1. 社交推薦

社交推薦顧名思義是利用社交網絡或者結合社交行為的推薦，具體表現為推薦 QQ 好友，微博根據好友關系推薦內容等。在線推薦系統最早被亞馬遜用來推薦商品，如今，推薦系統在互聯網已無處不在，目前大熱的概念“流量分發是互聯網第一入口”，支撐這個概念有兩點核心，其一是內容，另外就是推薦，今日頭條在短短幾年間的迅速崛起便是***的證明。

根據推薦系統推薦原理，社交推薦可定義為一種“協同過濾”推薦，即不依賴于用戶的個人行為，而是結合用戶的好友關系進行推薦。對于互聯網上的每一個用戶，通過其社交賬戶能很快定義這個用戶眾多特點，再加之社交網絡用戶數之多，使得利用社交關系的推薦近些年備受關注。

2. 輿情分析

輿情分析在互聯網出現之前就被廣泛應用在***公共管理，商業競爭情報搜集等領域。在社交媒體出現之前，輿情分析主要是線下的報紙，還有線上門戶網站的新聞稿件，這些信息的特點是相對專業準確，而且易于分析和管理；但隨著社交媒體出現，輿情事件第一策源地已經不是人民日報新華社這樣的大媒體，而是某一個名不見經傳的微博用戶，一個個人微信公眾號。他們的特點是信息非常新鮮，缺點是真實度較低且傳播十分迅速，難以控制。所以在社交網絡下的輿情分析是一門新的學問。

3. 隱私保護

隱私問題在互聯網時代已經是老生常談的問題了。在社交網絡中，作為用戶，我們可能會留下大量痕跡，這些痕跡有隱性的，也有顯性的，好不夸張地，社交服務提供商可以根據你的少量痕跡，挖掘到大量你的個人信息，有些信息是你不愿意別人知道的。

這其中存在一個矛盾，即社交服務提供商處于商業目的想盡可能獲取你的個人信息，但是你又擔心自己的個人信息被泄露。所以在隱私保護領域，一方面要設計足夠安全的機制，技術層面的，法律層面的，在保護個人隱私的前提下最大化商業利益和用戶的體驗。

4. 用戶畫像

用戶畫像，這是個營銷術語，即通過研究用戶的資料和行為，將其劃分為不同的類型，進而采取不同的營銷策略。傳統的用戶畫像最常用的手段就是調查問卷，訂閱過雜志和報紙的讀者都知道，會有各種各樣的有獎問卷，一方面用來獲得對于產品的反饋，另一方面就是對你進行畫像，這些畫像資料甚至廣泛在黑市流通，這就是你為什么有時候會接到莫名其妙的電話的原因（又扯到了隱私保護問題）。

在社交網絡，用戶畫像方式變得更多了，除了傳統的線下問卷變成在線問卷。我們通過用戶的行為，一方面通過統計學方法獲得一些用戶特征（經典的例子是沃爾瑪的“啤酒和尿布”，另一方面通過機器學習進行建模和驗證獲得意外的收獲）。

5. 謠言檢測

謠言檢測算是輿情分析的一部分，之所以單獨提出來是因為這部分非常重要，而且謠言的確定對于輿情管理非常重要。早起微博因為充斥著大量謠言，使得新浪微博不得不推出“微博辟謠”官方賬號，到如今微博以及有許多自發和官方的辟謠賬號，微信公眾號也是如此。

6. 可視化

可視化是隨著大數據一起成為熱門話題的。因為人類對于圖像信息的理解速度要大于文字信息數百倍，所以講一些數據可視化有助于人們更生動地理解某一結論或現象。當然不是所有數據都適合可視化，在社交網絡中，我們最常見的有信息傳播軌跡還有詞云圖等。

除了專門可視化的機構，網上也有許多開源的可視化庫，百度的 Echarts 就很有名。 對于社交網絡信息傳播以及好友關系等的可視化，使得我們能直觀看到一些事實，這對于輿情報告制作以及新聞報道都有很好的輔助作用。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的社交网络分析的应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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