看到文档活动中心出了 COS 征文活动，就又来参加了，这次会介绍一下自己在微博客场景下是如何使用 COS 的
3 年的硕士生涯一转眼就过去了，和社交网络也打了很长时间交道。最近突然想给自己挖个坑，想给这 3 年写个总结，画上一个句号。回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的，开始科研生活时到处发邮件要源代码，发完最后一封本以为又是无功而返，很意外的收到了秒回的邮件，邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码。当时过于开心，因为终于有热心的作者回复了，以至于没有仔细考虑，想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅。之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复，实验代码多是使用 Python 构建的，好吧只能咬咬牙继续了。当时的学习苦于资料太少，唯一的参考只有那份 R 语言实验代码，因此萌生了写一份站在社交网络分析角度的 R 语言教程。《社交网络分析的 R 基础》中所介绍的内容都是最新的技术，Visual Studio Code 在半年之前甚至无法调试 R 语言，代码规范遵循 Google's R Style Guide。该系列博客一共包含六篇文章，具体的目录如下：
编者按：这篇文章的内容最初由Sebastien Goasguen发表在在Build a Cloud博客上。
（点击可查看大图） 本文主要阐述： 社交网络的结构特性与演化机理 社交网络群体行为形成与互动规律 社交网络信息传播与演化机理 浏览后四章的内容请见下篇（2017年9月26日二条）。 前言 社交网络在维基百科的定义是“由许多节点构成的一种社会结构。节点通常是指个人或组织，而社交网络代表着各种社会关系。”在互联网诞生前，社交网络分析是社会学和人类学重要的研究分支。早期的社交网络的主要指通过合作关系建立起来的职业网络，如科研合作网络、演员合作网络等。 本文所指的社交网络分析专指在线社交网络分析（Onlin
社交网络在维基百科的定义是“由许多节点构成的一种社会结构。节点通常是指个人或组织，而社交网络代表着各种社会关系。”在互联网诞生前，社交网络分析是社会学和人类学重要的研究分支。早期的社交网络的主要指通过合作关系建立起来的职业网络，如科研合作网络、演员合作网络等。
数据抓取公司泄露了2.35亿个Instagram，TikTok和YouTube用户记录
编者按：本文最初发表于 2018.07.07 JuiceFS 官方博客，那是还没有开始这个公众号，官博去年的文章里这篇阅读最多，所以在官微中也发一次，方便读者引用、转发、收藏。
本文分析了Apache CloudStack社区的健康状况，通过分析邮件列表的流量和贡献者列表，发现该社区在过去四个月中持续稳定增长，并且贡献者数量增加，公司、用户和开发者之间的合作增强。同时，文章还指出了社区面临的挑战，如贡献者之间的沟通问题和代码贡献者数量较少等。
互联网和社交网络有着很强的“工具性”特征，它和任何的“工具”一样，一旦人们将处于客体地位的工具向主体进行转化，人们就会依赖上工具而脱离人真正的本质。换句话说，一旦社交网络成为了人们生活的手段，就不仅是一种目的性的存在，而是日常生活的“随身伴侣”。
随着社交网络日益发展，人们乐于在社交网络上分享自己的生活，拓展自己的人脉。这一系列活动背后，是基于社交网络的巨大数据。然而，人们对社交网络数据的挖掘和分析都还处于相对初级的阶段，大规模、高维度数据的挖掘方法还在不断地演化。 随着信息技术的迅猛发展，参与到社交网络的人越来越多，人们乐于在网络中去分享自己的相关信息，拓展自己的人脉。企业甚至能通过社交平台去直接影响客户，一切都似乎因为社交网络的出现而变的美好。 波浪式的社交网络传播 每一条发布的信息，如同石块入水所散开
不同于图像、自然语言这种欧式空间的数据，网络结构的数据——图，通常无法通过CNN或者RNN来处理，这就需要我们寻找其他的方法来处理图数据。图数据其实非常常见，例如社交网络关系、分子结构、论文互相引用的关系网络等等，所以如何表达网络节点的特征就十分重要，表达好了节点的特征，我们就可以用它做下游的分类、预测、聚类、可视化等等任务。
GoToSocial 是一个十分轻量（轻量到甚至没有用户界面，需要使用第三方程序登录、兼容 Mastodon 应用进行使用）的 ActivityPub 联邦社交网络程序，自建 GoToSocial 可以避免您的信息因为所在实例倒闭、不可抗力等原因化为乌有。
这个项目叫做「forum-java」，是一款用 Java（spring boot） 实现的现代化社区（论坛 / 问答 / BBS / 社交网络 /博客）系统平台。
社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分，同时也成为了海量信息和数据的产生地。随着社交网络的蓬勃发展，如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为一项具有挑战性的任务。自然语言处理（NLP）技术的应用为社交网络分析提供了新的思路和工具。本文将深入探讨NLP技术在社交网络分析中的创新应用，包括舆情分析、用户画像构建、事件检测等方面，为读者展示NLP如何赋能社交网络数据的挖掘和应用。
Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，专为提供超低延迟分析而构建，即使在极高吞吐量下也是如此。 它可以直接从流数据源（例如 Apache Kafka 和 Amazon Kinesis）中摄取，并使事件可用于即时查询。 它还可以从 Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure ADLS 和 Google Cloud Storage 等批处理数据源中摄取。
近年来，社交网络已经革新了人们的生活习惯。人们每天都会使用社交频道与朋友和家人联系。但是涉及到隐私和数据安全时，仍有一些共同的问题。尽管社交网络创建了复杂的隐私策略来保护用户的信息，但如果你不想自己的信息被泄露，最好的办法还是把数据保存在自己的服务器上。
AMiner × 量子位 联合出品 编者按： 陈思明，现为复旦大学青年研究员，博士生导师。 从复旦出发，到北京大学，再到德国，最后回到复旦任教。 他曾远走见识天高海阔，也不忘初心，落叶归根。 一路走来，无论是在数据可视化领域的学术追求，还是在生活上对人文兴趣的探索，他一直用热爱温养时间，步步向前。 今年1月，在AMiner团队推出的AI 2000榜单中，陈思明入选2022年全球可视化领域最具影响力学者。 我们有幸和他进行了一次深入对话。 电脑、旅行和诗歌 陈思明的主页上写着这样一句话：“我喜欢电脑、旅行和诗
在快速增长的学术大数据背景下，社交网络技术最近引起了学术界和工业界的广泛关注。学术社会网络的概念正是在学术大数据的背景下产生的，指的是由学术实体及其关系形成的复杂的学术网络。有大量的学术大数据处理方法来分析学术社交网络丰富的结构类型和相关信息。现在各种学术数据都很容易获取，这让我们更容易分析和研究学术社交网络。本研究调查了学术社交网络的背景、现状和趋势。我们首先阐述了学术社会网络的概念和相关研究背景。其次，基于节点类型和时效性分析模型。第三，我们回顾分析方法，包括相关的指标，网络属性，和可用的学术分析工具。此外，我们还梳理了一些学术社交网络的关键挖掘技术。最后，我们从行动者、关系和网络三个层面系统地回顾了该领域具有代表性的研究任务。此外，还介绍了一些学术社交网站。本调查总结了当前的挑战和未解决的问题。
AI 科技评论按：由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办、哈尔滨工业大学承办的第七届全国社会媒体处理大会（SMP 2018）于 2018 年 8 月 2 日- 4 日在哈尔滨召开。雷锋网作为独家战略媒体带来合作报道。SMP 专注于以社会媒体处理为主题的科学研究与工程开发，为传播社会媒体处理最新的学术研究与技术成果提供广泛的交流平台，旨在构建社会媒体处理领域的产学研生态圈，成为中国乃至世界社会媒体处理的风向标。
数据抓取 一、直接抓取数据 二、模拟浏览器抓取数据 三、基于API接口抓取数据 数据预处理 可视化 数据分析 扩散深度 扩散速度 空间分布 节点属性 网络属性 传播属性 结语 在线社交网站为人们提供了一个构建社会关系网络和互动的平台。每一个人和组织都可以通过社交网站互动、获取信息并发出自己的声音，因而吸引了众多的使用者。作为一个复杂的社会系统，在线社交网站真实地记录了社会网络的增长以及人类传播行为演化。通过抓取并分析在线社交网站的数据，研究者可以迅速地把握人类社交网络行为背后所隐藏的规律、机制乃至一般
本文主要阐述： 社交网络分析的应用 社交网络前沿研究 学习资料 参考资料 浏览前三章的内容请见上篇（2017年9月26日头条）。 四． 社交网络分析的应用 1. 社交推荐 社交推荐顾名思义是利用社交网络或者结合社交行为的推荐，具体表现为推荐 QQ 好友，微博根据好友关系推荐内容等。在线推荐系统最早被亚马逊用来推荐商品，如今，推荐系统在互联网已无处不在，目前大热的概念“流量分发是互联网第一入口”，支撑这个概念有两点核心，其一是内容，另外就是推荐，今日头条在短短几年间的迅速崛起便是最好的证明。 根据推荐
听说4月14日腾讯社交网络运营部八位大咖倾巢出动，齐聚深圳圣淘沙酒店。所谓何事？ 当然是GOPS全球运维大会--腾讯运维体系专场了，几位老师给大家带来了一场思想盛宴。活动圆满结束！～ 下面跟着小编来去看看活动现场盛况，感受几位讲师的风（yan）采(zhi)吧。 首先，让我们隆重地请出本次专场活动的出品人兼主持人--腾讯运维总监聂鑫，从开发到运维，伴随社交网络运营部成长的十年，负责过腾讯社交产品所有业务运维工作，见证了整个SNG运维体系的建立，发展和成熟过程。有这么重量级的大咖加持，咱们的专场能不诚
存储桶(Bucket)是对象的载体，可理解为存放对象的“容器”，且该“容器”无容量上限、对象以扁平化结构存放在存储桶中，无文件夹和目录的概念，用户可选择将对象存放到单个或多个存储桶中[1]。由于存储桶具有扩展性高、存储速度快、访问权限可自由配置等优势，如今已纳入各大公有云厂商的关键基础设施中。
某个闲的无聊的人： site:tieba.baidu.com 01010101@qq.com
来自密歇根州立大学的Ralf Schmälzle等人在PNAS上发文，主要介绍了社交交互过程中的脑网络的大脑连接的变化，并发现基于脑网络可以一定程度地揭示社交网络结构。社会关系的破坏会对人的思想和感受有显著的影响，因此，为了探究社会网络变化以及社会疼痛如何引起大脑网络变化，研究利用获取的80名男性青少年的fMRI数据，发现了社会排斥时心理系统网络的连接数量的增加。在研究社交网络与基于任务态的动态连接的相关性方面，研究指出，在被社会排斥的情况下，参与者的心理系统（Mentalizing System）的脑区连
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。
作者：Yannick Feder，Hyva集团采购总监 我发现似乎没什么人真正了解社交网络是如何运作的，于是我决定写下这篇文章，以简明、不做作的方式阐明社交网络的内部运作原理（主要以LinkedIn领英为例）。 我想通过这篇文章为你提供一个理解社交网络的基本框架，并且你能据此向其他人讲解：社交网络是如何构建的？Influencer是什么？Lions是什么？信息是如何扩散的？为什么有的文章很热门，而有的文章却无人问津？ Social Networks Geography 社交网络地理 科学家们通常用一张成员
整理 | 刘燕，核子可乐 不止 Web 3，互联网去中心化的新希望还有 Mastodon。 Medium 宣布将推出 Mastodon 实例 据悉，Medium 日前宣布将推出 Mastodon（长毛象）实例 me.dm。 不同于“生杀大权”高度集中的 Twitter，Mastodon （长毛象）是一个去中心化的社交平台，它没有人工智能算法驱动的推荐机制和内容审核功能，禁止广告，拒绝商业化。该平台的基本规则反映了欧洲对人类尊严的重视，禁止仇恨言论、性别歧视、种族主义、恐跨性别言论和恐同言论。 20
腾讯研究院S-Tech研究团队 报告下载：社交斋戒报告节选 1研究综述 1.1研究缘起 过去十余年，我们经历了一场传统社交的革命。 社会交往是人类的基本需求，社交网络将这一需求
作者：小白编码；链接：blog.csdn.net/weixin_46146269
《走进腾讯，聊运维干货（第一期）：海量运维实践大曝光》是腾讯云主办的互联网运维实践系列技术分享沙龙，活动邀请了腾讯云的技术专家分享他们的运维经验。该活动在北京、上海、深圳、广州、厦门、成都等城市举办，主题为海量运维实践大曝光。活动旨在帮助互联网从业者了解腾讯的运维实践和干货，学习如何打造稳定、高效、安全的系统，以应对海量用户的挑战。活动吸引了来自全国各地的开发者、运维工程师、架构师等，在活动现场，大家通过腾讯云社区报名，活动报名人数超过1000人。活动上，腾讯云的技术专家围绕“运维”这一主题，从海量运维、运营规划、运维自动化、智能监控等多个角度，结合实战案例，深度剖析了运维领域的最佳实践和干货。
犀牛鸟学问特别活动 犀牛鸟学问特别活动CCF YOCSEF“社交网络与大数据前沿” 学术报告会将于6月22日周四下午在腾讯北京分公司希格玛大厦举行。 本次报告会邀请到犀牛鸟海外专家CMU Christos Faloutsos 教授，中科院计算所副研究员、微信AI科学顾问罗平博士，清华大学崔鹏副教授畅谈社交网络前沿研究。参与报名请点击底部“阅读原文”。 随着微信、微博、Facebook、Twitter等线上社交平台的普及与广泛应用，用户可以随时随地的在网络上分享内容，进行互动，由此产生了海量的用户数据。用户在
又一款挑战 Twitter 的去中心化社交应用 Damus，现已正式登陆 App Store。
随着网络攻击手段的日益复杂化，网络安全领域所面临的威胁也愈发严重。在这种情况下，如何有效地处理和分析与大量的攻击数据，以找出其中的关键线索，成为网络安全分析师们所面临的重要挑战。本文将针对这一问题进行分析并提出相应的解决方案。
社交是人的天性。互联网时代，社交资本的价值日益凸显，人们都希望以最高效的方式获得最多的社交资本。这一根本需求促成了互联网世界众多公司的兴衰起伏。
经由与IEEE的战略合作，腾讯公司有幸邀请到数据挖掘领域奠基人之一，卡耐基梅隆大学Christos Faloutsos 教授作为“犀牛鸟海外专家”于6月13日、22日分别访问腾讯深圳总部与北京分公司。Faloutsos 教授为腾讯员工带来了精彩的学术报告，并与多支技术团队开展了深入的讨论与交流。同时，作为特邀演讲嘉宾参与了6月22日在北京举办的“犀牛鸟学问特别活动”- CCF YOCSEF“社交网络与大数据前沿” 学术报告会。 6月12日，深圳迎来了入夏以来的第一次台风“苗柏”的登陆。13日在暴雨的天气中，
数据猿导读 基于社交网络分析的风险控制才刚刚开始，随着互联网金融的快速发展，团伙欺诈也日趋专业化同时迅速膨胀，社交网络分析结合大数据处理技术必将是应对新形势下欺诈的一个利器。 本文为数据猿推出的大型“
互联网时代，假新闻铺天盖地，而且极具迷惑性，因此假新闻检测任务对逻辑的判断，以及常识的学习都需要很高的要求。今天和大家分享『虚假新闻检测』相关研究进展，包括创新点、改进点等
本文讲述了一个名为OurMine的黑客组织，通过盗取社交媒体的账号，引起全球关注。该组织声称自己只是提醒企业安全意识，但实际却通过盗号进行恶作剧，甚至对科技圈、体育圈、娱乐圈、金融圈等多个领域造成了影响。虽然目前无法确认该组织的真实身份，但其似乎并不打算进行大规模破坏。本文还介绍了OurMine的Twitter账号，以及他们曾经盗取过的账号，以帮助读者更好地了解这个神秘的黑客组织。
各位 Buffer 周末好，以下是本周「FreeBuf周报」，我们总结推荐了本周的热点资讯、安全事件、一周好文和省心工具，保证大家不错过本周的每一个重点！
从社交网络到生物信息学，再到机器人学中的导航和规划问题，图在各种现实世界的数据集中普遍存在。
中国计算机学会《社交网络与数据挖掘-学科前沿讲习班》价值1725元门票免费派送（仅2张！） 关注腾讯高校合作独享福利 讲习班时间：2014年8月10-12日 地点：中科院计算所 【抢票结果】 恭喜以下两位朋友获得本次讲习班门票各一张。具体参会方法，请留意手机短信通知。 186******244 153******998 【讲习班详情】 主题 社交网络与数据挖掘 特邀讲者 John Hopcroft 康奈尔大学计算机系教授、图灵奖获得者、美国科学院/工程院/艺术学院院士、计算理论的奠基人之一、Hop
中国计算机学会《社交网络与数据挖掘-学科前沿讲习班》价值1725元门票免费派送（仅2张！） 关注腾讯高校合作独享福利 讲习班时间：2014年8月10-12日 地点：中科院计算所 【抢票方式】 关注“腾讯高校合作”微信公众号 Tencent_UR，回复“抢票”，根据公众号提示，回复个人信息进行抢票； 系统随机抽取，中奖者会收到通知短信，请留意； 抢票时间：7月21日-7月24日 【讲习班详情】 主题 社交网络与数据挖掘 特邀讲者 John Hopcroft 康奈尔大学计算机系教授、图灵奖获得者、美国
大多数社交媒体都没有使用nofollow链接，每当社交媒体会员创建指向外部站点的链接时，社交媒体就会自动添加rel=nofollow。在nofollow链接讲座中我们说过nofollow链接没有提供任何价值，因为搜索引擎即使他们确实遵循链接访问到nofollow网站也不会将它们用于排名目的。
数据挖掘研究的当前状态太“特别”。许多技术都是针对个体问题设计的，如分类或聚类，但没有统一的理论。然而，统一不同数据挖掘任务（包括聚类，分类，关联规则等）以及不同数据挖掘方法（如统计，机器学习，数据库系统等）的理论框架将有助于该领域 并为未来的研究提供基础。
下午四点，Dawn 正忙于她自己的项目。这时她查看邮件发现有一条 Chatter 消息 @ 了她的团队，是关于一个最近移交给其他团队的项目的消息。从消息中可以看出其他团队发现 Dawn 的直接下属 Alex 提交的文件中有一个问题。但是Alex 今天提前下班去参加他儿子的钢琴独奏会了。Dawn 了解到这个问题必须要尽快得到解决，但是她又不想打扰正在观看儿子表演的 Alex。
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