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社交网络结构特性研究与实现
随着社交网络的兴起和普及，人们逐渐意识到社交网络在现代社会中的重要性。在过去，人们几乎无法跨越地域限制，建立自己的社交网络。如今，社交网络为我们提供了一个便捷的交流平台，使得人们可以在地理上分布很远的情况下建立和维护联系。社交网络在许多方面都对人们的生活产生了深远的影响，比如社交网络可以帮助人们增加社交资本、推广产品、传播信息等等。另外，社交网络串连了人类的各个社会组成部分，并反映了人类社会的自组织性质。在这样一个背景下，研究社交网络的结构特性成为一项极其重要的任务。
一.社交网络常用特征
1、度分布
社交网络中的每个节点都有一个连边数量，称为节点的度，所有总和是网络中的边数，也就是平均度数。为了研究网络中节点的度之间的关系，社交网络的度分布经常用于描述节点的度之间的分布。社交网络的度分布通常是幂律分布，这意味着一些节点有多个较多的连接，而大多数节点只有很少的连接。
2、簇系数
簇系数指的是与一个节点u相连的所有节点两两之间的连边占其所可能存在的连边总数的比例。如果一个节点有n个邻居，则簇系数等于它的邻居之间实际连线数/可能的连线数。
3、中心性
中心性是指节点对网络中其他节点的影响力大小。在有向图中，中心性刻画的是节点向外提供或接收信息的程度。
4、介数中心性
网络上的介数中心性可以确定任意两个节点之间的最短路径上经过该节点的频率。介数中心性高的节点是“桥接器”，它们在整个网状结构中负责较大的联系。
二.实现社交网络结构特性研究
1、抓取数据
分析一个社交网络的开始就是抓取数据。要想抓取数据，我们需要学会使用各大社交平台的API。目前主流的社交网络都提供了自己的API，我们使用相应的API获取社交网络数据，然后存储到数据库中。
2、数据清洗
数据清洗是指将数据中的无用信息去除，即保留有用的内容。首先，删除已经注销或不存在的用户账户，每个人只能在一种情况下被计算，要么是现实存在的人，要么是由该用户重复制造的合理帐户。其次，删除重复的数据。重复数据会影响研究结果。最后，对关键性质进行分类及标准化。对于一个社交网络数据，我们需要把它们分类，并且对应特征进行标准化。
3、构建社交网络
有了抓取的数据后，我们需要将它们构建成社交网络。构建社交网络通常会采用邻接矩阵和邻接表两种方式。邻接表可以更快地实现出现相关的关系，而邻接矩阵对于任意两个点之间的联系查询速度要相对快一些。
4、网络结构探索
利用社交网络分析工具，可以在社交网络中进行建模、拟合、统计分析、挖掘、可视化等操作。例如，使用degreeplot可以绘制节点度分布，分析网络中节点的度数分布特点。使用簇系数可以计算网络中的小团体，分析小团体的组成，判断小团体的影响力等等。
三.总结
本文介绍了社交网络结构特性的常用特征，然后通过抓取数据、数据清洗、构建社交网络和网络结构探索四个步骤，实现了社交网络结构特性的研究与实现。社交网络结构特性研究是一个长期、复杂的过程，需要我们不断完善和改进，以便更有效地科学地研究社交网络。