基于Mapreduce的大規模社會網絡提取方法研究

0 引言

社會網絡是由各種社會實體及其之間的關系構成的。社會網絡分析(social network analysis，SNA)是理解人類行為、分析社會結構的重要工具。社會網絡分析不僅在社會學各領域得到普遍應用，在情報學、信息檢索、信息行為和信息計量學領域也得到推廣和應用；社會網絡分析還對網絡知識發掘、科學評價、網絡信息行為研究以及知識管理的發展起到了重要的作用。然而，社會網絡分析的理論與實踐價值取決于社會網絡數據自身的質量和可信程度。如果社會網絡數據自身是錯誤的或者低質量的，那么基于此的分析結果將毫無意義。傳統的社會學領域主要通過社會調研和人群采樣獲得社會網絡數據。隨著社會網絡分析研究與應用的進一步深入，傳統社會網絡數據獲取方法在信息獲取的效率、信息規模、信息質量等方面已經無法滿足日益增長的大規模社會網絡分析需求。近年來各種具有社會性特征的新型Web平臺，如論壇、微博、社交平臺的大量涌現使得通過計算機實現從海量Web數據源上有效提取大規模高可信度、高質量的社會網絡成為可能。