大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。     

规范化形态、非正式运作与政策区隔——对一个政府购买社会服务项目的个案分析

中国的社会治理转型推动了社会服务方式的调整与变革，政府购买社会服务成为极具代表性的实践标本之一，围绕政府购买展开的各项研究也成为学术界着重关注的热点议题。本文从个案入手，分析具体政府购买过程，认为其规范化的运作形态易被政社双方的非正式运作行为异化，进而呈现出政策区隔的景象。     

西瓜加大蒜治好尿道炎

去年夏天的一个夜里,我起床小便,发现小便是红的,像洗了鲜肉的水一样。我吓了一大跳,第二天一大早,就赶紧到医院去看医生,经医生诊断和化验,我患的是急性尿道炎。医生说:"这是小毛病,打几天消炎针就会好的。"医生的话安慰了我,我想既然是小毛病,问题不大,那就干脆回去在附近的社区诊所打消炎针,因为天太     

信用,如何开始制造

一个人觉得他现在自己的左手都不相信右手了:左手帮右手挠痛痛,右手想,挠得那么舒服,不知用心何在。右手帮左手擦肥皂,左手想,搓得那么起劲,然后要什么?两只手合端一碗热汤,左手想,我得自己端住,别指望右手:右手也同样这么寻思。结果,弄得那人多花了一倍的劲。故事的本身显得有点荒谬。但近些年来,我国社会生活中信用的缺失问题,已经引起了人们的严重关注,新华区的“社区信用档案”,仅仅是这种关注的第一例来自社区的目光     

从武鸣直选看中国社区的发展战略

武鸣县的例子表明,社区选举向农村的选举学习并不是一件难事。农村选举所积累的经验为城市选举所借用,可以对城市的选举产生一定的影响,也可以让城市的选举少走一些弯路。在吸收农村经验的基础上,可以让城市的选举进行得更好。在这个基础上,城市选举可以多进行一些制度的探索,并进行得更好。我认为,武鸣直选的成功提出了一个社区直接选举的发展战略问题,就是如何根据中国的现实情况推动社区直接选举。从1999年到2001年的社区直接选举的基本情况来看,从指导思想上讲,是要从大的中心城市推动社区的自治,而在推动自治的过程中,社区的选举是其中的一个重点内容,但不是中心内容,中心内容是社区的自治和管理。但是,