發(fā)布時間：2018-06-19 14:57

  本文選題：社會網(wǎng)絡(luò)測量 + 雙模網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《社會》2017年02期

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)及智能設(shè)備的普及,越來越多的用戶行為軌跡和互動數(shù)據(jù)的獲得成為可能并進(jìn)入社會學(xué)研究者的視野。這類行為或互動事件的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上屬于社會網(wǎng)絡(luò)分析方法中常見的雙模網(wǎng)絡(luò)。但傳統(tǒng)的社會網(wǎng)絡(luò)分析所面對的數(shù)據(jù)規(guī)模較小,研究者一般采用矩陣分解、主成分分析等描述性分析方式來對網(wǎng)絡(luò)子群進(jìn)行區(qū)分或測量。而在大數(shù)據(jù)的背景下,參與互動的群體規(guī)模巨大、群體成員的構(gòu)成動態(tài)變化、事件具有時序特征、事件發(fā)生存在異質(zhì)性等特征,使得傳統(tǒng)的分析方法無法有效應(yīng)對此類數(shù)據(jù)。近十年來,高維高斯圖模型在網(wǎng)絡(luò)關(guān)系探測研究中被廣泛應(yīng)用。本文擬對基于罰似然回歸的高斯圖模型進(jìn)行綜述。罰似然高斯圖模型是一個發(fā)展迅速的分析工具,本文并不側(cè)重具體的算法和優(yōu)化過程,而是就罰似然圖模型及其擴(kuò)展模型對社會科學(xué)應(yīng)用研究可能帶來的貢獻(xiàn)進(jìn)行梳理。最后,本文亦對涉及的相關(guān)模型及其R軟件包進(jìn)行匯總,以期拓展該方法在社會科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。
[Abstract]:With the popularity of the Internet and smart devices, more and more users' behavior trajectories and interactive data become possible and enter the field of view of sociological researchers. The data of this kind of behavior or interactive event belong to the double mode network which is common in the social network analysis method in data structure. However, the traditional social network analysis is faced with a small scale of data, researchers generally use matrix decomposition, principal component analysis and other descriptive analysis methods to distinguish or measure network subgroups. Under the background of big data, the large scale of the group participating in the interaction, the dynamic changes of the composition of the group members, the temporal characteristics of the events and the heterogeneity of the events make the traditional analysis methods unable to deal with this kind of data effectively. In recent ten years, high-dimensional Gao Si graph model has been widely used in the research of network relationship detection. In this paper, the Gausttu model based on penalty likelihood regression is reviewed. Penalty likelihood Gao Si graph model is a rapidly developing tool. This paper does not focus on the specific algorithm and optimization process, but reviews the contribution of penalty likelihood graph model and its extended model to the research of social science application. Finally, the related models and their R software packages are summarized in order to expand the application of this method in the field of social science.
【作者單位】： 中國社科院社會發(fā)展戰(zhàn)略研究院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金一般項目“基于手機(jī)大數(shù)據(jù)的社會心態(tài)研究”(16BSH013)的資助~~
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2040267