【正文】 個定義上講，符合“真實人際關(guān)系及其衍生”的 SNS 主要有 Facebook， Linked— In． Google+以及國內(nèi)的人人網(wǎng)、開心網(wǎng)等。廣義上，一般會 把 微博、空間、社交網(wǎng)站等都稱為“社交網(wǎng)絡(luò)”，如圖 2— 1 所示．這其中包括了一些完全虛擬網(wǎng)絡(luò)，如微博、 Flicker 等．它們脫離社會現(xiàn)實，結(jié)構(gòu) 相對無序、混亂。而狹義上的社交網(wǎng)絡(luò)，如 Facebook，是現(xiàn)實人際網(wǎng)絡(luò)的子集及其衍生，具有現(xiàn)實生活中人際網(wǎng)絡(luò)特征，同時國內(nèi)大多數(shù)媒體所指的 SNS 也一般即為社交網(wǎng)站（ Social Network Sites），而并非社會性網(wǎng)絡(luò)服務（ Social Networking Services）。基于如此本文對社交網(wǎng)絡(luò)的研究是基于狹義上的社交網(wǎng)絡(luò)．將選取國內(nèi)的社交網(wǎng)絡(luò)服務網(wǎng)站人人網(wǎng)為數(shù)據(jù)來源。 社 交 網(wǎng) 絡(luò)服 務（ S N S ）具 有真 實 人 際 關(guān) 系基 礎(chǔ) 的 社 交網(wǎng) 絡(luò) 平 臺傳 統(tǒng) 虛 擬 人 際關(guān) 系 基 礎(chǔ) 的 社交 網(wǎng) 絡(luò) 平 臺F a c e b o o kL i n k e d I nG o o g l e +人 人 網(wǎng)開 心 網(wǎng)T w i t t e rF l i c k e r微 博T u m b u l r 圖 21 基于人際關(guān)系 的 社交網(wǎng)站分類 北京交通大學畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 8 頁 社交網(wǎng)絡(luò)特 點 與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)類型相比，在 以下特點： ? 人際傳播回歸和社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系化 正如“電話代替不了握手”一樣，網(wǎng)絡(luò)上具有時并不能帶來人們內(nèi)心的親切感和信任感。為避免網(wǎng)絡(luò)這種上具性特征帶來的弊端，社交網(wǎng)絡(luò)正在向人際傳播回歸，它以現(xiàn)實社會關(guān)系為基礎(chǔ)，模擬或重建現(xiàn)實社會的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。來提高社會交往的質(zhì)量和效度。 ? 以用戶為中心 這也是 ，那些過去被輕視、被忽略的“微內(nèi)容”、“微價值”由于新的聚合力量而顯得格外強大。社交網(wǎng)絡(luò)的 UGC(用戶生成內(nèi)容 )力量是驚人的，它使得 每個人都有一種參與感，讓每個人都可以創(chuàng)造自己的媒體。 ? 虛擬社交與真實社交的融合 社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)弱化了早期網(wǎng)絡(luò)社區(qū)那種娛樂和游戲功能，每個用戶都只有一個身份識別，只有緊貼這個身份才能使用和拓展其他功能，它鼓勵用戶以真實身份、形象加入網(wǎng)絡(luò)群體，保持線上線下身份一致性，以此來構(gòu)建社會化的關(guān)系服務網(wǎng)絡(luò) ? 私人空間與公共空間的有機結(jié)合 如果說傳統(tǒng)的 BBS是一個公共場所，而博客又是一個相對單純的私人空間， 社交網(wǎng)絡(luò)則是兩者的有機結(jié)合，讓用戶對社區(qū)有歸屬感、認同感的同時又能夠置身于社會公共網(wǎng)絡(luò)中。 社交網(wǎng)絡(luò)用 戶行為動機 ? 維持人際關(guān)系 北京交通大學畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 9 頁 和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)媒體不同的是用戶使用社交網(wǎng)絡(luò)最主要的原因是為了維持人際關(guān)系。而在 20xx年 Papacharissl和 Rubin做出的關(guān)于網(wǎng)絡(luò)總體使用動機的調(diào)查中 [6]，維持人際關(guān)系是最次要的動機。之所以會出現(xiàn)如此大的反差，這也是由于 SNS的真實性造成的。這也意味著更多的人們開始習慣于使用網(wǎng)絡(luò)來維持和加強現(xiàn)實生活中的一部分人際關(guān)系，表明了 SNS在現(xiàn)實生活中的重要性。 ? 參與互動 ， 信息分享 網(wǎng)絡(luò)互動包括了和朋友或者和陌生網(wǎng)友之間的一切互動行為。用戶對別人發(fā)的帖子，上傳的照片或者別的動態(tài)發(fā)表評論 和意見，或者接受別人對自己發(fā)表內(nèi) 容的反饋。除此以外， 信息 分享成為社交網(wǎng)站用戶的主要動機也反映了科技給媒體行為帶來的變化。 以人和的關(guān)系為基礎(chǔ)而建立的社交網(wǎng)站，使信息的分享變得更加容易和自然，從而便利了用戶之間的分享和交流。 ? 娛樂消遣 娛樂消遣一直以來都是用戶使用媒體的主要動機，而對于社交網(wǎng)站用戶來說，也是僅此于人際關(guān)系維持的第二大動機。玩 SNS網(wǎng)站上的網(wǎng)頁游戲也是不少人每天登陸社交網(wǎng)站的動力。在這一分類中，娛樂消遣既是行為，也是動機。 社交網(wǎng)絡(luò)主要研究方向 目前社交網(wǎng)絡(luò)主要有四個研究方向，本文主 要關(guān)心社交網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù)的發(fā)展 ? 基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)研究 社交網(wǎng)絡(luò)不同于普通的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，是建立在真實人際關(guān)系基礎(chǔ)上的，因此對網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點進行研究對于進一步推動網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展具有非常重要北京交通大學畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 10 頁 的意義。結(jié)構(gòu)研究既包括簡單的基礎(chǔ)構(gòu)造研究，例也包括異常復雜的特殊結(jié)構(gòu)研究，主要包括度數(shù)中心性 (Degree Centrality)，親近中心性(Closeness Centrality)和中介中心性 (Betweenness Centrality)等等 [7]。 ? 多層次關(guān)系的社區(qū)挖掘 研究表明，在多層次社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)中。對于一種特定的需求下，不同 的關(guān)系所產(chǎn)生的影響因子往往是不同的。所以應該根據(jù)特定的需求，對不同的關(guān)系進行線形組合，然后在此基礎(chǔ)上計算影響因子并進行社區(qū)挖掘。這個研究方向的重要意義在于傳統(tǒng)的、單一的網(wǎng)絡(luò)并不能反映現(xiàn)實中真實的人際關(guān)系，而采用多層，立體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建模使得數(shù)學模型更精確，更貼近真實人際網(wǎng)絡(luò)，能得到更為客觀有效的社區(qū)挖掘結(jié)果 [8]。 ? 大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)識別 隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)已達到千萬甚至上億級別，傳統(tǒng) CNM算法的局限性就越發(fā)明顯。所以最近幾年，有不少學者關(guān)注于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)挖掘技術(shù)，具有代表性算法如日本學者 Ken Wakita和 Toshiyuki Tsurumi所提出的 KT識別技術(shù) [9]。 ? 網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù) 在社交網(wǎng)絡(luò)的理論研究中，另外一個重要的課題是挖掘技術(shù)的研究，挖掘技術(shù)的研究在語義網(wǎng)的研究中扮演了越來越重要的角色。例如知識管理、 信息抽取、普氏計算等等。這個領(lǐng)域的研究大部分是利用搜索引擎來挖掘人際網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，最新的代表性技術(shù)是一種叫做 POLYPHONET的社交網(wǎng)絡(luò)抽取分析算法，該算法引入了一序列關(guān)于人際關(guān)系的識別，社區(qū)的挖掘，以及個人關(guān)鍵詞挖掘等先進技術(shù)。目前，該領(lǐng)域的研究者主要關(guān)注如下兩方面的問題，一是如何簡化現(xiàn) 有信息相關(guān)度的算法以使得整個衡量系統(tǒng)更易于整合，二是如何改進節(jié)點間的關(guān)系衡量算法，來加強對一些特定關(guān)系的衡量，例如個人和關(guān)鍵詞相關(guān)度的計算，不同人際關(guān)系的分類等等 [10]。 北京交通大學畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 11 頁 網(wǎng)絡(luò)用戶行為 目前對于網(wǎng)絡(luò)用戶行為的研究主要集中于兩方面： 一是對網(wǎng)民的網(wǎng)絡(luò)使用行為，包括網(wǎng)絡(luò)使用方式、時間、頻率、地點等進行實證調(diào)查與定量研究。對此國內(nèi)外都已進行了不少大規(guī)模調(diào)查，這類調(diào)查一般都將重點傾向于網(wǎng)民的網(wǎng)絡(luò)使用習慣、傾向、網(wǎng)齡、上網(wǎng)頻率、上網(wǎng)時間、上網(wǎng)動機等問題上。美國加州大學洛杉磯 分校就于 20xx起啟動了世界互聯(lián)網(wǎng)項目（ World Inter Project） ,通過對不同國家和地區(qū)網(wǎng)民的網(wǎng)絡(luò)使用狀況進行調(diào)查，從而對各國互聯(lián)網(wǎng)的社會影響進行評估，其中子項目“中國互聯(lián)網(wǎng)項目”由中國社科院進行調(diào)查，并連續(xù)多年發(fā)布相關(guān)報告。在國內(nèi)，中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心自 97年起針對我國互聯(lián)網(wǎng)的宏觀狀況、網(wǎng)民行為意識等每年發(fā)布兩次統(tǒng)計報告 。 二是對網(wǎng)民的行為模式、行為類型與行為邏輯進行實證調(diào)查與理論分析。 目前研究還是比較偏向于理論上的梳理與分析。在研究視角上基本延續(xù)了社會學的兩種傳統(tǒng)視角，或者將解釋的焦點 放在個人行為對社會結(jié)構(gòu)的構(gòu)建上，或者將解釋的焦點放在社會結(jié)構(gòu)對個人行為的制約上 ,主要分析的還是網(wǎng)絡(luò)用戶行為與人們在日常社會生活中的行為之間的區(qū)別，然后從這種區(qū)別中入手分析網(wǎng)絡(luò)行為的實質(zhì)與特征 [12]。 本文對于社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為的定義主要是指用戶對于社交網(wǎng)站基本功能與用戶生成內(nèi)容（ User Generated Content，簡稱 UGC）的使用方式。主北京交通大學畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 12 頁 要包括網(wǎng)站訪問、用戶 間 互動交流、信息發(fā)布與分享、 以及 APP娛樂 應用等，如圖 22所示： 社 交 網(wǎng) 絡(luò) 主 要 用 戶行 為發(fā) 布 / 分 享 用 戶 生 成內(nèi) 容 （ U G C ）用 戶 之 間 互 動使 用 A P P 應 用日志發(fā)布狀態(tài)發(fā)布添加或刪除好友留言或回復添加或刪除發(fā)布到新鮮事照片傳送分享、贊內(nèi)容邀請好友訪問個人頁面贈送禮物加 入公 共主 頁或 小組 圖 22 社交網(wǎng)絡(luò)主要用戶行 為 聚類分析 特征聚類分析研究有很長的歷史，其重要性及與其他研究方向的交叉特性多年來一直受到得到人們的肯定。聚類是數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等研究方向的重要研究內(nèi)容之一，在識別數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)方面具有極其重要的作用。聚類主要應用于模式識別中的語音識別、字符識別等，機器學習中的聚類算法應用于圖像分割和機器視覺，圖像處理中聚類用于數(shù)據(jù)壓縮和信息檢索。聚類的另一個主要應用是數(shù)據(jù)挖掘 (多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘 )、時空數(shù)據(jù)庫應用 (GIS等 )、序列和異類數(shù)據(jù)分析等。此外，聚類還應用于統(tǒng)計科學。北京交通大學畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 13 頁 值得一提的是 ,聚類分析對生物學、心理學、考古學、地質(zhì)學、地理學以及市場營銷等研究也都有重要作用 [13]。 從宏觀上講聚類是 將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程 。 由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其他簇中