3、社交网络分析：方法、应用与挑战

社交网络分析：方法、应用与挑战

1. 社交网络分析概述

社交网络分析（SNA）领域涵盖了广泛的研究主题，新的方法和途径也在不断涌现。随着社交网络的兴起，关于个人、其活动、连接以及代表个人特征的信息呈指数级增长。这些信息可用于各种应用，如推荐新连接、产品推荐和定向广告等。因此，从不同角度分析节点和边，对于理解社交网络的结构和动态至关重要。

2. 节点分析

2.1 节点特征与应用

社交网络中，节点代表个人，其特征包括人口统计学特征（如年龄、性别）、政治和宗教信仰、爱好和兴趣等。这些特征可用于多种应用，如根据兴趣推荐新连接、推荐电影和音乐等产品，以及展示个性化广告。

2.2 节点中心性度量

常用的识别网络中有影响力节点的度量方法包括度中心性、紧密中心性和中介中心性。此外，PageRank 算法也被用于寻找有效节点。PageRank 是 Google 专利算法，通过将超链接视为推荐来评估网页的重要性。在社交网络中，也有类似的方法用于对作者进行排名，如考虑作者的共同作者链接，结合 FOAF 和 CO - AUTHORONTO 本体，扩展 PageRank 和 AuthorRank 指标。

2.3 检测中性节点

在异构代理系统网络中，提出了一种使用多代理系统检测中性代理的方法。该方法旨在减少分析由异构软件代理作为节点组成的网络的复杂性，通过检测和消除中性代理（行为频率和行为相似的代理）来降低网络和分析算法的复杂度。

3. 边分析

3.1 社交网络类型

社交网络通常用图来建模，边代表节点之间的关系。社交网络分为同