네트워크 구조 및 토폴로지 :연구원들은 소규모 세계 네트워크, 규모가없는 네트워크 및 커뮤니티 구조와 같은 네트워크 토폴로지를 연구하여 소셜 네트워크의 구조를 분석했습니다. 이러한 분석은 사회적 연결의 기본 패턴과 특성을 밝혀내어 이러한 네트워크 내에서 정보와 영향력이 어떻게 확산되는지 이해할 수 있습니다.
링크 예측 및 권장 시스템 :연구원들은 링크 예측을위한 알고리즘을 개발했으며, 이는 소셜 네트워크의 두 개인 또는 단체 간의 연결 가능성 또는 연결 가능성을 예측하는 것을 목표로합니다. 이로 인해 개인의 기존 네트워크 및 선호도를 기반으로 새로운 친구, 연결 또는 컨텐츠를 제안하는 추천 시스템이 개발되었습니다.
감정 분석 및 의견 채굴 :연구원들은 감정 분석 및 의견 채굴 기술을 개발했으며, 이는 소셜 미디어 내용으로 표현 된 의견, 감정 및 태도를 자동으로 식별하고 추출 할 수 있습니다. 이를 통해 우리는 대중의 감정을 측정하고 다양한 주제에 대한 일반적인 의견을 이해할 수 있습니다.
커뮤니티 탐지 및 그룹 형성 :연구원들은 커뮤니티 탐지를위한 알고리즘을 만들어 소셜 네트워크 내에서 응집력있는 그룹이나 커뮤니티를 식별하는 데 도움이됩니다. 이 지식은 개인이 공유 관심사, 제휴 또는 속성을 기반으로 그룹을 형성하는 방법에 대한 이해를 촉진합니다.
정보의 영향과 확산 :컴퓨터 과학자들은 소셜 네트워크를 통한 정보와 영향력의 확산을 시뮬레이션하고 연구하는 모델을 개발했습니다. 이러한 모델을 통해 영향력있는 개인 (종종 "영향력있는 사람"이라고 함)을 식별하고 아이디어, 트렌드 및 행동이 이러한 네트워크 내에서 어떻게 전파되는지 이해할 수 있습니다.
네트워크 역학 및 진화 :연구원들은 소셜 네트워크의 역동적 인 특성을 조사하여 시간이 지남에 따라 네트워크 구조와 연결이 어떻게 변하는 지 조사했습니다. 이 분석은 온라인 소셜 상호 작용의 진화하는 특성에 대한 네트워크 성장, 진화 및 이탈에 대한 통찰력을 제공합니다.
소셜 네트워크의 개인 정보 및 보안 :컴퓨터 과학자들은 소셜 네트워킹 플랫폼에서 개인 정보 및 보안 문제를 탐구했습니다. 그들은 사용자의 개인 정보를 보호하고 사회적 상호 작용의 무결성을 보장하기 위해 개인 정보 보호 알고리즘, 분산 아키텍처 및 보안 메커니즘을 개발했습니다.
빅 데이터 및 데이터 분석 :전산적 접근 방식은 소셜 미디어에서 생성 한 대량의 데이터 분석을 촉진하여 연구자들이 의미있는 패턴을 추출하고 트렌드를 식별하며 예측할 수있게 해줍니다. 이것은 인간 행동, 사회적 역학 및 집단 지능에 대한 우리의 이해를 발전시켰다.
전반적으로 컴퓨터 과학 연구자들은 다양한 이론적 프레임 워크, 방법 론적 접근 및 경험적 연구를 활용하여 소셜 네트워킹에 대한 깊은 통찰력을 제공했습니다. 컴퓨터 과학의 기여는 소셜 네트워크의 운영 방식에 대한 이해를 크게 향상시켜 사회적, 기술적 문제를 해결하면서 잠재력을 활용할 수있게 해줍니다.
