图机器学习（14）——社交网络分析

利用数据分析工具优化你的社交网络策略 #生活常识# #社交技巧# #社交网络维护#

图机器学习（14）——社交网络分析 0. 前言 1. 数据集分析 1.1 数据集介绍 1.2 使用 networkx 加载数据集 2. 网络拓扑和社区检测 2.1 网络拓扑 2.2 社区检测

0. 前言

社交网站的崛起是近年来数字媒体领域最活跃的发展趋势之一，数字社交互动已经融入人们的日常生活中。社交网络中，用户既能分享观点、发布动态与反馈、参与线上活动，又能在社交平台上展示广泛的生活兴趣。
此外，社交网络为研究用户行为、解读人际互动及预测兴趣偏好提供了海量数据资源。将其构建为图结构(顶点代表人，边代表连接关系)，便形成了提取有效信息的强大工具。然而，由于涉及大量可变参数，理解驱动社交网络演变的动态机制是一个复杂问题。
本节将探讨如何运用图论分析社交网络，并通过机器学习解决链接预测和社区发现等实际问题。

1. 数据集分析

本节将使用 SNAP Facebook 公共数据集。该数据集通过收集调查参与者的 Facebook 用户信息创建，包含 10 位用户的自我网络 (ego network)。每位用户需标注其好友所属的社交圈子，平均每位用户标注了 19 个社交圈，每个圈子平均包含 22 位好友。针对每位用户，数据集收集了以下信息：

边关系：若两位用户在 Facebook 互为好友则存在边连接 节点特征：用户个人资料若具备某项特征则标记为 1，否则为 0。

最终将这

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