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２０１５， １（４）： １２３－１２４． ［６］唐杰， 陈文光． 面向大社交数据的深度分析与挖掘［ Ｊ］． 科学通报， ２０１５， ６０（５ ／ ６）： ５０９－５１９． ＴＡＮＧ Ｊｉｅ， ＣＨＥＮ Ｗｅｎｇｕａｎｇ． ＭＡＩ Ｈｕｉｑｉａｎｇ Ｄｅｅｐ ａｎａｌｙｔｉｃｓ ａｎｄ ｍｉｎｉｎｇ ｆｏｒ ｂｉｇ ｓｏｃｉａｌ ｄａｔａ［Ｊ］． Ｃｈｉｎｅｓｅ ｓｃｉｅｎｃｅ ｂｕｌｌｅｔｉｎ， ２０１５， ６０（５ ／ ６）： ５０９－５１９． ［７］许进， 杨扬， 蒋飞， 等． 社交网络结构特性分析及建模 研究进展［ Ｊ］． 中国科学院院刊， ２０１５， ３０ （ ２）： ２１６ － ２２８． ＸＵ Ｊｉｎ， ＹＡＮＧ Ｙａｎｇ， ＪＩＡＮＧ Ｆｅｉ， ｅｔ ａｌ． Ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｅａｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ［ Ｊ］． Ｂｕｌｌｅｔｉｎ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ ｓｃｉｅｎｃｅｓ， ２０１５， ３０（２）： ２１６－２２８． ［８］ＡＧＧＡＲＷＡＬ Ｃ Ｃ． Ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎａｌｙｓｉｓ［ Ｊ］． Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅ⁃ ｄｉａ ｏｆ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎａｌｙｓｉｓ ＆ ｍｉｎｉｎｇ， ２０１５， ２２（１）： １０９ －１２７． ［９］ＨＳＵ Ｔ Ｙ， ＫＳＨＥＭＫＡＬＹＡＮＩ Ａ Ｄ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ｗｉｔｈ ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｏｃｉａｌ ｖｅｃｔｏｒ ｃｌｏｃｋｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ２０１５ ＩＥＥＥ／ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍｉｎｉｎｇ． Ｐａｒｉｓ， Ｆｒａｎｃｅ： ＩＥＥＥ， ２０１５： ５８４－５８９． ［１０ ］ ＤＯＮＧ Ｙｕｘｉａｏ． Ｕｓｅｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｎｉｎｔｈ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎ⁃ ｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＮＹ， ＵＳＡ： ＡＣＭ， ２０１６： ７１３． ［１１］ ＳＬＡＵＧＨＴＥＲ Ａ Ｊ， ＫＯＥＨＬＹ Ｌ Ｍ． Ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ： ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｂａｙｅｓｉａｎ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ ｅｘｐｏ⁃ ｎｅｎｔｉａｌ ｒａｎｄｏｍ ｇｒａｐｈ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ［ Ｊ ］． Ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ， ２０１６， ４４： ３３４－３４５． ［１２］ＡＭＡＴＯ Ｆ， ＭＯＳＣＡＴＯ Ｖ， ＰＩＣＡＲＩＥＬＬＯ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｍｕｌｔｉ⁃ ｍｅｄｉａ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌｉｎｇ： ａ ｐｒｏｐｏｓａｌ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄ⁃ ｉｎｇｓ ｏｆ ２０１６ ＩＥＥＥ Ｔｅｎｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｓｅ⁃ ｍａｎｔｉｃ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ． Ｌａｇｕｎａ Ｈｉｌｌｓ， ＣＡ， ＵＳＡ： ＩＥＥＥ， ２０１６： ４４８－４５３． ［１３］ＢＡＪＡＪ Ａ， ＳＥＮ Ｓ． Ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｎ ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ［ Ｊ］． Ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ， ２０１４， ３（１）： ３２－４０． ［１４］ＭＩＨＯＵＢ Ａ， ＢＡＩＬＬＹ Ｇ， ＷＯＬＦ Ｃ， ｅｔ ａｌ． Ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｍｏｄ⁃ ｅｌｓ ｆｏｒ ｓｏｃｉａｌ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｉｎ ｆａｃｅ⁃ｔｏ ｆａｃｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ［Ｊ］． Ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｌｅｔｔｅｒｓ， ２０１６， ７４： ８２－８９． ［１５］ＲＯＤＲＩＧＵＥＺ Ｍ Ｇ， ＢＡＬＤＵＺＺＩ Ｄ， ＳＣＨÖＬＫＯＰＦ Ｂ． Ｕｎ⁃ ｃｏｖｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２８ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ． Ｂｅｌｌｅｖｕｅ， Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ， ＵＳＡ： ＩＣＭＬ， ２０１１： ５６１－５６８． ［１６］ＪＯＮＥＳ Ｓ， ＷＥＵＴＨＥＮ Ｔ， ＨＡＲＭＥＲ Ｑ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｕｒｖｉｖａｌ ｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］． Ｐｈｉｌｏｓｏｐｈ⁃ ｉｃａｌ ｍａｇａｚｉｎｅ ｌｅｔｔｅｒｓ， ２０１３， ９５（２）： ８５－９１． ［１７］ＲＯＤＲＩＧＵＥＺ Ｍ Ｇ， ＬＥＳＫＯＶＥＣ Ｊ， ＢＡＬＤＵＺＺＩ Ｄ， ｅｔ ａｌ． Ｕｎｃｏｖｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａ⁃ ｔｉｏｎ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１４， ２（１）： ２６－ ６５． ［１８］ＳＡＤＩＫＯＶ Ｅ， ＭＥＤＩＮＡ Ｍ， ＬＥＳＫＯＶＥＣ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｒｒｅｃ⁃ ｔｉｎｇ ｆｏｒ ｍｉｓｓｉｎｇ ｄａｔａ ｉｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃａｓｃａｄｅｓ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｏｕｒｔｈ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＮＹ， ＵＳＡ： ＡＣＭ， ２０１１： ５５－６４． ［１９］ＲＯＭＥＲＯ Ｄ Ｍ， ＧＡＬＵＢＡ Ｗ， ＡＳＵＲ Ｓ， ｅｔ ａｌ． Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ａｎｄ ｐａｓｓｉｖｉｔｙ ｉｎ ｓｏｃｉａｌ ｍｅｄｉａ ［ Ｍ］ ／ ／ Ｇｕｎｏｐｕｌｏｓ Ｄ， Ｈｏｆ⁃ ｍａｎｎ Ｔ， Ｈｏｆｍａｎｎ Ｄ， ｅｔ ａｌ． Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌ⁃ ｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｉｎ Ｄａｔａｂａｓｅｓ． Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２０１０： １８－３３． ［２０］ＫＩＭＵＲＡ Ｍ， ＳＡＩＴＯ Ｋ， ＯＨＡＲＡ Ｋ， ｅｔ ａｌ． Ｓｐｅｅｄｉｎｇ⁃ｕｐ ｎｏｄｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｈｕｇｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［ Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｄａｔａ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ａｎａｌｙｔｉｃｓ， ２０１６， １ （１）： ３－１６． ［２１］ＧＵＩＬＬＥ Ａ， ＨＡＣＩＤ Ｈ， ＦＡＶＲＥ Ｃ． Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｉｎ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１３， １４４（１）： １１４５－１１５２． ［２２］ＸＵ Ｘｉｎ， ＣＨＥＮ Ｘｉｎ， ＥＵＮ Ｄ Ｙ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｉｍｅ⁃ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｉｎ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ２０１５ ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｃｏｍｍｕｎｉ⁃ ｃａｔｉｏｎｓ Ｗｏｒｋｓｈｏｐｓ （ ＩＮＦＯＣＯＭ ＷＫＳＨＰＳ）． Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ， Ｃｈｉｎａ： ＩＥＥＥ， ２０１５： ４０８－４１３． ［２３］ ＷＥＮ Ｓｈｅｎｇ， ＨＡＧＨＩＧＨＩ Ｍ Ｓ， ＣＨＥＮ Ｃｈａｏ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｓｗｏｒｄ ｗｉｔｈ ｔｗｏ ｅｄｇｅｓ： ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｉｅｓ ｏｎ ｂｏｔｈ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ａｎｄ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ［ Ｊ ］． ＩＥＥＥ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ， ２０１５， ６４（３）： ６４０－６５３． ［２４］ＴＵＡＲＯＢ Ｓ， ＴＵＣＫＥＲ Ｃ Ｓ， ＳＡＬＡＴＨＥ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ⁃ｌｅｖｅｌ ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｕｓｉｎｇ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ⁃ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２４ｔｈ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＮＹ， ＵＳＡ： ＡＣＭ， ２０１５： １５０１－１５１０． ［２５］ ＴＡＭＢＵＳＣＩＯ Ｍ， ＲＵＦＦＯ Ｇ， ＦＬＡＭＭＩＮＩ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｆａｃｔ⁃ ｃｈｅｃｋｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ ｖｉｒａｌ ｈｏａｘｅｓ： ａ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｍｉｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｐｒｅａｄ ｉｎ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２４ｔｈ Ｉｎ⁃ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ·７８４· 智 能 系 统 学 报 第 １１ 卷