民职住地的方法,并与人口普查数据、交通调查数据进行多角度多指标的对比验证,分析该数据源在城市居民职住地研究中的可靠性。该研究成果为大... 结合土地利用类型数据和容积率数据,本文提出一种基于逻辑回归模型的社交网络定位数据识别居民职住地的方法,并与人口普查数据、交通调查数据进行多角度多指标的对比验证,分析该数据源在城市居民职住地研究中的可靠性。该研究成果为大数据时代下的城市居民职住地研究提供了一种新型大规模数据源的可行性探讨,对城市规划和交通规划等问题具有重要参考意义。 展开更多

关键词 社交网络定位数据 逻辑回归 交通调查 职住地识别 深圳市

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