面向Web的社会网络理论与方法研究

Web社会网络提供了信息传播与共享，个人意见表达，情感交流与经济活动的平台，在国家安全、经济、现代信息服务等领域中的作用日益凸现。web信息的社会化赋予信息产生、传播和影响更多的社会属性，单纯利用信息科学的信息处理与传输理论，无法揭示web社会网络的结构与演化特性、社会个体行为规律；社会网络web化引发社会关系的模糊性和时序动态性，使得基于小规模静态社会网络分析的社会学理论不再有效。本项目基于已有工作积累，采用社会网络分析的社会学方法与Web信息挖掘相结合的研究方法，以Web社会网络结构与信息内容的相互作用机制为切入点，以引导信息传播为目标，重点研究Web社会网络多模态异构信息的统一表示与深度语义分析，基于多维度关联分析的网络结构挖掘，网络结构与信息内容的相互作用与动态演化机理，基于网络结构和用户行为的信息传播动力学模型，建立验证平台进行实验验证，在Web社会网络研究领域产生较大国际影响。

本项目实施过程中，项目组在Web 社会网络多模态异构信息的统一表示与深度语义分析，基于多维度关联分析的网络结构挖掘，网络结构与信息内容的相互作用与动态演化机理，基于网络结构和用户行为的信息传播动力学模型等方面取得了丰硕的研究成果。在SIGKDD、SIGIR、AAAI、ACM Multimedia等高水平国际会议以及IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-KDE等高水平国际期刊上共发表（含已录用）论文131篇，其中CCF A类会议及期刊论文共23篇，获得高水平国际会议论文奖项7项。在本项目支持下，项目组新增国家杰出青年科学基金1项，优秀青年科学基金1项，CCF优秀博士论文1项，全国百篇优秀博士论文提名1项。同时，项目组获得国家自然基金委国际重大合作项目1项，在KDD、SIGIR等顶级国际会议上组织Workshop及Tutorial 10余次，项目成果得到Jon Kleinberg、Ramesh Jain等著名教授的高度评价和认可，扩大了项目成果的国际影响力力。