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SocialPowerNBA：NBA的社交影响力分析（利用R和Python对比球场表现与社交影响）

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简介：
《SocialPowerNBA》运用R及Python编程语言深入探讨并对比了NBA球员在赛场上的表现与其社交媒体影响力的关联，揭示篮球明星如何通过场外活动增强个人品牌价值。 该项目探讨了NBA球员在社交媒体上的影响力、薪资水平与其赛场表现及球队价值之间的关联性，并进行了数据探索。 此项目由实用AI实验室开发完成。欲深入了解相关主题，请参考以下资源： - 购买副本以获取更多信息。 - 查阅Strata 2018演讲的相关内容。 - 阅读IBM Developerworks上关于项目的文章，该文探讨了如何利用数据科学和机器学习来研究估值与出勤率之间的关系。 此外，您还可以查看Kaggle上的项目版本。此笔记本包含以下数据图例： - 团队：NBA球队的名称 - GMS：参赛场次 - PCT_ATTENDANCE：平均出席率

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  • SocialPowerNBA：NBA的社交影响力分析（利用R和Python对比球场表现与社交影响）
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    《SocialPowerNBA》运用R及Python编程语言深入探讨并对比了NBA球员在赛场上的表现与其社交媒体影响力的关联，揭示篮球明星如何通过场外活动增强个人品牌价值。 该项目探讨了NBA球员在社交媒体上的影响力、薪资水平与其赛场表现及球队价值之间的关联性，并进行了数据探索。 此项目由实用AI实验室开发完成。欲深入了解相关主题，请参考以下资源： - 购买副本以获取更多信息。 - 查阅Strata 2018演讲的相关内容。 - 阅读IBM Developerworks上关于项目的文章，该文探讨了如何利用数据科学和机器学习来研究估值与出勤率之间的关系。 此外，您还可以查看Kaggle上的项目版本。此笔记本包含以下数据图例： - 团队：NBA球队的名称 - GMS：参赛场次 - PCT_ATTENDANCE：平均出席率
     
  • 在线社交平台影响力的分析
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    本研究探讨了在线社交平台在现代社会中的影响力，分析其对个人、社会及商业层面的影响，并评估其潜在的风险与机遇。 在线社交网络影响力分析是研究个体或群体间影响关系的重要领域。这一领域的重点在于量化并理解社交网络中的信息传播、态度及行为变化现象。通过这些研究，我们可以更好地了解社交网络的动态特性，并预测和引导信息在网络上的扩散路径；同时还能识别出关键节点以及探索如何利用社交网络传播特定的信息或产品。 随着诸如Facebook、Twitter、微信等平台的发展，在线社交平台上产生了大量用户互动数据。研究人员借助这些数据对影响力进行建模与分析，研究方法得到了显著进步并被广泛应用于商业营销、政治宣传和公共卫生等领域。 在社会影响力的理论框架中，主要涵盖以下几点： 1. 网络拓扑：这指的是节点（个人或团体）间的连接模式及结构。通过网络的连结方式可以了解信息在网络中的传播路径。 2. 用户行为：包括用户在网络上发布的各种活动如发帖、评论和转发等。这些行为能帮助研究者理解哪些类型的互动与高影响力相关联，进而预测并提高内容的扩散效果。 3. 交互信息：社交网络上的交流不仅限于文字，还包括图片、视频等形式的内容。这些都是分析影响力的宝贵资源。 在进行社会影响力的研究时，研究人员通常关注以下问题： 1. 意见领袖发现：意见领袖是指那些拥有强大话语权和追随者的个体，在社交媒体上他们的言行会对大量用户产生影响。 2. 最大化传播范围的问题：这涉及到如何使信息在网络中获得最广的覆盖度。研究者们致力于寻找最优策略，以确保信息能迅速且广泛地扩散。 未来社交影响力分析的发展趋势将更加关注于多模态数据融合、智能算法的应用以及隐私保护等问题上。随着社交媒体环境的变化和用户行为模式的多样化，未来的社会影响力建模可能会整合更多的多媒体形式的数据，并开发出更精准高效的传播策略来应对复杂的社会网络环境。同时，在保障用户隐私的前提下进行有效的影响力分析也将成为研究的重要方向之一。
     
  • 社交网络影响力的最优化研究
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    本研究探讨如何通过策略和技巧提升个人或品牌在社交平台上的影响力，旨在帮助用户最大化利用社交媒介资源。 随着互联网技术的不断进步，社交网络得到了迅速发展。这使得基于大规模人群的社会影响力测量首次成为可能。在这一领域内，“影响力最大化问题”成为一个关键的研究课题。这个问题从最初的“口口相传”和“病毒式营销”，逐步演进到运用马尔科夫随机场模型进行研究，并逐渐成为了学术界的一个热门话题，吸引了众多学者的关注与参与。 他们提出了各种算法来解决社交网络中的影响力最大化问题。这一问题的核心在于识别出社会网络中最有影响力的节点集合，以便在市场营销活动中实现以最小的成本获得最大的回报。本段落首先介绍了有关社交网络影响力最大化的理论知识，并详细探讨了两种主要的影响力传播模型：独立级联模型（ICM）和线性阈值模型（LTM）。最后，基于经典的贪心算法提出了一种改进型算法来解决这一问题。
     
  • 社交网络影响力的最优化（用Python实现）与Wiki-Vote数据集
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    本研究探讨了如何利用Python编程语言最大化个人或组织在社交网络上的影响力，并应用Wiki-Vote数据集进行实证分析。 内容概要：社交网络影响力最大化（Python实现）及Wiki-Vote数据集。 1. 线性阈值模型（LT模型）代码实现（包含详细注释） 2. LT模型改进算法-贪心算法代码实现（同样有详细注释） 源代码适用于学生或研究者，该方向的学生可以利用这些资源进行学习和实验。影响力最大化的应用场景非常广泛，包括但不限于病毒营销、推荐系统、信息扩散、时间探测、专家发现及链接预测等。 主要文件如下： - BAcreate.py - linear_threshold.py - linear_threshold_clime.py - LT_improve.py - test_linear_threshold.py - test_linear_threshold_clime.py - Wiki-Vote.txt
     
  • 社交网络影响最大化算法实现与源码分析
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    本项目专注于社交网络中影响力最大化的算法研究和实践，深入探讨并实现了多种经典算法模型，并对其实现代码进行了详细解析。适合希望提升社交网络传播效率的研究者和技术爱好者参考学习。 影响力最大化库包括JGraphT（一个用于图论数据结构和算法的Java库）以及JUNG（Java通用网络/图形框架）。在社交网络中，影响最大化问题的目标是找出一组节点，这些节点可以将信息传播给最大数量的成员。 在这项工作中，我们提出了一种以幂律图为重点的方法来加快Kempe算法的速度。改进包括预先选择最有希望的节点。为此，我们探索了幂律图的一些性质以及社会影响力与度分布之间的关系。实验分析证实，这种预选可以减少运行时间的同时保证解决方案的质量。 提出的算法源代码位于文件`src/algoritmos/PrevalentSeed.java`中。
     
  • 社交网络影响最大化算法实现与源码分析
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    本项目专注于研究和实践社交网络中信息传播的影响最大化问题，通过深入分析现有算法，并提供具体源代码以供学习参考。旨在帮助读者理解并应用相关技术提高社交媒体影响力。 影响力最大化库包括JGraphT（一个用于图论数据结构和算法的Java库）以及JUNG（Java通用网络/图形框架）。对于随机图生成模型中的社交网络影响最大化问题，我们的目标是找出一组节点，这些节点能够将信息传播给最大数量的成员。在本项目中，我们提出了一种以幂律图为焦点的方法来加速Kempe算法的速度。改进措施包括预先选择最有希望成为种子节点的节点集。为此，我们研究了幂律图的一些性质以及社会影响力与度分布之间的关系。 通过实验分析证明，这种预选方法可以减少运行时间的同时保证解决方案的质量。提出的算法源代码可以在文件`src/algoritmos/PrevalentSeed.java`中找到。
     
  • 唐杰的社会影响力.pptx
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    本演示文稿探讨了唐杰在社会各个层面产生的广泛影响，包括他的成就、贡献以及他对公共舆论和社会行动的影响。通过详细的数据和实例分析，展示了唐杰如何成为推动社会进步的重要人物。 DeepInf: Social Influence Prediction with Deep Learning论文个人理解及论文内容的相关讲解，纯属个人观点，谢谢各位。
     
  • 社交网络影响力最大化入门算法的MATLAB实现.zip
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    本资源为《社交网络影响力最大化入门算法的MATLAB实现》，包含模拟病毒传播模型及近似贪心算法等代码示例，适合初学者了解和实践社交网络传播理论。 在MATLAB中实现社交网络影响力最大化度中心性算法。此过程包括计算邻接矩阵中节点的度值及其概率，并涉及其他基本网络模型的应用。例如，可以求解复杂网络中两个节点之间的距离以及整个网络的平均路径长度；从初始包含m0个节点的小型网络开始，通过增长机制和优先连接原则生成BA无标度网络；计算并分析各个节点及整体网络的聚类系数；确定每个节点的具体度数，并绘制出相应的度分布曲线。此外，还可以创建一个具有N个节点、每节点拥有2K邻接点的最近邻居耦合网络模型。
     
  • Matlab分时代码-交通影响预测：实时评估交通事故的影响
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    本项目运用MATLAB开发了用于实时分析与预测交通事故影响的分时代码系统，旨在提供及时有效的交通状况评估。 这些文件包含MATLAB代码，可用于预测洛杉矶市的实时短期和长期交通状况。数据集来源于LADOT（洛杉矶运输部）。所使用的算法是对协作上下文强盗策略的一种改进版本，其核心思想是：当不同传感器之间共享信息并在需要时互相预测其他传感器的状态时，可以提高预测准确性。 流量影响预测使用了JxBrowser，这是一个专有软件。JxBrowser的使用受其产品许可协议约束。如果有意在开发中应用该工具，请直接联系相关授权方获取更多信息。