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i Buisiness Intelligence & Data Science

商务智能与数据科学研究小组

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社交网络数据分析与研究

    本课题组与腾讯等社交网络公司开展联合研究,并采集了海量社交网络数据,关注社交网络中的关系形成、信息传播、创新扩散、社团识别等问题,已有的研究成果包括多篇国际期刊(参阅 DSS 2015 AOS 2017)、国际会议、国内核心期刊论文,多项国家发明专利及软件著作权。

    目前开展的课题研究如下:

    子课题1-超大规模社会群体的社团识别:基于超大规模社交网络,进行社团识别方法研究,并进行有效性评估。

    子课题2-特定社会群体的社交网络研究:探讨特定社会群体的社交网络结构,进行社会群体成员的判定、角色识别等工作。

    子课题3-社交网络中的创新扩散行为研究:基于社交网络上信息、创新行为的传播数据,进行社交网路节点间相似性、互相影响的行为研究。

公共管理数据分析与研究

    本课题主要与交通管理、公共管理等政府机关合作,基于海量的车辆、人口流动数据,对社会活动等进行多方面的分析和研究,已经为政府机关提交了区域人口流动、经济发展、旅游、违法行为研判等多份决策支持报告。

    子课题1-交通数据分析:本课题通过分析道路交通采集的各类数据,对车辆行为、道路车流等进行分析研究,探讨政策影响、违规行为等多个方面的内容。

    子课题2-人口流动分析:本课题基于人口流动的海量数据,分析人口流动的影响因素、经济/社会影响、内在规律等多个方面的内容。

    子课题3-公共资源交易数据分析:本课题通过分析公共资源交易中产生的大量数据,进行可视化分析与展示,并探讨挖掘其中违规行为的可能性。

路网结构图
教育数据分析与研究

    本课题通过分析教育机构各个环节中产生的海量数据,对学生行为进行深度刻画,对其学习、社交、生活等各个方面进行分析和研判,探讨影响教育产出的主要因素。

    已经发表的 Social network analysis based on canteen transaction records 一文,探讨了基于食堂交易数据挖掘学生社交网络的方法,文中部分图摘录如下,展示了基于食堂交易数据所挖掘的社交关系网络。目前本项目主要关注食堂交易数据与教育产出之间的关联。

社交网络图
学生互相影响
电子商务数据分析与研究

    基于从淘宝、京东、BizRate等网站采集的海量电子商务数据,开展商家定价、消费者行为等方面的研究,研究成果发表在多个国际期刊及国际会议上,并获得国家自然科学基金、国家博士后科学基金等多个基金资助。

    已经开展的课题研究如下:

    子课题1-电子商务中的价格悖论:通过数据分析,发现电子商务中信誉高的卖家的平均价格,要低于信誉低的卖家。对这一现象进行了理论分析,并基于Bizrate的数据进行了进一步验证(参阅 DSS 2012)。

    子课题2-网上拍卖中的影响因素:分析了文献中关于网上拍卖的研究结论,对于网上拍卖的设置进行了汇总性的分析和研究(参阅 ECRA 2010


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