(电子商务研究中心讯)　　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。

　　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

(来源：36大数据）