[00105663]高效、海量在线社交网络监督与互动系统

　　当前中国社会正处于经济快速发展，社会结构调整，思想文化多样，社会矛盾复杂多变的关键转型期，开展社交网络分析及网络信息传播的关键技术研究，通过社交网络监督与互动关键技术系统项目建设，将大大提高我国网络舆情等相关技术与学科上的创新能力和竞争能力，促进新兴技术力量与交叉学科的生长和发展。
　　该课题针对在线海量社交网络用户信息的异质性，分散性与复杂性，结合图论与概率图论的相关基础理论，研究了智能自适应社交网络信息采集和数据存储技术，研究社交网络信息的自适应采集和任务优化调度技术，实现多通道数据流，控制流的统一资源调度和优化管理，形成接口规范，可扩展，高效率的信息获取系统。具体提出了基于有向聚类系数和基于传染病传播模型的有向社交网络划分和意见领袖识别算法，并结合非常规突发事件治理关键点和实际需求，构建了上述理论成果的验证与示范应用系统，建立非常规突发事件中国家级应急管理机制模型。基于示范应用系统，在“青海省公安厅反恐”，“广东省网信办涉恐事件社交网络舆情信息获取”等事件的实际处置中验证了研究成果。在成果转化上，利用国内外多内合作关系， 面对市场和经济发展的紧迫需要，和哈尔滨工业大学，北京大学，合肥工业大学，北京理工大学，中科院计算所以及湖南蚁坊软件有限公司紧密合作，将该成果应用到了广东省网信办，中国青年报，青海省公安厅，新疆乌鲁木齐武警指挥学院等富有代表性的多家单位。
　　从总体上，该课题对在线社交网络监督与互动的科学问题，基础理论和关键技术做出了系统性贡献，在相关方法论上有重大发现，在基础理论，数学模型和关键算法上有突破进展。