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我最近读了一篇关于arXiv的文章，这是清华大学和腾讯的一群人使用微信群数据进行的一项研究。只是，我目前对社区非常感兴趣，所以我仔细阅读了这篇文章，因此，请做如下记录。让我谈谈我看到的这篇文章的要点：

根据作者的说法，这是第一篇使用腾讯微信数据进行分析的学术文章。这个理由绝？?对很棒太霸气了。这就是你想做的研究，查找其他人尚未分析的牛数据。微信，谁都知道，目前是世界第二大即时通讯软件，每月有6亿活跃用户，分析这些数据绝对很棒。我们的学术界一直鼓励腾讯的兄弟姐妹开放这一数据。可以做很多有趣的研究。
这可能是研究由即时消息形成的小组的第一篇（至少为少数几篇）文章。在中国，社区的概念方兴未艾，但是请检查各种英文文件，似乎没有相应的英语单词。社区划分的一个特征是由即时消息传递（手机移动互联网），它将比社交网络具有更高的粘性，传统论坛，和在线社区；
使用小组的结构特征来预测小组的发展。对于机器学习来研究社交媒体和群体，这似乎是非常常规和标准的范例。但是与此类研究的个人接触并不多，所以我感到非常有趣。

作者：邱介中？，李一轩？，姐姐，郑路，好耶，伯辰？，杨强？，和约翰·E 霍普克罗夫特？

单元：?计算机科学与技术系清华大学？计算机科学系康奈尔大学？腾讯公司北京，中国。计算机科学系香港科技大学

标题：社交消息组的生命周期和级联

下载链接：http：// arxiv。组织/ abs / 1512。07831

很好下一个，我想详细描述本文的一些有趣方面

首先，关于数据（绝对不能，数据在研究中的作用现在太重要了）

作者使用微信群记录，从7月26日到8月28日的34天数据， 2015年包括2。300万组。数据内容包括：

小组活动（谁在什么时候在哪个小组中活跃），用户集合，邀请记录（谁邀请谁在什么时候加入群组），和朋友关系数据（谁和谁在什么时间成为朋友）

根据功能和持续时间，微信群组可以分为两种：基于事件的临时群组，以及基于组织和长期社会关系的长期团体，这在小组生命中活动时间长度的分布中很明显，如下所示：

我们看到了临时小组的生命周期可能不会超过5天。长期小组将持续一个多月。

下一个，作者主要研究小组的结构。所谓的结构，它指的是小组中朋友的社交网络。如下所示：

如（a）所示，这是组内的社交网络。作者主要使用两个指标来衡量小组的结构，一是三角形的比例，所谓的空心三角形是由图（a）中的三个ADC节点形成的局部结构；另一个是闭合三角形的比例，图中的ABC；还有边缘的密度，是将变量除以C_n ^ 2，那是，这些点完全连接时的连接边数。

然后java小程序的生命周期有，作者研究了这三个指标的演变。也很简单它首先在起点上计算了这些指标，然后一个月后计算这些指标，得到三张照片b， C， d。然后，我们比较了长期和短期（蓝色和绿色）结构指标。如果结构不变，然后曲线将落在45度对角线上。看来长期组比短期组的变化更大。它表明，长期组受这些结构因素的影响更大。

因为微信邀请好友机制是任何组中的人都可以邀请的。这样，从建立团队的第一人称，他可以邀请其他人，然后，这些人加入小组后即可邀请。，这构成了级联的树状结构。比较长期组和短期组，他们的树深不同如下所示：

长期的团队结构更深，短期小组比较讨人喜欢。

在这棵树上节点是人，链接是邀请关系。我们可以使用“结构病毒式传播”（结构病毒式传播也称为维也纳指数描述树的形状。维纳指数定义为任意两个节点之间的平均距离。越大树越深。这里，我以为树的粗俗缩放定律索引也可以用来计算这个东西。看到

http：// wiki。斯马净/指数。PHP的/？éo|？

下一个，作者试图利用小组的静态特征，包括结构特征（局域网结构）和成员的人口统计特征（例如性别，年龄，等等）以预测小组的寿命。基本例程是将小组数据的一部分用作训练集，使用SVM（支持向量机）进行预测，但是预测不是重点，注重准确性。结果发现，结构特征起着最大的作用。预测精度可以高于60％。而且，即使只有1天的数据，我们也可以很好地预测。如下

最后，作者分析了什么样的人更有可能被邀请加入小组，什么样的人很容易成功。并且还使用结构特征进行预测。如下所示：

这个圈子中的节点都在组中，蓝色节点表示在特定时间发送邀请的人，红色节点代表被邀请的人。白色节点代表边缘节点（无组条目，但它已经是该小组成员的朋友了。虚线代表友谊，蓝色箭头指示邀请关系。

下一个，作者看到了什么样的人更有可能被邀请加入该小组。他们使用两个指标来计算一个是该节点加入该群组的朋友数量；第二个指标是这个人的结构多样性，定义为以该人为中心的第一级邻居形成的朋友网络中的联通组数。如下所示：

如左图所示，以V为中心的本地网络，蓝色节点已在组中，所以k = 4。此外，如果您依次删除V和所有内容，然后剩下3个联通子图，所以它的结构多样性是3。

然后，让我们看看被邀请的节点的概率如何随k和结构多样性指数变化。从（b）中我们可以发现，随着k的增加，被首先邀请的概率增加，但是如果k太大，那样的话会很震惊因此，k的可预测性变得更差。另一方面，从（c）中您会发现，随着结构多样性的增加，被邀请参加小组的可能性将降低。不管这个中心节点有多少朋友。那是，一个人交朋友越简单，它加入新组的可能性越大。

最后，作者会邀请一个人吗微信小程序的生命周期有哪些，以及是否可以接受邀请进行预测。发现精度可以达到95以上。小组的历史特征在预测谁会邀请他人时特别有效微信小程序的生命周期有哪些，如果您想预测邀请的人java小程序的生命周期有，然后，局部结构特征非常重要。用户的人口特征相对不重要。

作者：杰克

原始地址：http：// www。大群组织/ swarma /详细信息。PHP的？id = 18739＃rd

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