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社会网络讲习班感受（一）
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2011年10月28日上午9点，由中国计算机学会组织的，为期3天的“社会网络讲习班”正式开课。学员是来自全国多所高校的教师和学生，还有少量来自新浪、人人网等互联网企业的专业人员。据程学旗老师介绍，参加讲习班的有计算机科学、物理学、图书情报学、心理学、网络科学等不同的学科背景，演讲者也是来自高校、科研机构、互联网企业。由此可见，社会网络是一个跨学科的研究主题。从参加讲习班的人数来看，是今年仅次于“信息检索前沿”讲习班的的规模，这也表现它受到了大家的普遍关注。这一切应该归纳于互联网及围脖等各种应用的飞速发展。
第一位报告人是北京大学的李晓明教授，他的题目是“社会网络分析的视野”。李教授在对社会网络中的结构、行为、结构与行为的相互作用、局部与全局、尺度等基本概念的基础上提出了社会网络中的三个基本问题：（1）信息在网络中的传播方式；（2）节点的结构性地位与作用；（3）网络结构深化及其原因。其次，他讲解了社会网络的结构变化。这一部分主要是从网络结构变化的内在因素、外部因素；网络的同质性；社会归属网等问题进行了讲解。最后，讲解了社会网络中节点的权力。这一块除介绍了利益均衡、纳什议价解与终级博弈等理论内容之外，还通过两组现场对比实验让大家直观了网络中节点权力。一方面是由于讲习班的性质，一方面是由于时间关系，李教授的讲解不是特别深入，但是他为后续的内容学习提供了一个很好的铺垫。这些内容对于没有接触过真正社会网络内容的学习者而言，应该是很有收获的。
此外，李教授还介绍了一本他们最近翻译的一本社会网络专著：网络、群体与市场:揭示高度互联世界的行为原理与效应机制。回来之后，在当当和卓越搜索了一下，当当没有书买，卓越是缺货。偶然间从李教授的博客看到了这本书的一些出版背景信息。摘录如下：
网络、群体与市场:揭示高度互联世界的行为原理与效应机制 [平装]
李晓明 (作者), 王卫红 (作者), 杨韫利 (作者)
《网络、群体与市场－揭示高度互联世界的行为原理与效应机制》（中译本，清华大学出版社）终于面世了。从看到原著，知晓一门对应的课程在康奈尔大学上得很火热，到决定在北大也开设这样一门课，感觉需要有一个中译本，于是和王卫红，杨韫利商量决定合作完成，在清华出版社张瑞庆的热心帮助下，到今天第一时间见到样书，用了约一年的时间。
这本书的原著，《Networks, Crowds and Markets: Reasoning about a Highly Connected World》，尽管2010年6月才出版，但无疑将被证明是一本经典。在这个世界变得扁平、变得高度互联的时代，它在大学多学科教育和研究方面将产生深远的影响。
在看到中译本终于出炉的欣喜之余，也有些许遗憾：水平有限，时间太紧，不尽完美。最初，我们想赶在北大的课程之前，但弄成了夹生饭，后面的回炉不仅花了较多时间，而且总还有点夹生的口感，也比我们的课程“网络结构与效应原理”晚了一个月。
不管怎样，这是一本令人兴奋的书。但愿这本书内容的光辉能多少抵消那些翻译上的错误和瑕疵。当然，我们也会在后续印次中不断精炼完善。
（http://blog.sina.com.cn/s/blog_640062170100x1dq.html）
该书原版：http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/
第二位报告人是清华大学杨士强教授和他的博士后崔鹏博士，他们的题目是“社会网络-跨越现实与虚拟的世界”。杨士强教授首先简要介绍了题目的背景和它的研究意义，然后由崔鹏博士对相关内容进行了详细的讲解。崔鹏博士首先从social media的三个维度：information、behavior和 relation讲起，它们沿着两个方面阐述了互联网效应和互联网价值的变化。讲解过程中，通过Why we share? Influencing or Influenced? Why we don't share? Informational or Interpersonal?等问题的提出、分解与解决，让大家对三者的关系有了较为深入的理解。其次，讲解了如何从技术层面，将现实与虚拟世界进行契合。Who will share what? Who influence whom gived what? 等问题都给人以不同角度的启发。最后，崔鹏博士介绍了他们在实验室中做出的一个基于微博的信息推荐系统。从理论到实践，从现实世界到虚拟世界，社会网络在其间扮演了非常重要的角色。
第三位卡内基美隆大学（Carnegie Mellon University，CMU）的Eric Xing，他的题目是“Modern statistical machine learning methodologies for understanding social media and social networks"。Eric Xing刚开始用英文讲解，后来大家建议调整成了中英文混合，尽管有点不伦不类，但效果相对好一些。Eric Xing讲解的内容比较专业，因为基础知识的缺乏，有不少东西我没有办法听懂。但在半梦半醒之间，我却有比前两个报告更大的收获。这些收获不是解决问题的细节，而是对网络结构的理解，节点属性的选择等。Eric Xing准备讲解的内容非常丰富，但由于时间问题，不少内容只能一带而过。以后通过他的PPT再认真学习吧。听讲过程中，他讲的monk、senete network democrat republican、e=mail network(Enron company)、facebook四个例子的讲解给我留下了深刻的印象。
2010年10月29日上午的第一位报告是微软亚洲研究院的刘铁岩博士。刘博士是上次信息检索前沿会议的组织者，而这次变成了报告人。他的题目是“Online advertising & social computing”。刘博士首先从我们熟悉的各种在线广告谈起，介绍了在线广告的发展及其各种表现形式。然后重点介绍了relevance、click prediction、auction和experiments等问题。他还分享了他们研究团队在网络广告研究中遇到的一些问题和收获。刘博士在最后总结时提出了他由机器学习、信息检索转向研究网络广告的初衷和收获。正如他所言，当要去研究一个新的跨学科的课题时，你会发现有一些新的视角去看待问题，同时也在研究过程中强迫自己去学习一些新的知识。他的另外一个观点我也非常认同，虽然在看电视、在浏览网页等过程中会遇到一些不同形式广告，它们虽然会引起人们的反感，但正是商家在广告上的投入才使我们可以免费使用互联网上的很多资源，如搜索引擎。因此，很多时候我们应该理解广告的存在，与商家、广告发布者一同来构筑一个健康的互联网生态系统。
第二位报告人是来自上海交通大学的汪小帆教授，汪教授的主要研究领域是复杂动态网络分析与控制，报告题目是“网络科学与社会学习”。汪教授的讲解内容分为：网络科学：社会网络分析；蜂拥控制：集群行为涌现；群体智慧：网络社会学习。汪教授第一个问题结合许多复杂网络的实际情况，从测量网络数据、分析网络特征、建立网络模型、发现网络性质、设计网络性质五个方面进行了复杂网络基本知识的介绍。在讲解过程中，汪教授分析了复杂网络建模的目的？网络结构与行为之间的关系？基于不网络数据建立的模型能否用于实际网络？如何模拟多个网络结构的演化特征？网络中的爆发性增长，网络的稳定状态如何分析等问题。第二方面以在线网络个体分布状态为例，对BA、零模型等复杂网络模型和很多算法进行了较为深入的介绍。第三个方面通过一致性、最优性、可控性、能否引导等角度分析了社会学习问题。汪教授从网络科学的角度对各种网络进行了由浅入剖析，也表现了社会网络是一个跨学科研究的主题。
下午的第一位报告人是来自电子科技大学的周涛教授，他的题目是大规模社会网络的信息传播与信息挖掘。周教授的报告很有特色，他没有提供PPT，更像是一位演讲者。他首先介绍了社会网络研究中的三个趋势：（1）online community——online network——online society；（2） 数字多维化，从global获取，管理local；（3）多种数据及应用平台的集成 ，个性化信息推荐。之后，周教授从信息推荐、排序、链路预测、传播四个角度介绍了相关内容。周教授的信息量很大，涉及到很多内容，详细内容期待他的PPT。
下午第二位报告人是来自人人网的庄宏斌。他的题目是“人人网建构真实社交网络”。他首先介绍了人人网简单的发展历程，其次介绍了人人网社交图谱（好友推荐、好友分组、好友亲密度、好友簇）和信息流（新鲜事推荐、音乐推荐、anti spam、兴趣图谱）等应用产生及其发展。
第三位报告人是来自人人网的专家从技术层面具体介绍了人人网的社会图谱和信息流的算法。一方面是由于过于技术，一方面可能是听的有点累了，这一块我学到的东西现在有点记不清了。等拿到PPT之后再补充吧。
明天还有来自facebook的Rong Yan和中国科学院王飞跃研究员的报告，期待能够有精彩的内容。
https://m.sciencenet.cn/blog-113146-502482.html
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