33页PPT|腾讯社交网络的大数据建模框架探索报告

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。

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大数据

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

腾讯社交网络的大数据建模框架探索报告

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