【PPT】腾讯社交网络的大数据建模框架探索报告

PPV课大数据

在10月24日2014中国计算机大会的重要活动之一 —-“大数据高峰论坛”，腾讯公司社交网络运营部专家研究员岳亚丁在论坛上作了题为“社交网络的大数据建模框架探索”报告。他在报告中首先简略回顾腾讯社交网络的研究及应用成果，然后从尚未充分解决的若干问题出发，分析潜在问题和当前方法局限，对更一般性社交网络的建模给出一些思路建议，包括对最新计算智能技术的采用。接着提出理想中的模型框架，以及理想的模型框架探索方式。最后，对社交网络数据的应用潜力做出展望。

下面是PPT要点：

研究方向：基础 + 应用

目的：帮助用户高效地社交，并支持人、信息、实物之间的高效流动。

算法：

圈内紧密、圈外松散

对圈子以及圈友的类型进行识别

准确率、覆盖率 比较满意 （基于QQ群以及腾讯实体圈进行验证）

（Location-based Social Networking）

用户之间、用户与群体之间的行为相关

游戏app传播受关系链的影响：

用户之间、用户与群体之间的行为相关

游戏app传播受局部网络结构的影响：

三角关系：3个人互为好友，已有2人在玩“天天酷跑”，则第三人玩“天天酷跑”的概率会更高，如果：

-前两人进入游戏的时间间隔长度越小； -前两人属于游戏早期用户； -三角关系中的消息量越多。

推荐系统

-模型僵硬：刚买了一个微波炉，又接二连三地推荐微波炉？我的微波炉没这么快坏掉的。 -个性化不足：为什么推荐这些给我？它们都不是我想要的。我想要的在哪里？ -退化成搜索：给我一个长长的列表，我得一个个地去看，每一个都似是而非，还是拿不定主意。这叫什么推荐？ -缺少互动：猜我喜欢什么？为啥不问我喜欢什么？ -…

期望：

回归到推荐本质，不要瞎蒙；

Maximize：E [推荐成功率 / 用户成本(user’s effort)]

社交网络的长期演化方向

-QQ 会不会成为第二个 MySpace、Friendster 轰然倒下？ -产品的 UI、结构、功能，对用户行为及市场的影响

期望：

-Leading indicators，crises/crash forecasting -产品的长期运营