基于信息感知平臺的社交網絡大數據分析

尹克堅

【摘要】 隨著時代的進步和社會經濟的發展，特別是科學技術的革新與應用，開始逐步興起了社交網絡，那么就從數據方面推動了城市感知的發展。但是因為它的數據復雜程度較高，那么就增加研究的難度。本文以某城市信息感知平臺為例，對面向城市的信息感知技術進行了深入的研究；研究結果表明，基于社交網絡，對城市規模的計算模型進行構建，可以對城市發展的進程進行更加有效的感知，將城市運行規律給找出來，促使智能城市的目的得到實現。

【關鍵詞】 信息感知 社交網絡 大數據

一、前言

國外有教授學者明確指出，在人類發展過程中，最為偉大的發明就是城市，城市的出現，促使人們更好的創新，城市化讓人們更加的智慧，可以更加幸福和健康的生存。但是，城市化進程的加快，也增加了服務和管理的難度。如果不將信息技術及時應用過來，那么城市化可能會更多發揮消極的東西。另外一方面，隨著信息技術的發展，如移動互聯網技術、社交網絡、云計算技術等，在互聯網上，數據的傳播速度以及內容量在不斷地提高和增長。根據相關的統計資料表明，每秒鐘，全球都有超過300萬封電子郵件在發送，每天有5000萬條消息發布于“推特”中，而谷歌的分布式系統，每天需要處理的數據達到了24pb之多；淘寶網有著數十億的會員，每天有著千萬筆交易誕生。這些海量數據，已經將目前人力處理范疇給超越了過去，代表著我們已經進入到了大數據時代。

近些年來，人們越來越重視城市計算技術。在城市計算技術的概念中，在一個城市級別的計算中，可以將計算單元定義為城市空間的任何車輛、設備、建筑一級道路等。近些年來，有著一些比較有代表性的工作涌現出來，如在哥本哈根，人們將傳感器安裝于自行車輪胎上，來對城市空氣和質量進行探測；在美國，研究人員，借助于手機用戶的通信時刻和位置，來對城市動態信息進行深入地研究；而在北京，通過對出租車軌跡進行分析，達到城市交通研究的目的。

二、社交網絡是城市感知的重要途徑

截止到2012年12月底，我國一共有5.6億互聯網用戶，有著超過百分之四十的互聯網普及率；其中，微博作為一種新型的社交媒體，得到了迅速的發展，已經擁有了超過了3億的用戶，相較于前幾年，獲得了成倍的增長。

隨著社交網絡的興起，出現了大量的活躍用戶，那么大量的記錄城市生活的數據就在持續產生，這些數據有著較強的交互性和實時性，如果深入研究的話，可以將很多有價值的信息給找出來，已經受到了數據科學家的重視。有科學家將分層社區發現算法應用到社交網絡中的大型用戶關系網絡中；我國專家利用聚類方法來檢測了城市熱點話題；還有專家借助于社交網絡的位置信息，將挖掘頻繁模式應用了過來，對城市信息進行分析。

三、社交網絡中的城市信息

本文將新浪微博數據充分利用了起來，對某城市信息感知平臺進行了構建，具體來講，深入開展這些方面的工作：

一是城市屬性挖掘：我國有著十分遼闊的地域，既有國際大都市，如上海、北京等，又有歷史悠久風景美麗的旅游城市，如麗江、鳳凰等等。每個城市在發展軌跡方面都是獨特的，存在著較大的差異，在政治、經濟、文化以及地理環境方面都是不同的，并且在城市生活的各個方面都有體現。通過研究發現，本省市的其他地級市的微博活躍度，會直接受到人均GDP的影響，通過微博活躍度，就可以將本城市的經濟地位和政治地位給有效反映出來。在微博活躍度的基礎上，用戶的位置、言論以及關系等信息也被涵蓋于微博中，通過分析這些信息，就可以將更加全面的城市整體以及各個區域的屬性特征給得出來，如經濟特征、政治特征以及文化特征等等，這樣就可以促使人們對城市更好的理解和感知。

二是城市動態性分析：一個城市，基本特征就是動態性，而城市動態性直接體現于車輛運行以及人群移動等諸多方面。對城市中移動對象的移動軌跡進行感知，并且分析軌跡數據，可以將人類社會活動的特征給找出來，并且發現統計規律，那么就可以對復雜的城市動態進行把握和認知。通過分析時間軸上社交網絡用戶所發布的言論或者圖片等信息，可以將空間位置上用戶的變化給找出來，比如簽到功能是社交網絡所具備的，用戶可以對地理位置隨時記錄和分享，這樣就將豐富的空間移動軌跡數據給提供了出來。借助于人們提供的位置信息，可以分析城市各個空間對象的運動規律，這樣人們可以對城市動態特征進行更好的把握，促使城市獲得更好的發展。

三是社區發現：人是城市的基本組成單位，而且，有著一定的規律存在于人類行為中；通過研究表明，有著較強的時間和空間相關性存在于人類的行為軌跡中；并且在社交網絡的社區結構中，這種小世界特性是依然存在，將人類的共同愛好，或者在真實世界中的社會關系給有效體現了出來。要想將人的社交結構給找出來，就可以將社交網絡中用戶之間的交互信息給利用起來，然后將一系列的技術給利用起來，如譜圖技術、動態社區發現算法等，提取用戶之間的社區結構，然后借助于其他的技術，來對同一社區的構成原因進行分析和研究。因為有規律存在于人類行為中，那么就有著諸多的宏觀特征體現于城市當中。在如今的數據挖掘中，對個性化以及社交化更加重視，將社交網絡中用戶的生活模式以及社交結構給提取出來，其中，生活模式包括諸多方面的內容，如行為、意圖等，都可以在很大程度上推動城市規律研究工作的發展。

四是異常事件檢測：在城市計算中，非常重要的一項研究內容就是異常事件分析；在城市中，出現了一些異常事件，將會在較大程度上影響到居民的正常生產和生活，甚至帶來較為嚴重的損失，比如流感的出現、暴雨災害等等。采用傳統的檢測手段，異常事件往往無法及時發現。而通過社交網絡，則可以對信息數據進行實時的監測。通過采集、分析社交網絡中的相關數據，可以對異常事件進行實時監測，還可以對異常事件的發展趨勢進行預測，然后將一系列有針對性的措施和方法給應用過來。社交網絡有著較強的實時性，因此，在異常事件檢測中，已經成為非常重要的一項手段，可以最大限度的降低城市正常運行受到異常事件的影響程度。除了流感外，在自然災害、群體事件以及交通事件等檢測中，社交網絡也可以發揮較大的作用，這是因為社交網絡具備較強的實時性。通過研究社交網絡的城市異常事件檢測，可以促使城市正常運行不會在過大程度上受到異常事件的影響，避免城市居民的正常生產生活受到異常事件的影響，提高了城市的智能化程度。

四、社交網絡數據分析的挑戰

無數的人在互聯網上產生了社交網絡數據，這些數據比較的復雜，雖然有規律存在，但是無用數據以及重復數據也占據了較大的一部分，它們沒有利用價值。因此，在這些豐富的社交網絡數據中，將有價值的信息給提取出來，就是如今需要重視的一個方面。

一是對大規模多源異構數據進行管理和處理：社交網絡數據屬于多源異構數據，它的產生源是不同的，并且包括著諸多類型的格式，如圖像、文本和聲音等；還有著諸多類型存在于社交網絡數據中，如用戶關系、移動軌跡、地理信息等。同時，社交網絡中，包括了較大的數據量，隨著時間的推移，還有諸多的實時數據產生，那么就增加了數據管理和處理的難度。

二是對社交網絡數據進行在線實時分析：通過應用智慧城市，如交通流信息等，實時性要求比較的高。因此，在分析社交網絡數據時，雖然有著較大的數據量，但是要快速高效的進行數據分析，這樣實時應用的要求才可以得到滿足。

三是如何在紛繁復雜的社交網絡數據中將知識提取出來：社交網絡數據的采集不需要花費較高的成本，但是也沒有較高的質量，那么就需要從海量的數據中將有價值的信息和數據給提取出來，將大數據的典型特征給找出來。同時，如果數據是單個方面的，那么發現的信息也是不全面，要想對更加全面更深層次的知識進行獲取，就需要從多個方面來努力。如如今開始利用實時云計算平臺來獲取處理海量社交網絡數據，通過對實時云計算平臺下的數據獲取任務調度策略以及社交網絡協議解析方法進行設計，使用社交網絡協議，來對社交網絡產生的原始數據進行解析。

四是如何從社交網絡中提取知識，來指導人們的決策：上文我們已經提到，從社交網絡中，可以將城市生活各個角度的信息給提取出來，但是我們還需要深入的進行研究，以便將這些信息和數據給充分利用起來，對城市管理起到有效的指導作用，將更加便捷和智能的城市生活提供給人們的生存和發展。

五、結語

通過上文的敘述分析我們可以得知，隨著時代的進步和社會經濟的發展，特別是社交網絡的興起，如今已經進入到了大數據時代；社交網絡中包含了諸多的數據來源，通過分析這些數據和信息，可以更加有效的進行決策，提高城市生活的便捷性和智能化程度。但是，社交網絡包括著十分豐富的數據，比較的復雜；目前的研究工作只是處于起步階段，在未來的研究中，需要對傳統的思維模式進行革新和轉變，將一系列更加先進的技術方法給利用起來，將社交網絡數據中存在的規律和特征給找出來，促使人們對城市信息以及發展軌跡進行更好的理解和感知，促使城市獲得更好的發展，提升人們的生存質量。本文主要研究了基于信息感知平臺的社交網絡大數據分析，希望可以提供一些有價值的參考意見。

參 考 文 獻

[1] 李文俊，陸建，王橋. 面向城市信息感知的社交網絡大數據分析[J]. 中興通訊技術，2013，2（4）：123-125

[2] 李建國，姚良超，張文生. 社交網絡中感知技術的研究與應用[J]. 計算機科學，2009，2（11）：55-57

[3] 薛美鳳，葉繼元. 學術虛擬社區知識共享研究綜述[J]. 圖書情報工作，2011，2（13）：55-57

[4] 張超旭，劉云. 基于關系的社交網絡感知模型研究[J]. 鐵路計算機應用，2012，2（12）：55-57

[5] 于志文，于志勇. 社會感知計算：概念、問題及其研究進展[J]. 計算機學報，2012，2（1）：55-56

[6] 周建立，張愛華. 社會關系強度對社交網絡中應用接受意愿的影響研究[J]. 中國科技信息，2012，2（23）：132-134

[7] 溫忠麟，侯潔泰. 調節效應與中介效應的比較和利用[J]. 心理學報，2005，2（2）：43-45