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  • 对社交网络的看法
    2019-04-13 10:16:36

    社交网络

    “Your’re not an asshole,You just trying so hard to be one.”
    这是《社交网络》电影中律师对扎克伯格最后说的一句话,我想,这不仅是对对主角而言,更是对屏幕前所有社交网络的一份子而说的。

    社交网络的简介

    在线社交网络已经改变了人们与互联网以及人与人之间的互动方式。它们极大地减少了维持本应逐渐消失的关系所需要的努力,并且为了解人类行为和过去从未为人所知的关系提供了窗口。仅Facebook,在当时或写作时,每月就有大约20亿活跃用户。Instagram、Twitter、Pinterest和谷歌+平均在4亿左右。世界上有一半以上的互联网用户正在使用某种类型的社交网络。

    从本质上说,社交网络是一种让人们通过在线媒体相互联系的技术。它有一种典型的机制,人们通过加好友、追随或类似的方式明确地创建社会关系。在早期的在线社交网络中,建立这些联系通常是核心目的,但现代网络通常将人们与他们的社交联系所发布的帖子和更新联系起来。在线社交网络也可以通过隐性互动来构建,比如讨论组中的帖子和回复,或者其他论坛中的提及。

    身边的社交网络

    通过研究理解人类的行为发现,人们往往会和自己相似的人成为朋友,这就是社交网络中体现出的朋友圈,在现代生活中,我们的好友列表基本都是身边的亲人朋友、同事等平时生活中频繁接触的人,也有一些很聊得来的在线网友,这些人往往因为有相同的兴趣爱好或者相似的三观而成为朋友。

    人类和机器的交互涉及两大类,一是人际关系和互动,二是个人本身。没有人是可以脱离社会独立存在的,人际关系是一个人生活中很重要的标签,它涉及亲情、友情、爱情等,在网络越来越发达的时候,维持人际关系更多的是通过线上聊天,于是人与人之间的联系强度成为了社交网络空间的一个备受关注的科学概念。事实如此,我平时通过微信QQ交流的,除了必要的学习工作之外,就是恋人和亲密的朋友之间,更容易产生话题、相处愉悦。

    现如今,我们很大一部分新闻知识的获取都来源于社交网络平台,通过名人的影响力和网络上大部分用户发表看法,绝大多数新闻都可以在第一时间传开,这就相当于微博的“热搜”,据我了解,身边很多朋友同学都是通过微博热搜知道了社会上发生的事情,并成为朋友之间谈论的话题之一。

    社交网络呈现的问题

    隐私保护问题

    对于人本身来说,社交网络呈现出来的很多信息都是真实的,一个人发表的照片、言论等都或多或少地映射出自己真实的生活状态。当然,也有隐藏起来的部分,用另一种话说就是,一个人在社交网络平台上展现出来的自己,也只是想让大家看到的自己。很多时候,正是这些真实的信息,让自己遭受一些攻击,甚至被别人人肉,网络暴力随之而来,这就引发了当今社会线上社交最大的问题:隐私保护。

    隐私保护问题只会在以后越来越重要,现如今,在信息爆炸时代,信息可视化的界面设计和交互设计成为了一项热门的研究方向,最近经常出现的根据自己平时的网页浏览和点开的链接,网购平台就会推荐相关的商品,一方面确实体现了交互的方便,另一方面让更多的人看到的是个人信息的泄露。细思极恐,如果一个人可以很轻松地看到自己平时手机里的浏览记录、和谁在聊天,哪怕是再亲密的关系中,都再无自己的个人空间,是一件让人愤怒且惶恐的事情。

    无意识中的隐私侵犯

    我们呈现在社交网络中的信息既属于个人又希望让所有网络用户看到,一方面我们想通过社交网络去展现自我,一方面我们又隐藏自我的信息不希望别人了解完整的信息,所以这种模棱两可的态度使得社交网络的研究方面存在着许多难以解决的问题。

    就如所翻译额的文章中所提到的一样,我们在对用户的信息进行挖掘的过程中,无意识里就挖掘出了人们想要隐藏的信息,比如人们可能想隐藏自己的信仰、生活地区、生活习惯等信息,这毫无疑问是对个人隐私的一种侵犯。但是不去深入挖掘用户的信息,我们又无法促进人机交互研究的发展、无法为用户提供更加优质的体验,这也是一种矛盾。

    现在十分流行的大数据分析技术,往往是通过获取用户的日志来进行研究的。而这种获取日志的条款有的是写在软件的许可里,有的则并没有通知用户,许多研究者则通过爬虫的方式获取页面信息。我个人为了获取用户的数据,自己写了爬虫脚本来获取用户的相册照片来进行计算机视觉方面的学习。但是在获取的照片中,存在着不少用户个人相对私密的一些信息,这让我反思这种研究究竟是为了促进研究,还是为了仅仅满足自己的窥探欲。
    在这里插入图片描述
    这种无意识的行为存在于我们生活中的方方面面,我们往往有意识地去忽视这种矛盾,但是这种矛盾终将在未来的生活中体现出来。

    总结

    社交网络给我们带来了很多便利,可以维持亲朋好友之间的关系纽带、方便同事同学之间的工作学习交流、认识志同道合的新朋友、看看娱乐缓解压力、搜索新闻知道“天下事”等,大大方便了并丰富了我们现在的社交方式。可凡事皆有利弊,信息网络发达的同时,个人隐私、财产安全、网络暴力、网络犯罪从阴暗处跑出来,让大家对这个信息时代又爱又恨,同时,也为以后的研究指明了方向,在不远的未来,隐私保护和网络犯罪会是未来的研究和发展的主流方向。

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    社交网络的起源,发展历程及未来的发展趋势。越详细越好啊,多谢了各位

    社交网络的起源六度分割原理及社交网络的兴起与发展有一个数学领域的猜想,名为Six Degrees of Separation,中文翻译包括以下几种: 六度分割理论或小世界理论等。

    理论指出:你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。虚拟虽然是网络世界的一种优势,但是和商业社会所要求的实名、信用隔着一条鸿沟。

    通过熟人之间,通过“六度分割”产生的聚合,将产生一个可信任的网络,这其中的商业潜能的确是无可估量的。社会、网络、地域、商业、Blog、SNS,这些词汇你也许都听麻木了。

    然而一旦那些预见先机的人找到聚合它们的商业价值,被改变的绝不仅仅是网络世界。

    “社交网络”是近些年最受关注的互联网名词,它的英文缩写是SNS,第一个S是Social社会化,第二个N代表Networking网络,第三个S是Services服务。

    SNS的概念起源于社会网络研究者提出的“六度理论”,即最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。SNS将现实中的人际关系搬到了互联网上,让世界上的任何一个人都能联络彼此。

    总体来看,社交网络不仅仅是一些新潮的商业模式,从历史维度来看,它更是一个推动互联网向现实世界无限靠近的关键力量。

    目前,社交网络含盖以人类社交为核心的所有网络服务形式,互联网是一个能够相互交流,相互沟通,相互参与的互动平台,社交网络使得互联网从研究部门、学校、政府、商业应用平台扩展成一个人类社会交流的工具。

    现在社交网络更是把其范围拓展到移动手机平台领域,借助手机的普遍性和无线网络的应用,利用各种交友/即时通讯/邮件收发器等软件,使手机成为新的社交网络的载体。

    2.国内社交网络的发展历史及现状中国社交网络的从无到有随着国外社交网站的日渐盛行,社交网络也开始踏入中国的互联网世界。 2003年,Uuzone在南京成立,又名优友地带。

    优友是一个Web2.0公司,社交网络,你可以在优友写Blog,使用网络IP电话,建立自己的小圈子,它是一个面向18到25岁受过良好教育的年轻人的网络社交平台。

    UU地带致力于以网络沟通人与人,倡导通过网络拓展人际关系圈,让用户尽情享受社交和沟通的乐趣。UU地带以提高网络诚信、建立信任沟通为己任,为互联网应用带来清新健康的新风尚。

    同时,Uuzone也定位在满足用户在网络“非约会、非商务”的广泛性网络交往。

    越来越多的用户带来社交新乐趣用户使用UU地带的服务,可以通过自己的朋友结识朋友的朋友,朋友的朋友的朋友„„从而获得更多高质量的、可信任的朋友,即为优友,并创建诚信安全的个人社交圈,从结交朋友、休闲娱乐、商务投资、学习探讨等等一系列的交流活动中获得乐趣。

    作为中国早期的社交网站,在中国互联网刚刚起步的时期,确实取得了不小的成绩,其用户数量超过300万。

    然而,盈利模式的不清晰,导致其后来的发展一直差强人意,同时,优友地带有据可查的融资纪录,除了晨兴创投的100万美元外再无其他资金注入。而目前SNS网站的广告收入与成本支出有极大差距,盈利遥遥无期。

    因此,优友地带最终于2009年停止了所有的服务,成为SNS社区洗牌中的第一个牺牲者。

    (二)各类社交网站层出不穷随着时间的推移,国内各种社交网站如雨后春笋般的出现在世人面前,诸如校内网(现人人网)、开心网、、腾讯朋友、新浪微博等。成立于2005年8月。

    致力于为用户提供稳定安全的数据存储空间和便捷的交流平台。

    是由美国红杉资本中国基金(Sequoia Capital China)、巨人网络集团(Giant Interactive Group)、海纳亚洲创投(Susquehanna International Group)、英特尔资本(Intel Capital)、红点创投(Redpoint Ventures)等国际著名的企业和风险基金联合投资而成。

    2006年07月,入围全球著名风险投资业媒体Red Herring 2006年亚洲最具发展潜力百强排行榜。 2006年09月,位于IWebChoice排名之全球华语网站21名。

    2006年11月,注册用户破5000万。2007年05月,成功并购虚拟形象平台“Pixoart”。2007年06月,注册用户突破7000万。

    2007年07月,与英特尔资本、红点创投、美国红杉资本中国基金、海纳亚洲创投完成第二轮超过1500万美元投资协议。2008年01月,注册用户突破1亿,月独立用户超过2500万。

    2008年01月,百度发布《2007中国空间社区(博客)研究报告》显示,总体流量次于腾讯位居第二,用户活跃度(以独立IP平均页面浏览量为标准)居国内首位。

    2008年05月,上海总部迁居至浦东新区张江高科技园区。2008年07月,与巨人网络集团、上海浦东科委等投资者完成第三轮超过5000万美元投资协议。

    2008年07月,与巨人网络集团、上海浦东科委等投资者完成第三轮超过5000万美元投资协议。 2008年12月,合作广告品牌客户累计超过200家。

    2009年04月,第一款游戏产品“51游戏”上线运营,进军网游行业。2009年07月,推出聊天软件“彩虹”(51挂挂升级版),形成完整的网站、游戏、IM三大产品线。

    2009年12月,即时交友软件“彩虹”正式上线。2009年12月,注册用户突破1.78亿,月独立用户超过4000万。

    开心网由北京开心人信息技术有限公司创办于2008年3月,是国内第一家以办公室白领用户群体为主的社交网站。

    开心网为广大用户提供包括日记、相册、动态记录、转帖、社交游戏在内的丰富易用的社交工具,使其与家人、朋友、同学、同事在轻松互动中保持更加紧密的联系。

    自创办以来,开心网以发掘和满足用户需求、完善用户体验为导向,以技术和产品的不断创新为动力,致力于为广大用户提供一个真实、轻松的社交互动平台。

    在产品方面,开心网组件主要分为基础工具、社交游戏和其他应用三大类,其中社交游戏类别包括“开心城市”、“开心庄园”、“开心餐厅”等众多热门游戏;其他应用类别包括“天气预报”、“在线购票”、“模拟炒股”等众多实用工具。

    开心网提供的优质产品和服务深受用户的欢迎,先后获得“网民最喜欢的SNS类社区”、“2009年度最有价值网站(社交类)”等多项奖励。

    在技术领域,开心网团队始终致力于自主技术研发,采用国际领先的互联网技术,包括先进的共享交互网络、数据传输方案、分布式存储解决方案等,以满足大规模用户的各种复杂应用与海量数据交互,引领新一代互联网科技的发展,并且通过技术创新满足了用户更深层次的需求。

    人人网是由千橡集团将旗下著名的校内网更名而来。2009年8月4日,将旗下著名的校内网更名为人人网,社会上所有人都可以来到这里,从而跨出了校园内部这个范围。

    人人网为整个中国互联网用户提供服务的SNS社交网站,给不同身份的人提供了一个互动交流平台,提高用户之间的交流效率,通过提供发布日志、保存相册、音乐视频等站内外资源分享等功能搭建了一个功能丰富高效的用户交流互动平台。

    朋友网原名QQ校友,是腾讯公司打造的真实社交平台,为用户提供行业、公司、学校、班级、熟人等真实的社交场景。2011年7月5日,腾讯公司正式宣布旗下社区腾讯朋友更名为朋友网。

    新浪微博是一个由新浪网推出,提供微型博客服务的类Twitter网站。用户可以通过网页、WAP页面、手机短信、彩信发布消息或上传图片。新浪可以把微博理解为“微型博客”或者“一句话博客”。

    您可以将您看到的、听到的、想到的事情写成一句话,或发一张图片,通过电脑或者手机随时随地分享给朋友,一起分享、讨论。您还可以关注您的朋友,即时看到朋友们发布的信息(字数140字以内)。

    总体来说,中国社交网站在此阶段经历了爆炸式的发展,至今形成了多家并立的局面3.对国内社交网络的未来发展的展望社交网络将继续促进信息的自由流动,促进社会的进步,在和用户交互的过程中促进人影响人。

    社交网站正在成为以人际关系为联接的互联网互动应用的集成平台。

    在不久的将来,由于社交网站学生和青年白领这两部分数量占优的网民用户群体的特殊需求的满足及社交网络的病毒式营销、口碑相传的推广方式,将推动中国社交网站用户的爆发式增长。

    由于添加了互动游戏,娱乐类社交网站的高频次游戏应用将直接影响网站的使用频率,将使用户具备更高的用户黏度。最终实现网站和用户双方的可延续价值更大化。

    而商务社交网站出发点是商务人脉拓展,目的性较强,用户倾向于在有特定需求时使用网站,使用频次较低,但随着时间的推移,商务社交网站也纷纷开始在平台上构建更多的互动,有利于商务人脉的深层次培养,商务社交网站使用频率低的情况正在得到改善。

    社交网站是基于人与人之间关系的应用,亲友之间口碑相传的推广是最有效的渠道。有近八成用户获知正在使用的社交网站是来自朋友、同学、同事的推荐,占到74.6%,其他渠道获知的均少于20%。

    由于社交网站的流行,它所带来的商业价值也是各大商家的必争利益,因此社交网站的热行亦将促进社会的经济发展,促进社会进步。

    目前数据显示,中国Top50 位的SNS 站点中,其中36 个SNS 站点部署了页面广告。

    广告是目前SNS网站的主要收入来源,但在未来,除了第三方个人和公司联合平台开发商继续开发插件并联合运营外,SNS 站点还有可能联合专业的网页游戏开发商联合开发并运营,实现更大的盈利。

    社交网络在于人的现实生活中有更多的融合点,隐私问题短期内将无法解。在最近的一次调查中,有75.8%的用户表示,在社交网站上的好友是现实中的朋友。

    因此随着网络渗透率的提升和网民对于网络应用的深入,社交网站用户规模将会得到进一步扩大,越来越多的用户会将更多现实生活中的人际关系延伸到网络。社交网络将与人的现实生活有更多的融合点。

    由于社交网络基于对用户真实身份的营销,SNS网站的精准完全基于网站用户的真实性,作为真实关系网络延伸的SNS网站会员的信息真实度较高,同时我们也可以依据用户信息和朋友圈子去判断一个用户的真实程度。

    因此,任何网友都可以轻易地了解到每一个用户的基本用户属性,也可以从用户的使用行为中分析得出兴趣、经历、偏好、朋友圈、购物记录,从而用户的隐私就被暴露无遗。

    随之出现社会上一些不法分子利用这些掌握的用户人口统计和行为信息进行不法活动。

    云服务、移动计算和社交网络等技术将走向成熟并相互交融,从而形成一个全新的主流平台过去几年来,转型一直是IDC(国际数据公司) 年度预测的主题。

    这一次,迫于全球经济衰退的压力,一波颠覆性技术的浪潮已经形成,并在逐渐发展壮大。

    IDC预计,在2011年及以后的时间里,云服务、移动计算和社交网络等技术将走向成熟并相互交融,从而形成一个全新的主流平台,无论对IT业还是其所服务的其它行业均是如此。

    “2011年,我们预计这些转型技术会发生重大转变,即从初步接纳状态演变为初步主流态势。”IDC高级副总裁兼首席分析师Frank Gens说。

    “因此,我们将会看到,IT行业的活动会越来越多地围绕着这个下一代主力平台的构建和采用来展开,其主要特点为移动、基于云的应用和服务交付,以及社交业务和林林总总分析手段的价值发掘。

    这种平台的变迁将会在另一个 IT 支出得以强势回升的年份飞速发展。 全球IT行业的支出也将得益于新兴市场的加速恢复,它将占到2011年全球所有新增IT净支出的一半以上。

    社交网络具备更加实用的功能,富媒体化、多元化趋势将更加明显网络社交不仅仅是一些新潮的商业模式,从历史维度来看,它更是一个推动互联网向现实世界无限靠近的关键力量。

    随着社交网络的发展,越来越模糊的组织边界、越来越细分的人群以及越来越强大的个体出现在中国的主流社交网站中,所以更多媒体的嵌入,更多元化元素的渗透已经成为一种趋势去促成社交网络的不断更新与完善。

    参考资料六度空间理论CNNIC中国互联网络信息中心 社交网络统计数据 中国的社交媒体 腾讯社交网络分析2011社交共享发展趋势2010-2011年中国社交网络市场研究报告 中国社交网络走向何方。

    谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创

    电影《社交网络》(The Social Network)里那组数学公式解释

    其实原理源自国际象棋的排名计算公式,ELOratingSystem,以发明人ArpadElo的名字命名,用来计算国际象棋选手的比赛积分和排名写作猫。ELO排名体系是一个非常出名的排名制度。

    这个制度最大重点,在于强手打败弱手时,赚不了多少积分;反之就能赚比平常多的积分。每位参赛者都有一个实力值,实力值越高则排位越前。

    ELO排名体系的主要运算公式如下:新实力值=旧实力值+K(胜负值–期望胜率)i.每位参赛者最初都被赋予相同的初始实力值,这个值在不同类别的系统中都不同,大概是由1300至1600不等。

    ii.胜负值:胜为1、负为0、平手为0.5iii.K-value就是一局结束后增减的最大可能值。iv.期望胜率:根据局前双方的实力值(旧),计算双方胜出的机率。

    1(a)K-value在美国国际象棋联盟(USCF)的排名中,主要采用三级制,根据参赛者的实力值,分成三个领域来决定K-value:实力值0-2099者,K-value为32;实力值2100-2399者,K-value为24;实力值>=2400者,K-value为16。

    为甚么业余级别的K-value需要高一点呢?有一种说法是避免偶发性的失算,例如一个人的实力值约有2500,但初始实力值是1600的话,升级至应有积分便需要对赛很多局。

    调整K-value的话能加速达到应有的等级领域。

    而另一个说法是,入门者的实力变化可能很急速,而相对来说专业级的稳定性较好……为了让刚加入系统的高手尽快得到应有的评级,世界国际象棋联盟(FIDE)索性让新加入者使用一个较高的K-value,在30局过后才降回一般水平。

    FIDE对K值的设定如下:首30局,K-value为25;实力值不足2400的,K-value为15;实力值到达2400并已进行超过30局的,K-value为10。以后K-value不会再改变。

    综合各说法,K-value的大小在系统中有举足轻重的地位,分析如下:i.低K-value的需要,是防止高级者以「打败低级对手」来赚取攀升的点值。

    例如当双方的实力值相差几百点时,高级者胜出的得分不足一点,在不取小数点的系统下,高级者就连丁点的便宜也赚取不了。ii.高K-value的需要,是让初加入者较能大幅度追赶高分者。

    iii.由低实力值增长至高实力值,K-value理应逐渐变小。其它根据ELO排名制调整的制度,包括一些网上的棋类竞赛,会订立不同的K-value,有些索性划一以相同的K-value处理所有赛局。

    18thCandidate一篇有关Elorating(thing)的文章表示,赛事的重要性越高,K-value就越高。

    原始的ELO制并没有纳入赛事重要性,而FIFA的排名制却有,所以姑且留在第二部分介绍FIFA排名制中再提及。

    1(b)期望胜率期望胜率是指在赛局进行前,根据参赛者的往绩(实力值),估评双方在即将进行的赛局中,分别有多少胜出的概率。

    期望胜率的运算方法如下:期望胜率=1/(1+10^(dr/400))dr=对手的实力值–自己的实力值400和10的设定,意思可大概解释为在相差400点实力值时,低级者的胜出机率就只有十份之一。

    在各种调整过的ELO制度中,400和10的设定可能有所不同,但整体的用意都是计算每位参赛者在局前的期望取胜率。

    每位参赛者在该局进行前,只要知道对手的目前实力值,便可计算出胜、负或平手后双方的结果实力值。

    ELO制度原本应用于国际象棋,后来逐渐被不同领域的赛事调整并广泛应用,例如足球及围棋等,现在已成为排名制度中的中枢方程式。

    求助怎么做社交网络大数据挖掘和分析

    网络上用户的评论中的赞扬、喜好、抱怨等信息其实蕴含着巨大的商机,它是我们窥探竞争对手产品弱点以及发现新的用户需求与喜好的丰富来源。

    这些信息对于公关部门、品牌部门、研发部门深入了解用户状态与心理非常有帮助。好的口碑传播可以推动企业的产品销售,而负面口碑的传播可以迅速导致企业的危机。

    企业形象的构成:产品形象、媒介形象、组织形象、标识形象、人员形象、文化形象、环境形象、社区形象。对于一家知名企业,关于网络口碑需要了解以下问题:用户意见表达平台中关于自己品牌的言论有哪些?

    分属哪些类别?哪些具有重要反馈意义?哪些具有正面价值?哪些具有负面价值?究竟是谁在何时发表的这个意见?有多少人看了这个意见?有多少人回复了这个意见?哪些需要引导?哪些需要应对?哪些需要危机预警?

    用户意见表达平台中关于竞争品牌的言论有哪些?分属哪些类别?哪些具有重要反馈意义?哪些具有正面价值?哪些具有负面价值?哪些需要利用?实时收集分类整理用户的各种评价信息是公司口碑监测的重点。

    [多瑞科舆情数据分析站系统重点信息预警流程图]网民作为消费者的一部分,充分利用了网络内容的公开性、个人私密性以及信息互动性,通过论坛、贴吧、博客、微博、微信等网络媒体自由地抒发、评论对某种消费品品牌的观点和看法。

    及时了解企业品牌口碑现状及舆论导向,把握和引领消费者的评价,已经成为各大企业维护和扩大品牌知名度,改进自己的产品,加速占领市场的有效战略和措施。

    对于一个企业来说,企业的价值就是企业的形象,与企业相关口碑的好坏,直接会影响企业的发展。

    如何对于自家企业的产品、竞争行业有一个比较清晰和客观的认识,多瑞科舆情数据分析站提供的企业形象引导在其中就起到了相当大的作用。

    目前在做新企业形象调研的公司和企业机构很多,但是真正起到实际效果、真正让客户满意的却并不多见,而在这些少数受到好评的机构当中,多瑞科舆情数据分析站系统将不断完善这项服务。

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    「社交网络分析」是门怎样的学科?

    首先,如其名,研究社会网络。社会网络的主体通常为人,(你要是非把猫猫狗狗物品啥的算上我也不跟你争论),每个人为一个节点,人与人之间的关系为边,关系有强弱有方向也有性质(如敌人情侣同盟等等)。

    其基础就是离散数学的图论。然后通过一些运算来计算聚集度,平均值啥的。也可以通过编程来实现更高层次的数据分析。然后,应用前景。众所周知,社交网络发展飞速,数据分析也是如火如荼。

    社会网络分析有助于网站进行精准广告投放,以及内容推送,提高用户粘性(各种商业应用我就不展开了)。

    在社会学上的应用,我是学商务的我也不懂,就私里揣测,人际关系难道不是人类千百年来想要解决的难题吗,老师说的三元闭包理论真的很有用,两个人的孤岛关系是很难维持的。

    社交网络看不懂啊,邱高人给分析分析。

    社交网络电影深度解析

    社交网络这部电影,最让我感到心惊肉跳的是:男主角身上的那种偏执和恐惧,自卑与委屈,是每一个人都能深切感受到的。

    电影为我们塑造了三个不同的角色:引诱者(肖恩帕克)、受害者(爱德华萨弗林)、背叛者(马克扎克伯格)。

    这三个人物关系,暗合了所有这一类黑暗系故事的经典架构:原本左右摇摆的主人公,受到了魔鬼的引诱,背叛了亲友,走向黑暗。

    当然,我们有足够的时间来讨论马克到底是不是一个坏蛋,或许他是一个不近人情的理想主义者,或许他只是太在意自己的事业而忽视了友情……这一切都可以讨论。但,这种讨论不会让你产生一种头皮发麻的感觉。

    所以,电影并未试图搞清楚这个问题,电影只想说一件事情:马克从头到尾都是一个对他人感受毫不在意,一个以自我为中心的人。

    新媒体与运营作业:用案例分析一下社交网络分析方法在营销中的作用。跪谢各大神解答,谢谢?

     

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  • 社交网络

    千次阅读 2019-04-08 21:07:05
    社交网络 简介 在线社交网络已经改变了人们与互联网以及人与人之间的互动方式。它们极大地减少了维持本应逐渐消失的关系所需要的努力,并且为了解人类行为和过去从未为人所知的关系提供了窗口。仅Facebook,在当时或...

    社交网络

    简介

    在线社交网络已经改变了人们与互联网以及人与人之间的互动方式。它们极大地减少了维持本应逐渐消失的关系所需要的努力,并且为了解人类行为和过去从未为人所知的关系提供了窗口。仅Facebook,在当时或写作时,每月就有大约20亿活跃用户。

    Instagram、Twitter、Pinterest和谷歌+平均在4亿左右。世界上有一半以上的互联网用户正在使用某种类型的社交网络。在线社交网络的研究建立在对网络社区的研究的坚实基础之上,这些研究在互联网的早期解决了用户的互动问题,并一直持续到今天。

    从本质上说,社交网络是一种让人们通过在线媒体相互联系的技术。它有一种典型的机制,人们通过加好友、追随或类似的方式明确地创建社会关系。在早期的在线社交网络中,建立这些联系通常是核心目的,但现代网络通常将人们与他们的社交联系所发布的帖子和更新联系起来。在线社交网络也可以通过隐性互动来构建,比如讨论组中的帖子和回复,或者其他论坛中的提及。

    这种社交互动是通过基于计算机的技术媒介进行的,因此对在线社交网络的许多研究都属于人机交互(HCI)领域。因此,有一组广泛而多样的主题需要理解。在这一章中,我们将它们分为几个大类。社交网络提供的数据让研究人员通过网络分享的内容,更广泛地了解人类之间的互动和世界;使用社交网站这一现象本身就是用来研究的。社交网络平台存在设计问题,可视化可以帮助我们分析其中的数据。人们所做的可以让研究人员构建系统,改善各种平台上的交互。

    威力人机交互手册

    了解人类

    获取数十亿人的大量数据在人类历史上是前所未有的。因此,社交媒体作为一种技术,在理解人们以及他们的行为和相互之间的互动方面一直在改变。尽管社会科学家和心理学家在这一领域的工作越来越多,但许多人机交互研究人员已经迈出了将社会科学见解与社交网络数据相结合的第一步,以证明我们对人类的理解可以如何提高。

    HCI这一领域的关键实践之一是利用在线社交网络出现之前在社会科学中发展起来的见解和理论。同质性(即人们倾向于与与自己相似的人成为朋友)、社会资本、纽带强度和信任等概念都被映射到一个可以在网络环境中使用的上下文中。这遵循了HCI内部将现有理论引入HCI空间的悠久传统,追溯到将Fitts定律映射到图形用户界面的早期。在这一领域的人机交互研究通常可以分为两大类:一是关注人际关系和互动的研究,二是关注个人本身的研究。

    相互作用关系

    社会资本是一个处理社会关系产生的利益的概念。它包括诸如帮助、信任和支持之类的东西,人们通过帮助他人或共同利益来“赚取”这些资本。它可以被认为是一种权力,人们必须要求或接受他人的社会支持,通过其他良好的行为赢得他们的信任和支持。最终,它根植于人与人之间的社会关系中。

    这是在线社交网络中最早转变和研究的概念之一。早期的研究比较了青少年和成年人使用早期社交网站MySpace的方式,发现青少年有更多的朋友,而成年人有更强大的朋友。这被扩展到一项关于大学生使用Facebook以及这些关系对社会资本重要性的研究。研究甚至表明,基于在线社交网络的关系可以建立社会资本,尤其是在自尊心较低的年轻人中,否则他们可能难以建立重要的关系。

    联系强度是社交网络空间中另一个备受关注的社会学概念。由Granovetter(1973)推广开来的联系强度描述了两个人之间的亲密程度,通常用亲密度、为对方做的好事、在一起的时间和情感强度的组合来衡量。Gilbert和Karahalios(2009)通过分析两个人在Facebook上的个人资料和互动可以预测他们之间的联系强度。

    在线社交网络中的信任关系受到了HCI研究者的广泛关注。推断两个有联系的个体之间信任的模型,特别是那些没有直接联系的个体之间的信任模型(例如,vestani, Massa, & Tiella, 2005;Golbeck, 2005;Ziegler & Lausen, 2005)得到了广泛的关注。本研究通过创建算法将HCI与人工智能连接起来,这些算法使用这些通过用户研究和分析理解的人类数据,构建自动检测信任迹象的算法。

    个体属性

    在使用人们在社交网站上分享的任何数据之前,有一个问题是他们分享的数据是否真实地反映了他们自己。毕竟,如果人们在撒谎,从这些网络中可能没有多少有意义的洞见。然而,研究表明,用户在他们的个人资料中本质上呈现了真实的自我。考虑到这一点,可以用人们选择共享的数据做很多事情。

    在线社交网络已经成为一个地方,通过执行超越他们明确分享的分析,可以更深入地了解个人用户。研究人员利用来自数千名用户的社交媒体资料的数据,建立模型,允许对任何给定的个人进行属性推断。特征是多样的,包括性取向、种族与宗教、政治偏好、人格特质、个人价值观、抑郁、PTSD等心理健康问题,即使一个帐户是垃圾邮件。这些算法可以在许多平台上工作——twitter、Facebook、Instagram、Pinterest等等—并使用许多不同类型的数据,包括个人资料照片、Facebook点赞、个人资料数据、用户写的文本等等。

    从科学的角度来看,这项研究令人兴奋,在一些个性化的界面应用程序中也很有用(下文将进一步讨论),但它也引起了人们对隐私的关注。如果有关个人和潜在敏感信息能够被自动检测到,即使用户明确选择将这些信息保密,许多个人隐私界限也会受到侵蚀。当结果推断可以被出售、用于目标广告,甚至用于招聘决策时,这就更加麻烦了。如何处理这些问题是一个备受争议的问题。

    通过社交网络信号了解世界

    事实上,世界上很多地方都是网络在线的,分享想法和评论日常生活意味着,把这些贴子合在一起,就能描绘出这个世界(或它的特定部分)在谈论什么,以及他们对此的感受。这激发了利用社交媒体了解世界的研究。

    预测选举结果一直是人们特别关注的焦点,欧洲和北美的研究都对其进行了分析。成功是喜忧参半的。虽然许多项目已经能够建立模型,但它们并不总是能够转移到其他选举或其他环境中,这方面还有许多工作要做。类似的技术也被用于其他未来的预测,包括预测Twitter帖子的票房收入和股市。

    社交网络,尤其是Twitter,已经被研究为突发新闻和热门话题的来源。HCI的研究集中在追踪个人事件是如何传播的,比如奥萨马·本·拉登的死亡。虽然大众媒体在社交网络平台上很受欢迎,但名人和其他有影响力的人物经常帮助传播新闻。这一点在研究波士顿马拉松爆炸案和其他恐怖主义事件的工作中得到了呼应,发现官方账户和媒体最可能获得关注,但最初的报道往往来自各种来源。

    研究自身的现象

    如何使用社交网络平台已经成为一个值得研究的话题。早期的工作只是简单地描述了这些地点和它们的动态,因为这种现象没有被很好地理解。然后,人机互动研究继续研究不同群体如何使用社交媒体平台。例如,大学教师、美国国会、学生、图书馆和进食障碍患者。

    人机交互研究人员也在研究人们如何使用各种平台。在Instagram上,研究着眼于照片内容。在Pinterest上,人们是如何管理照片的 以及谁在使用它。在Snapchat上,这种互动是短暂的。网站之间也有比较,比如Snapchat和Facebook之间的互动如何不同。

    了解人们如何使用技术确实是许多HCI研究的核心问题,随着社交网络技术的不断发展和演变,在这些主题上肯定会有更多的工作要做。

    信息可视化挑战

    社交媒体为信息可视化带来了许多独特的挑战(参见图34.1)。其中一些来自数据类型,包括社交图表,还有一些来自大小。作为一个有趣的大数据的主要来源,社交网站数据的可视化和分析可能会因为其规模而具有挑战性。
    在这里插入图片描述
    一个社交网络可视图的示例(来自Crnovrsanin, Muelder, Faris, Felmlee,Ma (2014))

    可视化网络本身的结构是一个挑战。图形可视化可以显示有用的洞见,以几千个节点和几万条低边作为上限。虽然这听起来可能很大,但在线社交网络的规模要比这大很多个数量级。为此目的设计了许多工具,其中最突出的两个是Gephi和NodeXL。人机交互研究人员还引入了分层组织图数据的技术,以简化大型网络,包括边缘聚合和节点层次结构。

    社交网络平台上共享的数据也有助于进行可视化分析。在Instagram上,日常节奏出现在照片的视觉分析中。从社交媒体文本中提取的词云允许对用户的共同话题进行可视化检查。由于如此多的社交媒体数据包含地理空间信息,将社交媒体和GIS数据结合成可视化也面临着挑战。

    界面中的社交网络

    在线社交网络也对HCI的界面产生了影响,尤其是通过使用数据来驱动个性化的界面元素。定向广告和内容个性化是利用社交网络数据的众所周知的功能。

    社会推荐系统是利用社会网络信息的最突出的HCI研究领域之一。推荐系统通常根据用户已知的偏好个性化内容。这可以基于项目相似性(即找到与用户喜欢的相似的项目)或用户相似性(即找到与用户喜欢的相似的人,并推荐他们喜欢的其他东西)。社交推荐人利用了这样一个事实,即人们往往与与自己有相同品味的人成为朋友,并利用社交关系找到用户可能感兴趣的商品。

    基于社交的推荐往往会增加互动。这些推荐在基于品味的领域(如音乐或电影)特别有用,当用户的品味远远超出标准时,它们通常可以提高推荐性能。

    传统的推荐系统倾向于推荐用户可能想要的书籍、电影、音乐和其他产品,而朋友推荐系统则推荐用户可能想要与之建立社交联系的人。现在,这些都是大多数在线社交网站中普遍存在的界面元素。这些可能依赖于与更经典的推荐系统类似的算法,但即使在在线社交网络的早期,它们也经常利用图结构来获得洞见。更新的朋友推荐方法正在利用移动设备和其他生活方式跟踪器提供的丰富数据源,为社交环境中的用户寻找潜在联系人。

    总结

    在线社交网络对人们与科技互动的方式产生了最为深远的影响。他们使数亿人在互联网上进行创作和互动成为可能。通过它们的使用,研究人员现在有了理解人和世界的新方法,有了自己感兴趣的一组广泛的技术,有了一组不断增长的数据,可以提供接口特性和个性化。

    然而,随着社交网络成为大多数人生活的重要组成部分,未来还有许多新的挑战,包括HCI社区将面临的挑战。隐私问题已经很重要,而且只会变得越来越重要。对社交网络数据的分析和使用可能是有用的,但也可能以人们永远不会赞同或同意的方式使用。目前,用户控制个人数据的能力有限,因此设计更好的界面、工具和技术来理解在线共享的隐私含义非常重要。

    网络骚扰也是一个已经渗透到大多数社交网络空间的问题。需要多种技术来解决这个问题,这样这些在线空间才能保持安全和有效的互动。

    除了这些迫在眉睫的问题,社交网络对于分析和应用现有理论来理解用户行为仍然是开放的。人类行为、思维和互动的全部范围现在每天都被记录下来,并以远远超出我们处理能力的数量分享。人机交互研究人员拥有丰富的数据,他们只需要考虑研究哪些方面,以及他们将使用哪些工具,就能继续产生关于人们如何与之互动以及如何通过这项技术进行互动的有趣见解。

    (作者有话说:这是一门专业课的翻译作业,只是一篇译文,原文在这里就不发出来了,主要了解一下社交网络的起源和发展,以及目前面临的问题,之后会发出对这篇文章的分析和看法。)

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  • 文章目录一、理论基础1、社交网络搜索算法1.1 情绪1:模仿1.2 情绪2:对话1.3 情绪3:争论1.4 情绪4:创新2、SNS算法流程图二、仿真实验与结果分析1、WSN覆盖优化2、工程优化三、参考文献 一、理论基础 1、社交网络...

    一、理论基础

    1、社交网络搜索算法

    社交网络搜索(Social Network Search,SNS)算法S. Talatahari等人于2021年提出的一种新的求解优化问题的元启发式算法,该算法主要模拟了用户表达意见时的情绪,即模仿、对话、争论和创新,这些是人们在社交网络中的真实行为,这些行为被用作优化算子,并模拟用户如何受到影响以及如何激励用户分享他们的新观点。

    1.1 情绪1:模仿

    对于大多数人而言,当被关注者发布一些新的观点时,通常会努力模仿他们,模仿行为可以表示为: X i   n e w = X j + r a n d ( − 1 , 1 ) × R R = r a n d ( 0 , 1 ) × r r = X j − X i (1) X_{i\,new}=X_j+rand(-1,1)\times R\\[2ex]R=rand(0,1)\times r\\[2ex]r = X_j-X_i\tag{1} Xinew=Xj+rand(1,1)×RR=rand(0,1)×rr=XjXi(1)其中, X j X_j Xj是随机选择的第 j j j个用户的观点(位置), X i X_i Xi是第 i i i个用户的观点,且 i ≠ j i\neq j i=j r a n d ( − 1 , 1 ) rand(-1,1) rand(1,1) r a n d ( 0 , 1 ) rand(0,1) rand(0,1)分别为 [ − 1 , 1 ] [-1,1] [1,1] [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]区间内的随机向量;冲击半径 R R R反映了第 j j j个用户的影响程度,其大小被视为 r r r的倍数, r r r的值显示了第 j j j个用户的受欢迎半径,它是根据第 i i i个和第 j j j个用户的观点差异计算出来的。此外,冲击半径的最终影响通过将其值乘以 [ − 1 , 1 ] [-1,1] [1,1]区间内的随机向量来反映,在该区间内,如果随机向量的分量为正,则共享的观点将与第 j j j次意见一致,反之亦然。
    可以看出,通过使用式(1),模仿的空间将形成,然后在模仿空间中找到一个新的视点,在网络上共享。

    1.2 情绪2:对话

    在社交网络中,用户可以进行虚拟交互,并就不同的问题进行交谈。对话是一种状态,在这种状态下,用户相互学习,并以私人聊天的形式增加有关事件的信息。在对话中,用户通过其他观点发现事件,最后,由于观点不同,他们可以根据式(2)得出问题的新观点: X i   n e w = X k + R R = r a n d ( 0 , 1 ) × D D = sign ( f i − f j ) × ( X j − X i ) (2) X_{i\,new}=X_k+R\\[2ex]R=rand(0,1)\times D\\[2ex]D=\text{sign}(f_i-f_j)\times(X_j-X_i)\tag{2} Xinew=Xk+RR=rand(0,1)×DD=sign(fifj)×(XjXi)(2)其中, X k X_k Xk展示了随机选择的问题向量, R R R是聊天的效果,基于观点的差异,代表了他们对问题的观念的变化; D D D是用户观点之间的差异,它不是计算视图之间差异的参数; r a n d ( 0 , 1 ) rand(0,1) rand(0,1) [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]区间内的随机向量; X j X_j Xj是随机选择的用户意见的向量, X i X_i Xi是第 i i i个用户的观点向量,且 i ≠ j ≠ k i\neq j\neq k i=j=k sign \text{sign} sign是符号函数, sign ( f i − f j ) \text{sign}(f_i-f_j) sign(fifj)通过比较 f i f_i fi f j f_j fj来确定 X k X_k Xk的移动方向。
    可以注意到,由于与第 j j j个用户的对话,用户对问题的看法发生了变化。改变后的观点被认为是与他人分享的新观点。更改用户对事件的看法被视为事件的重新定位。

    1.3 情绪3:争论

    在对这种情绪进行建模时,随机数量的用户被视为评论者,争论中新的受影响观点如下所示: X i   n e w = X i + r a n d ( 0 , 1 ) × ( M − A F × A i ) M = ∑ t N r X t N r A F = 1 + round ( r a n d ) (3) \begin{array}{c}X_{i\,new}=X_i+rand(0,1)\times(M-AF\times A_i)\\[2ex]M=\displaystyle\frac{\sum_{t}^{N_r}X_t}{N_r}\\[2ex]AF=1+\text{round}(rand)\end{array}\tag{3} Xinew=Xi+rand(0,1)×(MAF×Ai)M=NrtNrXtAF=1+round(rand)(3)其中, X i X_i Xi是第 i i i个用户的观点向量; r a n d ( 0 , 1 ) rand(0,1) rand(0,1) [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]区间内的随机向量; M M M是小组中评论者或朋友的观点的平均值; A F AF AF是允许因子,表示用户在与其他人讨论时坚持自己的观点,是一个随机整数,可以是1或2; round ( ⋅ ) \text{round}(\cdot) round()是一个将其输入舍入到最近整数的函数; r a n d rand rand是区间 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]中的随机数; N r N_r Nr是评论者成员小组的数量,是介于1和 N u s e r N_{user} Nuser之间的随机数, N u s e r N_{user} Nuser是网络的用户数(网络规模)。

    1.4 情绪4:创新

    通过改变对其中一个主题的看法,主题的总体概念将发生变化,从而产生一种新颖的观点。这个概念被用来通过创新情绪形成新的观点,如下所示: x i   n e w d = t × x j d + ( 1 − t ) × n n e w d n n e w d = l b d + r a n d 1 × ( u b d − l b d ) t = r a n d 2 (4) x_{i\,new}^d=t\times x_j^d+(1-t)\times n_{new}^d\\[2ex]n_{new}^d=lb_d+rand_1\times(ub_d-lb_d)\\[2ex]t=rand_2\tag{4} xinewd=t×xjd+(1t)×nnewdnnewd=lbd+rand1×(ubdlbd)t=rand2(4)其中, d d d是在区间 [ 1 , D ] [1,D] [1,D]中随机选择的第 d d d个变量变量, D D D是问题变量的维数; r a n d 1 rand_1 rand1 r a n d 2 rand_2 rand2均为区间 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]中的两个随机数; u b d ub_d ubd l b d lb_d lbd分别为第 d d d维变量的最大值和最小值; n n e w d n_{new}^d nnewd表示了关于第 d d d维度的新想法; x j d x_j^d xjd是另一个用户(随机选择的第 j j j个用户, i ≠ j i\neq j i=j)提出的关于第 d d d维变量的当前想法,第 i i i个用户因为新想法 n n e w d n_{new}^d nnewd而想要更改它。最后,第 d d d维变量的新观点将被创建为 x i   n e w d x_{i\,new}^d xinewd x i   n e w d x_{i\,new}^d xinewd是关于当前想法( x j d x_j^d xjd)和新想法( n n e w d n_{new}^d nnewd)的插值。
    一维更改( x i   n e w d x_{i\,new}^d xinewd)会导致主要概念的一般更改,可以将其视为一个新的观点进行共享。这个过程可以建模如下: X i   n e w = [ x 1 , x 2 , x 3 , ⋯   , x i   n e w d , ⋯   , x D ] (5) X_{i\,new}=[x_1,x_2,x_3,\cdots,x_{i\,new}^d,\cdots,x_D]\tag{5} Xinew=[x1,x2,x3,,xinewd,,xD](5)从式(5)中可以看出, x i   n e w d x_{i\,new}^d xinewd是从 d d d维的角度对正在考虑的问题的新见解,并被当前观点( x i d x_i^d xid)取代。

    2、SNS算法流程图

    SNS算法流程图如图1所示。
    在这里插入图片描述

    图1 SNS算法流程图

    二、仿真实验与结果分析

    1、WSN覆盖优化

    本文采用0/1模型,节点覆盖模型请参考这里。设监测区域为 50 m × 50 m 50m×50m 50m×50m的二维平面,传感器节点个数 N = 35 N=35 N=35,其感知半径是 R s ​ ​ ​ = 5 m R_s​​​=5m Rs=5m,通信半径 R c ​ ​ ​ = 10 m R_c​​​=10m Rc=10m,迭代1000次。初始部署、SNS优化覆盖、SNS算法覆盖率进化曲线如下图所示:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述初始部署和最终部署的节点位置及对应的覆盖率分别为:

    初始位置:
    22.5499     28.4874     
    20.3867     48.7129     
    6.1042     12.4292     
    14.1581     3.9944     
    47.696     16.6955     
    38.7242     8.8791     
    30.7275     34.021     
    40.0919     16.7107     
    29.549     22.4931     
    7.7538     20.3724     
    34.6787     37.4475     
    44.3792     10.0401     
    24.953     29.6851     
    5.7886     19.7886     
    22.5251     15.0855     
    29.0923     46.0612     
    27.7221     43.8361     
    34.6975     0.51783     
    11.2536     3.6968     
    36.8988     45.6263     
    45.2967     25.3818     
    25.1029     5.7949     
    5.3845     28.4949     
    0.96383     23.5462     
    1.6717     13.7243     
    9.1726     24.355     
    8.2576     36.8472     
    32.1823     10.8076     
    47.2685     46.7185     
    5.2357     30.4405     
    47.3252     36.4486     
    0.61423     0.52956     
    49.1745     14.5588     
    39.0494     4.9369     
    0.23378     45.2923     
    初始覆盖率:0.6955
    最优位置:
    22.854     31.7712     
    30.0477     44.1629     
    16.3765     24.2179     
    33.6768     14.5734     
    9.7294     30.5559     
    3.6713     3.9087     
    37.3726     4.0766     
    45.7651     30.3648     
    14.7749     35.8471     
    39.4181     23.0991     
    45.1397     38.0959     
    10.8499     45.2126     
    32.478     22.1827     
    27.0646     36.3543     
    2.344     15.3483     
    47.4843     21.1404     
    46.4631     13.0189     
    28.9219     3.0913     
    4.1141     36.2435     
    4.2345     25.5798     
    21.5106     6.231     
    18.6627     14.6295     
    36.5233     35.2026     
    27.3071     12.3893     
    24.6969     21.4438     
    38.4162     44.2453     
    14.7734     2.9531     
    31.2119     28.3282     
    46.0144     46.0496     
    9.3684     11.1616     
    46.1373     3.429     
    40.0201     12.6088     
    3.0905     44.6605     
    10.3775     20.1552     
    20.8511     45.7544     
    最优覆盖率:0.90619
    

    2、工程优化

    以压缩弹簧设计、三杆桁架设计、工字梁设计优化问题为例,具体问题模型请参考这里。将INFO与CS、GWO、SOS、TLBO和WOA进行对比,实验设置种群规模为50,最大迭代次数为500,每个算法独立运行30次,结果显示如下:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    压缩弹簧设计问题
    SNS:最差值: 0.012728,最优值:0.012666,平均值:0.012673,标准差:1.1692e-05,秩和检验:1.3111e-08
    CS:最差值: 0.012678,最优值:0.012665,平均值:0.012667,标准差:2.4089e-06,秩和检验:1.4643e-10
    GWO:最差值: 0.013245,最优值:0.012676,平均值:0.01276,标准差:0.00010343,秩和检验:9.7917e-05
    SOS:最差值: 0.012682,最优值:0.012665,平均值:0.012669,标准差:3.881e-06,秩和检验:2.9215e-09
    TLBO:最差值: 0.012717,最优值:0.012666,平均值:0.012683,标准差:1.2078e-05,秩和检验:3.8053e-07
    WOA:最差值: 0.016746,最优值:0.012667,平均值:0.013713,标准差:0.0012295,秩和检验:1
    三杆桁架设计问题
    SNS:最差值: 263.8958,最优值:263.8958,平均值:263.8958,标准差:1.6006e-07,秩和检验:3.0199e-11
    CS:最差值: 263.8958,最优值:263.8958,平均值:263.8958,标准差:8.1079e-14,秩和检验:7.7686e-12
    GWO:最差值: 263.8971,最优值:263.8959,平均值:263.8962,标准差:0.00033893,秩和检验:4.3106e-08
    SOS:最差值: 263.8958,最优值:263.8958,平均值:263.8958,标准差:1.4929e-07,秩和检验:3.0199e-11
    TLBO:最差值: 263.8958,最优值:263.8958,平均值:263.8958,标准差:1.2652e-07,秩和检验:3.0199e-11
    WOA:最差值: 264.2729,最优值:263.8959,平均值:263.938,标准差:0.076663,秩和检验:1
    工字梁设计问题
    SNS:最差值: 0.013074,最优值:0.013074,平均值:0.013074,标准差:7.5043e-16,秩和检验:5.219e-12
    CS:最差值: 0.013075,最优值:0.013074,平均值:0.013074,标准差:1.0327e-07,秩和检验:4.0772e-11
    GWO:最差值: 0.013078,最优值:0.013074,平均值:0.013075,标准差:7.5392e-07,秩和检验:2.3715e-10
    SOS:最差值: 0.013074,最优值:0.013074,平均值:0.013074,标准差:8.8219e-18,秩和检验:1.2118e-12
    TLBO:最差值: 0.013074,最优值:0.013074,平均值:0.013074,标准差:8.8219e-18,秩和检验:1.2118e-12
    WOA:最差值: 0.016139,最优值:0.013074,平均值:0.01369,标准差:0.00060109,秩和检验:1
    

    实验结果表明:在大多数情况下,SNS得到的最优解比现有方法得到的最优解要好。

    三、参考文献

    [1] S. Talatahari, H. Bayzidi, M. Saraee. Social Network Search for Global Optimization[J]. IEEE Access, 2021, 9: 92815-92863.
    [2] Hadi Bayzidi, Siamak Talatahari, Meysam Saraee, et al. Social Network Search for Solving Engineering Optimization Problems[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2021, 2021: 8548639.

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