Condition Sensing for Electricity Infrastructure in Disasters by Mining Public Topics from Social Media
及时和可靠地感知基础设施状况对于规划有效的基础设施重建的灾害管理至关重要。社会媒体作为一种近实时的信息源，在灾害中被广泛用于形成及时的态势感知。然而，使用社交媒体来感知电力基础设施状况尚未被探索。本研究旨在通过挖掘社会媒体中的公共话题来弥补研究空白。为了实现这一目的，我们提出了一种系统化和定制化的方法，其中（1）电力相关的社交媒体数据是由基于来自Transformers的双向编码器表示（BERT）开发的分类器提取的;以及（2）公共主题是用一元、二元和三元来建模的，以将社交媒体中基础设施条件的公式化表达结合起来。佛罗里达州的电力基础设施受到飓风厄玛的影响进行了研究，以说明和演示。结果表明，该方法能够感知电力基础设施状况的时间演变和地理差异。
2021-03-01 cs.SI
Mining User-aware Multi-relations for Fake News Detection in Large Scale Online Social Networks
Macquarie University（麦考瑞大学）
用户参与创建和传播新闻是在线社交网络中虚假新闻检测的一个重要方面。直觉上，可信的用户更有可能分享可信的新闻，而不可信的用户传播不可信新闻的概率更高。在本文中，我们构造了一个双层图（即，新闻层和用户层），以提取社交网络中新闻和用户的多种关系，从而导出用于检测假新闻的丰富信息。在双层图的基础上，提出了一个假新闻检测模型Us-DeFake。在新闻层学习新闻的传播特征，在用户层学习用户的交互特征。通过图中的中间层，Us-DeFake将包含可信度信息的用户信号融合到新闻特征中，为假新闻检测提供独特的用户感知的新闻嵌入。训练过程在图采样器获得的多个双层子图上进行，以在大规模社交网络中缩放Us-DeFake。在真实数据集上的大量实验表明了Us-DeFake的优越性，其性能优于所有基线，并且通过交互关系学习的用户可信度信号可以显着提高我们模型的性能。
2023-01-04 cs.AI cs.SI
Data Mining on Social Interaction Networks
本研究从数据挖掘视角分析社交交互网络，结合预测与描述性挖掘方法，应用于多个社交系统，以提取知识并增强对网络行为与模式的理解。
2014-03-15 cs.DB cs.SI physics.soc-ph
Improving Community Detection by Mining Social Interactions
社会关系可以根据它们发生的规律性和它们之间的相似性分为不同的类别。因此，罕见的，有点类似的关系是随机的，并在社会网络中造成噪音，从而隐藏了网络的实际结构，并防止准确的分析it.In这种情况下，在本文中，我们提出了一个过程来处理社会网络数据，利用时间特征，以提高现有的算法检测社区。通过去除随机交互，我们观察到，社交网络收敛到一个拓扑结构，更纯粹的社会关系和更多的模块化社区。
2018-10-05 cs.SI physics.soc-ph
Mining Online Social Data for Detecting Social Network Mental Disorders
近年来，越来越多的社会网络精神障碍（SNMD），如网络关系成瘾，信息过载和网络强迫，已被注意到。这些精神障碍的症状目前通常是被动观察，导致临床干预延迟。在本文中，我们认为，挖掘在线社交行为提供了一个机会，积极识别SNMD在早期阶段。检测SNMD具有挑战性，因为标准诊断标准（问卷）中考虑的精神因素无法从在线社交活动日志中观察到。我们的方法，新的和创新的实践SNMD检测，不依赖于自我揭示的这些心理因素，通过问卷调查。相反，我们提出了一个机器学习框架，即社会网络精神障碍检测（SNMDD），利用从社会网络数据中提取的特征，以准确地识别SNMDD的潜在情况。我们还利用SNMDD中的多源学习，并提出了一个新的SNMD为基础的张量模型（STM），以提高性能。我们的框架是通过3126在线社交网络用户的用户研究进行评估。我们进行了特征分析，并将SNMDD应用于大规模数据集，分析了三种SNMD类型的特点。结果表明，SNMDD是有前途的识别在线社交网络用户与潜在的SNMD。
2017-06-06 cs.SI
Mining Social Media for Open Innovation in Transportation Systems
University of Porto（波尔图大学）
这项工作提出了一个新的框架，通过开放式创新方法的基础上自动内容分析的社会媒体数据的新产品和服务的发展。该框架能够从在线社交网络（OSN）中提取用户评论，通过信息抽取和情感分析技术对文本进行处理和分析，从而获得市场上产品接受的相关信息。使用移动应用程序Uber开发了一个用例，该应用程序是当今世界上增长最快的技术公司之一。我们测量了一个有争议的，高度分散的事件如何影响关于Uber的推文数量及其用户的感知。虽然Uber的形象没有变化，但提到该公司的推文数量大幅增加，这意味着其产品的自由和重要传播。
2016-10-31 cs.AI cs.CY cs.SI
Never forget, whom was my ancestors: A cross-cultural analysis from Yonsei (fourth-generation Nikkei) in four societies using Data Mining
这项研究解释了跨文化性在我们日常生活中各种各样的社交网络中的重要性。我们的分析重点是使用社会财富的在线活动，分析雅库特（俄罗斯共和国），中国澳门，巴西乌贝兰迪亚和墨西哥华雷斯市的社会，所有这些社会都是日本人的后裔。为此，我们进行了调查，以收集有关升级的突出方面的信息，并结合他们使用社会数据采掘技术来描述这些社会中的社交网络行为的一些行为模式和选择。
2014-01-26 cs.SI
The survey of sentiment and opinion mining for behavior analysis of social media
如今，互联网已经把世界变成了一个地球村。社交媒体缩小了人与人之间的差距。以前，沟通是一项耗时且昂贵的任务。社交媒体已经赢得了声誉，因为它是一个更便宜，更快的通信提供商。此外，社交媒体使我们能够减少物理距离的差距，它还产生和保存了大量的数据。这些数据是非常有价值的，它代表了人们和他们的意见之间的关联程度。本文对用户行为预测的各种方法进行了综合分析。这种比较将提供情感和意见挖掘领域的详细信息，优点和缺点。
2015-11-07 cs.IR cs.SI
Mining Google and Apple mobility data: Temporal Anatomy for COVID-19 Social Distancing
我们使用谷歌和苹果的移动数据来识别、量化和分类不同程度的社交距离，并分析其对欧洲和美国第一波COVID-19大流行的影响。我们通过谷歌和苹果的数据确定了制定社交距离的时期，独立于政治决定。有趣的是，我们观察到欧洲国家和美洲国家在活动减少开始后两到五周感染率普遍下降。
2020-09-09 cs.SI physics.soc-ph
Mining social media data for biomedical signals and health-related behavior
社交媒体数据越来越多地用于研究生物医学和健康相关现象。从群体层面的讨论到全球层面的情绪分析，社交媒体为科学家提供了前所未有的大量数据，以研究与各种健康状况和医疗相关的人类行为和反应。在这里，我们回顾了最近的工作在挖掘社会媒体的生物医学，流行病学和社会现象的信息相关的人类健康的多层次的复杂性。我们特别关注社交媒体数据分析取得最大进展的主题，包括药物警戒、情感分析（特别是针对心理健康）和其他领域。我们还讨论了社交媒体数据在健康相关应用中的各种创新用途，以及社交媒体数据访问和使用的重要限制。
2020-01-28 cs.CY cs.SI q-bio.QM
Mining online social networks with Python to study urban mobility
在线社交网络在过去几年中发展迅速，现在许多人经常使用它们。此外，智能手机的出现允许从任何物理位置随时访问这些网络。在社交网络中，Twitter提供了一个特别大的公开数据集。在这里，我们将讨论使用Python脚本挖掘这些数据并将其存储在分布式数据库中的过程。我们还说明了地理定位的推文可以用来研究城市地区的人的流动性。
2014-04-25 cs.PL cs.SI
Social Media Data Mining of Human Behaviour during Bushfire Evacuation
RMIT University（皇家墨尔本理工大学）；CSIRO（澳大利亚国家科学研究院）；Lund University（吕勒奥大学）；National Research Council Canada（加拿大国家研究理事会）
本文探讨了利用社交媒体数据挖掘森林火灾疏散行为的挑战与方法，提出未来应用及开放问题。
2025-12-01 cs.AI cs.ET cs.LG
A Survey of Data Mining Techniques for Social Media Analysis
Robert Gordon University（罗伯特戈登大学）；University of Reading（雷丁大学）
本综述系统梳理了社交媒体分析中的数据挖掘技术，涵盖从历史方法到最新模型，并提出了新技术TRCM，旨在应对社交网络数据的规模、噪声和动态性挑战。
2014-04-16 cs.CL cs.SI
A fast clustering algorithm for mining social network data
许多信仰不同的团体正在网上互动。在线社区中的互动有助于人们相互参与，并增强跨群体的理解。在线社区包括多个子社区，其成员由于社会关系、特征或关于某个主题的想法而相似。在这项研究中，我们有兴趣了解这些子社区的相对规模和活动的变化，它们的合并或分裂模式，以及由于社区内部的内生动力，这些子社区成员的观点的变化。
2014-08-29 cs.SI physics.soc-ph
Data Mining Cultural Aspects of Social Media Marketing
研究社交媒体上营销信息受欢迎程度的文化影响，采用文本挖掘、自动翻译和情感分析，发现发布时间和情绪是转发次数的重要预测因素。
2014-04-16 cs.SI cs.SY eess.SY
Mining for Spatially-Near Communities in Geo-Located Social Networks
现有的社交网络社区发现方法往往忽略了节点的空间位置。在本文中，我们期待在社会网络中提取空间附近的社区。我们引入了一个新的度量标准来衡量一个社区分区的质量在一个地理定位的社交网络称为“空间接近模块化”的值，增加的基础上的网络结构的方面，但减少的基础上的社区节点之间的距离。然后，我们希望找到相对于该指标的最佳分区--就社会关系和地理位置而言，它应该是一个“理想”的社区。虽然是一个NP难问题，我们引入两个启发式算法，试图最大限度地提高这一措施，并优于非地理社区发现的数量级。还讨论了反恐怖主义的应用。
2013-09-11 cs.SI physics.soc-ph
Mining Social Media for Newsgathering: A Review
Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
社交媒体正在成为了解突发新闻和跟踪正在进行的新闻的最新发展的越来越重要的数据来源。这在一定程度上是由于移动设备的存在，移动设备允许任何人访问互联网，从任何地方发布更新，从而导致公民新闻的出现越来越多。因此，社交媒体已成为记者在新闻采集过程中的首选资源。然而，利用社交媒体进行新闻采访具有挑战性，需要适当的工具来便利获取有用的信息进行报道。在本文中，我们提供了一个概述的研究数据采掘和自然语言处理挖掘社会媒体的新闻采集。我们讨论了研究人员为减轻社交媒体新闻采集固有的挑战而开展的五个不同领域：新闻发现，新闻策划，内容验证和验证，新闻采集仪表板和其他任务。我们概述了迄今为止在该领域取得的进展，总结了当前的挑战，并讨论了未来的方向，在使用计算新闻，以协助社会媒体新闻采集。这篇评论与研究社交媒体新闻的计算机科学家以及对计算机科学和新闻学交叉感兴趣的跨学科研究人员有关。
2019-09-11 cs.CL cs.IR cs.SI
Organization Mining Using Online Social Networks
成熟的社交网络服务是当今组织的最大资产之一。然而，这种宝贵的资产也可能对组织的机密性构成威胁。社交网站的成员不仅暴露了他们的个人信息，还暴露了他们工作的组织的详细信息。在本文中，我们通过挖掘员工在Facebook，LinkedIn和其他公开来源上暴露的数据来分析几个商业组织。使用为此目的而设计的网络爬虫，我们提取一个给定的目标组织的员工之间的非正式社会关系的网络。我们的研究结果，使用中心性分析和机器学习技术应用于非正式关系网络的结构，表明它是可能的，以确定组织内的领导角色，仅仅通过这种方式。通过对组织的社交网络进行聚类，并收集每个聚类中员工的公开信息，也可以获得有关组织结构的有价值的重要见解。想要隐藏其内部结构、领导人身份、分支机构的位置和专业等的组织，必须执行严格的政策来控制员工使用社交媒体。
2013-09-02 cs.SI physics.soc-ph
Social Data Mining through Distributed Mobile Sensing
在这篇文章中，我们提出了一个分布式框架，收集和分析环境和位置数据记录的人类用户（运营商）使用便携式传感器。我们证明了数据采掘分析记录的环境和位置变量之间的潜力，以及人类活动的分类分析的潜力。我们认识到，这样的实验框架的成功依赖于其候选用户网络的采用率;因此，我们已经建立了我们的实验原型上的硬件设备已经嵌入到潜在用户的日常生活-即硬件传感器安装在现代移动电话。最后，我们提出了对我们收集的数据样本的初步分析结果，以及潜在的进一步工作方向和拟议的用例场景。
2013-08-01 cs.HC cs.SI
Social Media Mining Toolkit (SMMT)
在生物医学界，利用社交媒体数据进行研究的普及程度急剧增加。仅在PubMed，自2014年以来就有近2,500篇文章涉及分析来自Twitter和Reddit的社交媒体数据。然而，这些作品中的绝大多数并没有分享他们的代码或数据来复制他们的研究。除了极少数例外，少数这样做的人会给研究人员带来负担，以弄清楚如何获取数据，如何最好地格式化数据，以及如何在所获取的数据上创建自动和手动注释。为了解决这个紧迫的问题，我们引入了社交媒体挖掘工具包（SMMT），这是一套旨在封装获取，预处理，注释和标准化社交媒体数据的繁琐细节的工具。我们的工具包的目的是让研究人员专注于回答研究问题，而不是使用社交媒体数据的技术方面。通过使用标准工具包，研究人员将能够以一致的方式获取，使用和发布数据，对使用工具包的每个人都是透明的，从而简化了社交媒体领域的研究可重复性和可访问性。
2020-03-31 cs.IR cs.SI
Social Network Fusion and Mining: A Survey
从全球范围来看，在线社交网络的格局高度分散。出现了大量的在线社交网络，可以为用户提供各种类型的服务。通常，这些在线社交网络中可用的信息具有不同的类别，其可以形式化地表示为异构社交网络（HSN）。同时，在这样一个在线社交媒体时代，用户通常同时参与多个在线社交网络以享受更多的社交网络服务，他们可以充当将不同网络连接在一起的桥梁。因此，多个HSN不仅可以代表单个网络中的信息，而且可以融合来自多个网络的信息。形式上，共享共同用户的在线社交网络被称为对齐的社交网络，并且这些充当对齐网络的锚的共享用户被称为锚用户。用户在多个对齐的社交网络中的社交活动所产生的异构信息为社交网络从业者和研究者提供了同时研究多个社交平台上单个用户的社交行为的机会。本文综述了基于广义学习背景的多对齐HSNs研究的最新进展，包括5个主要研究任务，即：网络对齐、链路预测、社区检测、信息扩散和网络嵌入。
2018-05-02 cs.CY cs.SI
Contextual Consent: Ethical Mining of Social Media for Health Research
社交媒体是数据采掘和以用户为中心的研究的一个丰富的洞察力来源，但在研究这些数据时，如果没有创建者的明确知识，就会出现同意的问题。从Facebook和Twitter等在线服务的用户那里挖掘社交数据的案例研究变得越来越普遍。这导致人们呼吁公开讨论研究人员如何最好地利用这些巨大的资源，在尊重基本伦理原则的同时做出创新性的发现。在这份立场文件中，我们强调了这一主题的一些关键考虑因素，并认为知情同意的条件往往得不到满足，使用一些人认为可以自由访问和分析的社交媒体数据可能会导致不良后果，特别是在健康研究和其他敏感主题领域。我们认为，成功利用在线个人数据，特别是用于健康和其他敏感研究，需要新的和可用的方法来获得用户的同意。
2017-01-26 cs.CY cs.HC cs.SI
Mining Reaction and Diffusion Dynamics in Social Activities
Osaka University（大阪大学）
大量的在线用户活动数据，如每周的网络搜索量，与几个查询和位置的相互影响共同发展，作为一个重要的社会传感器。通过从这些数据中发现潜在的相互作用来准确地预测未来的活动是一项重要的任务，即，每个查询之间的生态系统和每个区域之间的影响流。然而，这是一个困难的问题，在数据量和复杂的模式覆盖的动态。为了解决这个问题，我们提出了FluxCube，这是一种有效的挖掘方法，预测大量的共同发展的在线用户活动，并提供良好的可解释性。我们的模型是两个数学模型的组合的扩展：反应扩散系统提供了一个框架，用于模拟局部区域组之间的影响流，生态系统模型每个查询之间的潜在相互作用。此外，通过利用物理信息神经网络的概念，FluxCube实现了从参数和高预测性能中获得的高可解释性。在真实数据集上的大量实验表明，FluxCube在预测精度方面优于同类模型，FluxCube中的每个组件都有助于提高性能。然后，我们展示了一些案例研究，FluxCube可以提取有用的潜在的查询和区域组之间的相互作用。
2022-09-19 cs.AI cs.LG cs.SI
Earthquake Impact Analysis Based on Text Mining and Social Media Analytics
Tsinghua University（清华大学）
地震对广大地区有着深刻的影响，紧急救援行动可能会受益于有关灾害范围和程度的社交媒体信息。因此，这项工作提出了一种基于文本挖掘的方法来收集和分析早期地震影响分析的社交媒体数据。首先，基于爬虫技术从新浪微博中收集灾害相关微博。然后，对数据进行清洗，进行一系列分析，包括（1）热词分析，（2）微博数量趋势分析，（3）舆情趋势分析，（4）基于关键词和规则的文本分类地震影响分析。最后，分析了中国最近两次震级和震源深度相同的地震，比较了它们的影响。研究结果表明，舆情趋势分析和舆情情绪变化趋势可以对地震社会影响进行早期评估，有助于决策和救援管理。
2022-12-12 cs.CL cs.LG cs.SI
Determining Health Utilities through Data Mining of Social Media
“健康效用”衡量的是患者对完美健康的偏好，而不是特定的不健康状态，如哮喘、髋关节骨折或结肠癌。当随着时间的推移进行整合时，这些估计被称为质量调整生命年（QELS）。到目前为止，描述卫生事业（HU）需要详细的患者访谈或书面调查。这些数据虽然可靠和具体，但由于要努力寻找、招募和协调参与者，费用仍然很高。因此，所审查的疾病的范围、背景和时间性仍然有限。现在有超过10亿人使用社交媒体，我们提出了一种新的策略：使用自然语言处理来分析公共在线对话，以获得医疗状况严重程度的信号，并使用机器学习将这些信号与已知的HU相关联。在这项工作中，我们过滤了一个数据集，该数据集最初包含60种疾病的20亿条推文。使用这些数据，我们的算法成功地区分了轻度和重度疾病，这些疾病以前只能通过传统技术进行分类。这代表了两个相关应用的进展：第一，在不存在此类信息的情况下预测HU;第二，（在已经存在丰富HU数据的情况下）通过数据采掘估计疾病严重性的时间或地理模式。
2016-08-13 cs.AI cs.CL cs.CY
Social Media Analysis for Product Safety using Text Mining and Sentiment Analysis
越来越多的伪造事件和相关的经济和健康后果要求开发能够为反伪造斗争中的所有利益相关者提供及时和可靠信息的主动监测系统。来自社交媒体平台的用户生成内容可以提供有关产品过敏、不良事件和产品假冒的早期线索。本文报告了一项正在进行的工作，其贡献包括：使用机器学习、文本挖掘和情感分析，开发用于收集和分析药品和化妆品用户的观点和体验的框架，将所提出的框架应用于Facebook评论和来自Twitter的数据，以进行品牌分析，以及如何开发产品安全词典和训练数据以用于对用于药品和化妆品情感预测的机器学习分类器进行建模的描述。最初的品牌和产品比较结果表明了文本挖掘和对社交媒体数据的情感分析的有用性，而使用机器学习分类器来预测情感取向为用户、产品制造商、监管和执法机构提供了有用的工具来监控品牌或产品情感趋势，以便在负面情感突然或显著上升的情况下采取行动。
2015-10-18 cs.IR cs.SI
Mining Half a Billion Topical Experts Across Multiple Social Networks
挖掘社交媒体上的话题专家是一个因其广泛应用而受到广泛关注的问题。在这里，我们提出了第一项研究，该研究结合了来自四个主要社交网络的数据- Twitter，Facebook，Google+和LinkedIn，以及维基百科图表和互联网网页文本和元数据，以排名全球用户群体中的主题专家。我们对来自各种数据源（如消息文本、用户列表、网页、社交图表和维基百科）的37个特征进行了深入分析。这项大规模研究包括90天滑动窗口内的120多亿条消息和580亿条社交图边。比较表明，来自Twitter列表，维基百科，互联网网页和Twitter追随者的功能是特别好的专业指标。我们使用这些特征在包含近90，000个标签的大型地面真实数据集上训练专业知识排名模型。该模型应用于一个生产系统，该系统每天对9,000多个主题领域的6.5亿多名专家进行排名。我们提供的结果和例子，我们的专家排名系统的有效性，以及经验验证。最后，我们通过开放的REST API提供主题专业知识数据，以供更广泛的使用。
2016-08-31 cs.IR cs.SI
Mining Public Opinion about Economic Issues: Twitter and the U.S. Presidential Election
University of South Carolina（南卡罗来纳大学）；Auburn University at Montgomery（奥本大学蒙哥马利分校）
民意调查一直是选举中民意和政客之间的桥梁。然而，开展调查以揭示人们对经济问题的反馈是有限的，昂贵的，耗时的。近年来，Twitter等社交媒体使人们能够分享他们对选举的看法。社交媒体为收集大量社交媒体数据提供了平台。本文提出了一种计算民意挖掘方法，探讨在选举期间的社会媒体上的经济问题的讨论。目前的相关研究都是单独使用文本挖掘方法进行选举分析和选举预测，本研究结合了情感分析和主题建模两种文本挖掘方法。所提出的方法已经有效地部署在数百万条推文上，以分析2012年美国总统大选期间人们的经济问题。
2018-02-06 cs.CL cs.IR cs.SI
Identifying Coordinated Activities on Online Social Networks Using Contrast Pattern Mining
本研究提出基于对比模式挖掘的框架，利用EPClose算法提取恶意活动窗口中的异常行为模式，以识别社交网络上的协调用户，在真实数据上F1分数较现有方法提升至少10%。
2024-07-16 cs.SI
Investigating the Impact of COVID-19 on Education by Social Network Mining
University of Birjand（比尔詹德大学）；Birjand University of Technology（比尔詹德理工大学）
2019冠状病毒于二零二零年及二零二一年一直是社交网络上讨论最多的话题之一，并影响了全球的经典教育模式。在这项研究中，许多与新冠病毒和教育有关的推文都被考虑在内，并在GeoNames地理数据库的帮助下进行了地理标记，该数据库包含大量地名。为了检测用户的感觉，使用基于RoBERTa语言的模型执行情感分析。最后，我们获得了新冠肺炎确诊病例较多的国家的总推文、正面推文和负面推文的频率趋势。调查结果显示，推特频率的趋势与几个国家确诊病例的官方统计数据之间存在相关性。
2022-03-13 cs.CL cs.SI
Mining Social Media to Inform Peatland Fire and Haze Disaster Management
泥炭地火灾和烟雾事件是具有国家、区域和国际影响的灾害。这些现象直接损害了当地资产，并造成更广泛的经济和环境损失。卫星图像仍然是灾害管理的主要而且往往是唯一可用的信息来源。在这篇文章中，我们测试了社交媒体协助灾害管理的潜力。为此，我们比较了两个数据集的见解：通过NASA卫星图像检测到的火灾热点和2014年期间发布的印度尼西亚苏门答腊岛几乎所有GPS标记的推文。之所以选择苏门答腊岛，是因为它经常发生大量雾霾事件，影响印度尼西亚以及马来西亚和新加坡等邻近国家的公民。我们分析了数据集之间的时间相关性和它们的地理空间相互依赖性。此外，我们还展示了Twitter数据如何揭示用户在严重雾霾事件中的行为变化。总的来说，我们证明了社交媒体是雾霾灾害管理的补充和补充信息的宝贵来源。根据我们的方法和调查结果，印度尼西亚当局正在开发一种分析工具，以改善泥炭地火灾和烟霾灾害管理。
2017-08-02 cs.SI
Who are Like-minded: Mining User Interest Similarity in Online Social Networks
在本文中，我们挖掘和学习预测一对用户对视频的兴趣是多么相似，基于这些用户的人口统计（年龄，性别和位置）和社会（友谊，互动和组成员）信息。我们使用活跃用户的视频访问模式作为基础事实（一种基准）。我们采用基于标签的用户分析来建立这个基础事实，并证明为什么它被用来代替基于视频的方法，或许多潜在的主题模型，如LDA和协同过滤方法。然后，我们展示了不同的人口统计和社会特征，以及它们的组合和衍生物，在预测用户兴趣相似性的有效性，基于不同的机器学习方法结合多种功能。我们提出了一个混合树编码的线性模型相结合的功能，并表明它优于其他线性和基于树的模型。我们的方法可以用来预测用户的兴趣相似性时，地面真相是不可用的，例如，对于新用户，或不活跃的用户的兴趣可能已经改变了从旧的访问数据，是有用的视频推荐。我们的研究基于腾讯的丰富数据集，腾讯是中国社交网络、视频服务和各种其他服务的热门服务提供商。
2016-03-07 cs.SI
Reading Stockholm Riots 2013 in social media by text-mining
Stockholm University（斯德哥尔摩大学）；Jagiellonian University（雅盖隆大学）；CIOP – National Research Instutute（CIOP国家研究院）
2013年5月在斯德哥尔摩发生的骚乱是一个在世界媒体上引起反响的事件，因为它的暴力层面已经蔓延到瑞典首都。在这项研究中，我们通过文本挖掘和自然语言处理研究了社交媒体在创造媒体现象中的作用。我们的分析重点关注两个沟通渠道：Twitter和Poloniainfo.se（瑞典波兰社区论坛）。我们的初步结果显示，一些热门话题驱动的讨论主要涉及瑞典警察和瑞典政治通过计数字的使用。媒体干预的典型特征。我们已经建立了最流行的短语网络，按类别（地理，媒体机构等）聚类。情感分析显示出对警察的负面内涵。这个初步的探索性定量研究的目的是产生问题和假设，我们可以仔细遵循更深入的定性方法。
2013-10-04 cs.CL cs.SI physics.soc-ph
Brief state of the art in social information mining: Practical application in analysis of trends in French legislative 2024
本文综述社交媒体挖掘技术，并运用NLP分析AgoraVox平台数据，揭示2024年法国立法选举中国民联盟的高社交参与度及LLM在舆情预测中的价值。
2024-07-11 cs.CL cs.CY cs.SI
The Slashdot Zoo: Mining a Social Network with Negative Edges
我们分析了Slashdot技术新闻网站的用户关系语料库。这些数据是从Slashdot Zoo功能中收集的，该网站的用户可以将其他用户标记为朋友和敌人，提供积极和消极的支持。我们采用社会网络分析技术的负边权重的问题。特别是，我们考虑了全球网络特征的有符号变量，如聚类系数，节点级特征，如中心性和流行性措施，以及链接级特征，如距离和相似性措施。我们评估这些措施上的任务，确定不受欢迎的用户，以及预测的链接的符号的任务，并表明网络具有乘法传递性，允许使用基于矩阵乘法的代数方法。我们比较我们的方法，传统的方法，只适合于正加权边缘。
2017-10-31 cs.SI physics.soc-ph
Cross Event Detection and Topic Evolution Mining in cross events for Man Made Disasters in Social Media Streams
Sardar Patel Institute Of Technology（萨达尔·帕特尔技术学院）
本文提出CEED框架，通过微博分段与聚类检测跨事件，分析主题演变，验证了在人为灾害中事件检测与主题演变的有效性。
2026-04-03 cs.AI cs.SI
Mining Unfollow Behavior in Large-Scale Online Social Networks via Spatial-Temporal Interaction
Tsinghua University（清华大学）；University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
在线社交网络（OSN）通过两种普遍的行为进化：关注和取消关注，这两种行为分别表示关系的建立和关系的解除。社会网络演化的研究主要集中在追随行为上，而非追随行为在很大程度上被忽视。挖掘用户的不关注行为是一个挑战，因为用户的不关注决策不仅受到用户属性的简单组合，如信息性和互惠性，但也影响到它们之间的复杂交互。同时，以前的数据集很少包含足够的记录来推断这种复杂的相互作用。为了解决这些问题，我们首先构建了一个大规模的真实世界微博数据集，它记录了180万中国用户的详细帖子内容和关系动态。接下来，我们将用户的属性定义为两个类别：空间属性（例如，用户的社会角色）和时间属性（例如，用户的内容）。利用构建的数据集，我们系统地研究了用户的空间和时间属性之间的交互作用如何影响不跟随行为。之后，我们提出了一种新的统一模型与异构信息（UMHI）的未跟随预测。具体来说，我们的UHI模型：1）通过社会网络结构捕获用户的空间属性; 2）通过用户发布的内容和取消关注历史推断用户的时间属性; 3）通过非线性MLP层对空间和时间属性之间的交互进行建模。对构建的数据集的综合评价表明，所提出的UMHI模型的精度平均比基线方法高16.44%。此外，因子分析验证了空间属性和时间属性对挖掘未跟随行为都是必不可少的。
2019-11-17 cs.CL cs.SI
Beyond Contagion: Reality Mining Reveals Complex Patterns of Social Influence
传染是流行病学的一个概念，长期以来一直被用来描述社会对人们行为和情感（情绪）状态的影响。虽然它揭示了许多有用的见解，但尚不清楚传染隐喻是否足以充分描述社会背景下心理状态的复杂动态。使用可穿戴传感器捕捉日常面对面的互动，结合三个日常经验抽样调查，我们收集了整个工作社区最全面的个性和情绪动态数据集。从这些关于实际（而不是自我报告的）面对面互动的高分辨率数据中，出现了一幅复杂的画面，其中传染（可以被视为对他人行为的行为反应的适应）无法完全捕捉过渡状态的动态。我们发现，社会影响对国家有两种相反的影响：PDMATHAMM效应，它不仅仅是传染，还有\emph{complementarity}效应，即个人的行为倾向于补充他人的行为。令人惊讶的是，这些影响可以表现出完全不同的方向，这取决于目标个体的稳定个性或情绪倾向（稳定特质）。我们的研究结果为更丰富的社会动力学模型提供了基础，并对组织工程和工作场所的福祉产生了影响。
2015-07-15 cs.SI physics.soc-ph
Social Media Data Mining With Natural Language Processing on Public Dream Contents
Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学）；University of Michigan（密歇根大学）
本研究利用Reddit r/Dreams社区的37.4万+订阅用户梦境数据，通过统计方法及微调LLaMA 3.1-8B模型做情感分类，分析新冠疫情前后梦境情绪变化，探究疫情对公众心理健康与潜意识的影响。
2024-12-02 cs.AI cs.CL cs.CY
Mining for Geographically Disperse Communities in Social Networks by Leveraging Distance Modularity
参与者占据地理空间位置的社交网络在军事、情报和警务行动中普遍存在，如反恐、反叛乱和打击有组织犯罪。这些网络往往来自各种情报来源。发现地理上分散的社区是因为需要查明更高级别的组织结构，例如向地理上分散的各种恐怖主义小组提供支助的后勤小组。我们将Newman-Girvan模块化的一个变体应用于这个问题，称为距离模块化。为了解决这个问题，找到地理上分散的社区，我们修改了著名的鲁汶算法找到分区的网络，提供接近最佳的解决方案，这个数量。我们将该算法应用于来自两个现实世界的社交网络和恐怖主义网络数据集的大量样本，其节点具有相关的地理空间位置。我们的实验表明，这是一种有效的方法，并强调各种实际的考虑，当应用该算法的距离模块化最大化。一些军事、情报和执法组织正在与我们合作，进一步测试和部署这一新兴应用的软件。
2013-05-16 cs.SI physics.soc-ph
How to Write High-quality News on Social Network? Predicting News Quality by Mining Writing Style
Key Laboratory of Intelligent Information Processing Center for Advanced Computing Research, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；National Tsing Hua University（国立清华大学）
互联网技术的快速发展促使传统报纸在社交网络上进行新闻报道。然而，社交网络上的人们可能有不同的需求，这自然产生了一个问题：我们是否可以自动分析写作风格对新闻质量的影响，并帮助作者提高新闻质量？这是具有挑战性的，因为写作风格和“质量”很难衡量。首先，我们用“受欢迎程度”作为衡量“质量”的标准。这在社交网络上是很自然的，但也带来了新的问题：受欢迎程度也受到事件和发布者的影响。因此我们设计了两种方法来减轻它们的影响。然后，根据八条写作准则，我们提出了八类语言特征（共53个特征），并分析了它们与新闻质量的关系。实验结果表明，这些语言特征对新闻质量有很大的影响。在此基础上，设计了一个基于社会网络的新闻质量评估模型（SNQAM）。SNQAM在预测质量、呈现可解释的质量分数以及根据我们参考的写作指南提供关于如何改进质量分数的可访问建议方面表现出色。
2021-04-21 cs.CL cs.SI
Data and models for stance and premise detection in COVID-19 tweets: insights from the Social Media Mining for Health (SMM4H) 2022 shared task
Sber AI（俄罗斯联邦储蓄银行人工智能实验室）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Kazan Federal University（喀山联邦大学）；National Research University Higher School of Economics（国立研究型大学高等经济学院）
本文组织了 SMM4H 2022 共享任务 2 评估立场与前提检测模型，扩展收集了 Twitter 疫苗接种新数据，并采用特征级融合和双视图架构等策略进行广泛实验，为健康领域论辩挖掘提供数据集与研究支持。
2023-11-14 cs.CL cs.SI
Mining Persistent Activity in Continually Evolving Networks
University of Michigan（密歇根大学）
频繁模式挖掘是一个关键的研究领域，它可以深入了解不断发展的网络（如社交网络或道路网络）的结构和动态。然而，不仅网络会进化，而且它进化的方式本身也会进化。因此，除了知道模式的频率之外，还知道它们发生的时间和频率-即，它们的持久性可以增加我们对进化网络的理解。在这项工作中，我们提出了在不断发展的网络中持续存在的挖掘活动的问题-即，重复和持续发生的活动。我们扩展了时间图案的概念，以捕获特定节点之间的活动，我们称之为活动片段，这是重复发生的边缘更新的小序列。我们提出了公理和性质，持久性的措施应该满足，并开发这样的持久性措施。我们还提出了PENminer，一个有效的框架，挖掘活动片段的持久性在不断发展的网络，并设计了离线和流式算法。我们将PENminer应用于许多真实的、大规模的不断发展的网络和边缘流，并发现了在很长一段时间内令人惊讶的规律性活动，但仅通过聚合计数就无法发现这些活动，以及由于缺乏持久性而暴露出来的活动爆发。我们与PENminer的研究结果包括纽约市的出租车交通在飓风桑迪期间持续存在的社区，新自行车站的开放，社交网络用户的特征等等。此外，我们使用PENminer来识别多个网络中的异常，在AUC中识别细微异常的性能优于基线9.8-48%。
2020-06-27 cs.AI cs.SI
Spatial Data Mining of Public Transport Incidents reported in Social Media
Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫理工大学）
公共交通机构将社交媒体作为向乘客传达交通事故的重要工具。然而，虽然关于交通现象的短期日常信息通常以低延迟发布在社交媒体上，但其可用性是短期的，因为内容很少以聚合形式呈现。关于交通现象的社交媒体传播通常缺乏GIS注释，因为大多数社交媒体平台不允许将非POI GPS坐标附加到帖子。因此，对传输现象信息的分析是最少的。我们收集了一家波兰公共交通公司三年来在社交媒体上发布的用户评论。通过探索，我们推断出六类交通信息类型。我们成功地为社交媒体帖子构建了一个信息类型分类器，检测帖子中的站点名称，并将其与GPS坐标相关联，从而获得对长期聚合现象的空间理解。我们表明，我们的方法使公民科学，并使用它来分析三年的基础设施事件对乘客流动性的影响，以及对每个事件的情绪和反应规模。波兰语在空间语言理解方面资源不足，尤其是在社交媒体环境中。为了改善这种情况，我们发布了两个带注释的数据集：带有事件类型标签的社交媒体帖子，以及与注释情绪匹配的停止名称和社交媒体评论。我们还开源了实验代码库。
2021-10-11 cs.CL cs.LG cs.SI
Social Influence-based Attentive Mavens Mining and Aggregative Representation Learning for Group Recommendation
频繁的群体活动已成为人类日常生活中不可缺少的一部分。在推荐系统中，群体推荐可以向群体成员推荐满意的活动，其关键问题是如何聚合不同群体成员的偏好。现有的群体推荐算法大多采用预定义的静态聚集策略来聚集群体成员的偏好，但这些静态聚集策略不能模拟群体的动态决策过程。同时，这些方法大多依赖于直觉或假设来分析群体成员的影响力，缺乏令人信服的理论支持。我们认为，群体成员的影响力在群体决策中起着特别重要的作用，它可以更好地帮助群体的个人资料建模和执行更准确的群体推荐。为了解决群体推荐中的偏好聚合问题，提出了一种基于社会学理论的群体推荐注意聚合表示学习方法SIAGR（Social Influence-based Attentive Group Recommendation），该方法将注意力机制和流行的方法BERT作为群体偏好建模的聚合表示。具体而言，我们分析了基于社会认同理论和两步流理论的群体成员的影响力，并开发了一个关注专家挖掘方法。此外，我们开发了一种基于BERT的表示方法来学习组成员的交互。最后，在神经协同过滤框架下完成了群体推荐，并通过实验验证了该方法的有效性。
2019-08-10 cs.IR cs.SI
Linking Heterogeneous Data with Coordinated Agent Flows for Social Media Analysis
Zhejiang University（浙江大学）；Department of Communication, Michigan State University（密歇根州立大学通讯系）
本研究提出LLM智能体系统SIA，通过协调智能体流关联社交媒体异构多模态数据，采用阶段同步策略挖掘洞见，经评估可发现多样有意义的洞见，为社交媒体分析提供新方法。
2026-07-31 cs.AI cs.HC cs.SI
Discovering Coordinated Processes From Social Online Networks
本文提出将过程挖掘用于社交网络，依据发帖时间等元数据发现含不同路由构造的过程模型，并在Twitter（现X）数据上揭示协同的AI与人类行为。
2025-06-15 cs.SI
Understanding Illicit Drug Use Behaviors by Mining Social Media
人们使用毒品的情况正在增加，公共卫生机构和执法机构对此非常感兴趣。根据全国毒品使用和健康调查，在过去的30天里，有2000万12岁或12岁以上的美国人使用了非法毒品。由于药物在日常生活中的普遍存在，药物滥用相关研究一直受到广泛关注。然而，大多数现有的研究都依赖于调查。调查由于其性质而提出了相当多的问题。接受调查的人可能不会如实回答关于非法药物使用等敏感话题的调查。选择一个有代表性的样本进行调查是另一个重大挑战。在本文中，我们探讨了使用社交媒体大数据来了解非法药物使用行为的可能性。Instagram的帖子是通过分析每个帖子提供的主题标签使用药物相关术语收集的。一个大型的和动态的字典，经常非法药物相关的俚语是用来找到这些职位。研究这些帖子，以找到与一天和一周的时间有关的常见药物消费行为。此外，通过研究吸毒者关注的账户，我们希望发现吸毒者的共同兴趣。
2016-04-24 cs.SI
Fine-grained Mining of Illicit Drug Use Patterns Using Social Multimedia Data from Instagram
根据NSDUH（全国药物使用和健康调查），在过去的30天里，有2000万美国人服用了药物。打击非法药物使用对公共卫生和执法机构具有重大意义。尽管重要性，大多数现有的研究药物使用依赖于调查。对敏感话题的调查，如吸毒，可能不会被接受调查的人如实回答。选择一个有代表性的样本进行调查是另一个重大挑战。在本文中，我们探讨了使用大的多媒体数据的可能性，包括图像和文本，从社交媒体，以发现药物使用模式在细粒度方面的人口统计。通过分析每个帖子提供的主题标签，按药物相关术语搜索和收集Instagram帖子。一个大型的和动态的字典，经常与毒品有关的俚语是用来找到这些职位。使用鲁棒的面部图像分析算法提取用户人口统计数据。然后，对这些帖子进行挖掘，以发现它们发布的时间和地点以及吸毒者的年龄和性别方面的共同趋势。此外，通过研究吸毒者关注的与毒品有关的帖子，我们提取了吸毒者的共同利益。
2016-11-25 cs.SI
Discovering Key Nodes in a Temporal Social Network
[背景]发现关键节点在社会网络分析（SNA）中具有重要意义。对关键节点的有效、准确挖掘，促进了广告、推荐等领域的成功应用。【方法】针对用户行为的时间属性和类别属性--何时转发或回复消息，以及通过结构嵌入度量的社交亲密度，设计了一种更敏感的PageRank类算法，以适应不断增长和变化的社交网络，挖掘关键节点。【结果】与基线PageRank算法相比，在SNAP Higgs数据集的SIR疾病模拟中，该算法选择的关键节点表现明显更好。[结论]这些结果有助于更好地理解社会事件在网络上的传播。
2018-03-01 cs.SI physics.soc-ph
PyPoll: A python library automating mining of networks, discussions and polarization on Twitter
今天，在线社交网络在我们的社会中具有很高的影响力，因为越来越多的人使用它们来相互沟通，表达他们的意见，参与公共讨论等，特别是Twitter是人们主要用于政治讨论的最受欢迎的社交网络平台之一。这吸引了许多研究的兴趣，通过收集数据，分析通信模式和探索用户网络的结构来分析Twitter上的社会现象。虽然以前的工作有许多共同的数据汇集和分析方法，但这些方法主要是由研究人员以自定义的方式每次重新实现的。在本文中，我们将介绍PyPoll，一个开源Python库，它可以操作Twitter讨论的常见分析任务。使用PyPoll，用户可以执行Twitter图形挖掘，计算极化指数并生成交互式可视化，而无需第三方工具。我们相信PyPoll可以通过提供易于使用的方法来帮助研究人员自动化他们的任务。此外，我们展示了使用的图书馆提出两个用例; PyPoll可视化应用程序，一个在线应用程序的图形可视化和共享，和政治灯塔，一个门户网站，用于显示在Twitter上的各种政治主题的极化。
2023-03-11 cs.SI
DeepCity: A Feature Learning Framework for Mining Location Check-ins
在线社交网络扩展到地理空间，产生了大量的用户签到数据。了解签入可以帮助构建有吸引力的应用程序，例如位置推荐。在本文中，我们提出了DeepCity，一个基于深度学习的特征学习框架，用于分析用户和位置，以及用户人口统计和位置类别预测。这两个预测对于社交网络公司提高用户参与度至关重要。DeepCity的主要贡献是提出了特定于任务的随机游走，它使用位置和用户属性来引导特征学习特定于每个预测任务。在从Instagram收集的三个城市的4200万次签到上进行的实验表明，DeepCity实现了卓越的性能，并显着优于其他基线模型。
2016-10-12 cs.SI
Self-supervised Hypergraph Representation Learning for Sociological Analysis
现代社会学深刻地揭示了许多令人信服的行为分析的社会标准。不幸的是，其中许多太主观，无法在在线社交网络中测量和呈现。另一方面，数据采掘技术可以更好地发现数据模式，但它们中的许多人留下了不自然的理解。在本文中，我们提出了一个基本的方法，以支持进一步融合的数据采掘技术和社会学的行为准则。我们的亮点有三个方面：首先，我们提出了一个有效的超图意识和快速线图构造框架。超图可以更深刻地表示个人与环境之间的相互作用，因为超图中的每条边（也称为超边）包含两个以上的节点，这非常适合描述社会环境。线图将每个社会环境视为一个超级节点，不同环境之间存在潜在影响。通过这种方式，我们超越了传统的成对关系，并在各种社会学标准下探索更丰富的模式;其次，我们提出了一种新的基于超图的神经网络来学习从用户到用户，用户到环境，环境到用户，环境到环境的社会影响力。神经网络可以通过无任务的方法进行学习，使我们的模型非常灵活，以支持各种数据采掘任务和社会学分析;第三，我们提出了定性和定量的解决方案，以有效地评估最常见的社会学标准，如社会整合，社会平等，环境演变和社会极化。我们广泛的实验表明，我们的框架可以更好地支持在线用户行为和社会学分析的数据采掘任务。
2023-01-06 cs.CY cs.SI
Extracting Feelings of People Regarding COVID-19 by Social Network Mining
University of Birjand（比尔詹德大学）；Birjand University of Technology（比尔詹德技术大学）
2020年，COVID-19成为全球关注的焦点，并仍广泛反映在所有社交网络中。每天，用户发布数百万条关于这个主题的推文和评论，其中包含有关公众舆论的重要隐含信息。在这方面，我们收集了一个英文的新冠病毒相关推文数据集，该数据集由2020年3月23日至6月23日的200多万条推文组成，以提取各国人民在疫情爆发初期的感受。为此，首先，我们使用基于词典的方法结合GeoNames地理数据库来标记tweet的位置。接下来，提出了一种基于最近引入并被广泛引用的RoBERTa模型的方法来分析它们的情感内容。之后，为全球和更多参与COVID-19的国家制作推文频率和情绪的趋势图。图形分析表明，大多数国家的推文频率图与官方统计的每日患病人数显着相关。此外，几个隐含的知识提取和讨论。
2021-10-12 cs.CL cs.SI
