瞬时社交网络下的合作竞争行为建模及应用研究

The development of information technology raises the birth of so-called “Emphemeral Social Network” (ESN). As ESN originates from a certain event, which exists only for a short-term and evolves rapidly, and also lacks of exposed clue of social links, traditional techniques of social analysis could hardly be applicable. Thus, further research on the formation mechanism and evolution rule of this new type of social network is still awaited. At the same time, the cooperation-competition behaviors, due to the frequent interactions among entities in ESN, could not be effectively analyzed by existing models. To deal these tasks, this project targets at studying the modeling and application of cooperation-competition behaviors in ESN. Along this line, the formation, evolution and behavior modeling of ESN will be deeply analyzed via the data mining techniques, especially the comprehensive framework based on social network analysis and game theory. To be specific, two main issues will be researched, including the formation and modeling description of ESN, and the cooperation-competition behaviors modeling of entities in ESN. Then, based on the theoretical research above, this project will focus on the social network applications of different scale of network entities, i.e., individuals, communities or the global network. With solving the application tasks for different ESN entities in real world, the theoretical research results above could also be validates, and then the closed research chain as “problem-modeling-validation” will be formed.

信息技术的飞速发展催生了新型社交网络——瞬时社交网络的形成。由于其依托特定事件所产生，存在周期短、结构变化快，同时缺乏显式社交关系，使得传统社交分析技术无法直接适用，其网络生成与演变机制仍有待深入研究。同时，瞬时社交网络主体间频繁的互动导致了大量合作与竞争行为的出现，现有模型难以实现有效分析和完整还原。针对上述问题，本项目拟开展面向瞬时社交网络下的合作竞争行为建模及应用研究，以瞬时社交网络这一新兴社交网络形态的生成、演变与行为建模为研究对象，以数据挖掘技术，尤其是社交网络分析工具与博弈论相结合的分析方法为技术手段，围绕瞬时社交网络成因与模型描述、瞬时网络主体合作竞争行为建模两个关键问题展开，进而解决面向不同粒度网络主体的瞬时社交网络下的新型应用问题，同时对前述理论方法研究成果加以检验，从而形成“数据问题——理论建模——应用检验”的研究闭环。

互联网平台的泛社交化及其所衍生出的海量交互行为，催生了新型社交网络——瞬时社交网络的形成。相较于依托真实社交关系所形成的传统社交网络而言，瞬时社交网络由特定事件所引发，在特定时间段内所产生，其网络主体与社交关系、行为模式等都体现出鲜明的特色。因此，传统社交网络分析技术已经很难完整、有效地反应瞬时社交网络的运行规律。为此，本项目主要围绕瞬时社交网络模型描述、瞬时网络主体行为建模方法两项关键科学问题开展研究。.本项目的主要成果包括：.1.研究了瞬时社交网络生成与演变的模型描述。在关系生成建模方面，提出了节点特征与网络结构联合建模的稀疏网络表征模型，并进一步提出了基于二值掩码层的多场景联合表征模型，最终提出了基于结构-时序注意力机制的社交关系与行为协同演化建模；在传播与互动行为建模方面，提出了基于最大化后验概率的传播源检测算法，并进一步提出了面向信息传播与接受行为的泛化框架，将传统传播模型的适用范围推广到更一般化的场景，最终提出了社交学习建模方法，实现了更为有效的瞬时网络关系与行为预测。.2.研究了瞬时网络主体合作竞争行为的建模方法。首先，考虑合作下的社交资本衡量问题，并提出了基于合作下的社交资本衡量与发展潜力预测问题。进而，分别从合作者在各个竞争团体之间的游走序列，以及基于地理位置的实体之间竞争两个场景开展研究，提出了两种不同侧重的竞争分析网络表征模型。最终，基于符号网络设计了实体间竞争-合作行为的统一描述框架。.3.研究了面向不同主体、不同场景的瞬时社交网络应用。围绕个体参与社团活动的决策行为，设计了用户与社团之间的双向选择学习框架；围绕社团活动吸引个体用户的需求，提出了基于动态影响反应链的活动方案设计方法。.4.依托本项目研究成果，发表社交网络分析综述一篇，发表于重要学术期刊IJAC。.本项目在IEEE TKDE、IEEE TMC、IEEE TMM等国际重要期刊和KDD、WWW、AAAI等权威学术会议上发表论文21篇，申请专利6项，获KSEM 2020最佳论文奖。