研究称虚拟商品支出智能机用户超社交网络用户
【TechWeb报道】7月18日消息，据国外媒体报道，最新一项研究显示，相较于社交网络用户，智能手机在游戏虚拟商品上的花费更多。
Frank N. Magid Associates(以下简称Magid)进行的这项调查由休闲有游戏公司PlayFirst赞助。
研究称，近半数美国非智能手机用户考虑在未来12个月购买智能手机，以取代目前的功能手机。多年来，美国的手机使用量低于欧洲人和日本人。不过，自2010年以来美国智能手机用户增长了35%，预计几年内智能手机用户比例将达到50%。
约45%的智能手机用户在该设备上玩游戏。在玩游戏、使用社交网络和登录移动互联网方面，智能手机用户的兴趣是功能手机用户的3-5倍。
Magid发现，在玩智能手机游戏的用户中，多数人将手机作为主要的游戏设备。不玩智能手机游戏的用户中，55%的人表示会在未来12个月开始尝试。1/3的非付费型智能手机游戏玩家表示会在未来12个内尝试付费。
2010年，近10%的受访者表示有意购买智能手机游戏虚拟商品。今年，该比例增至46%。智能手机用户在游戏上的支出日益增多，且在智能手机游戏上的支出多于社交网络游戏。
约13%的智能手机用户从手机上购买了虚拟商品，2010年平均支出67美元，而社交网络用户该项支出为年均25美元。约80%的社交网络游戏玩家过去一年未在社交游戏上花钱。
该项调查在网上进行，受访者2482人，其中2051人年龄在18-64之间，调查时间为4月15日-4月20日。
PlayFirst首席执行官Mari Baker称，&智能手机文化迅速改变我们与内容、媒体的互动方式，这是一个变革的大浪潮。&（陈果）
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社交网络结构研究
【摘要】：
近年来,随着Web2.0等互联网新概念的日益付诸实践,社交网络作为其中一种新兴的,实用的交友模式,依赖其真实性,稳定性等特点得到了用户的青睐,在网络活动中发挥着越来越重要的作用。我们可以看到,很多社交网站在最近几年取得了巨大的成就,例如Myspace已经成为全美最受欢迎的网站之一,统计表明其流量相当于Internet总流量的4.46%;Yahoo的图片分享及社交网络结合体Flickr,已经拥有超过400万用户和2亿上传图片;而作为全美第二大的社交网站Facebook,在创立的短短三年之内,市值就已达到了惊人的150亿美元;在国内方面,“校内网”作为大学生最主要的交流平台,也已经拥有超过2200万真实注册用户。
社交网络是指建立在真实人际关系基础上的网络平台,是作为现实中的社会团体在互联网上交流的辅助工具而存在。社交网络是现实活动的在线拓展,与传统的虚拟网络有很大的不同。传统虚拟网络脱离社会现实,结构相对无序、混乱,而社交网络作为现实人际网络的子集,同样具有人际网络的一些特征,正是基于如此,我们认为对社交网络进行一定的研究是可行的,这对于促进社交网络的进一步发展具有重要的理论意义。
本文以社交网络为平台,以计算机图论知识为基础,对人际关系做了深入的研究和分析。在此基础上提出了基于星状子图结构的社交网络社区识别算法,该算法利用社交网络中包含有大量星状子图的结构特点对现有的识别算法进行改进,极大地提高了算法的识别效率。另外,本篇论文还引入了用户影响力评估系统UserRank,这是在社交网络领域首次尝试利用网络结构对用户影响力进行评估。该系统认为社交网络的人际结构决定了用户的影响力,通过对人际结构的分析和计算可以对用户影响力进行恰当的评估。模型的验证是以“校内网”为平台,通过计算网络上所有浙大用户的影响力,并同实际情况进行比较分析,有力的证明了UserRank评价系统的准确性和可行性。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2008【分类号】：TP393.01【目录】：
ABSTRACT5-11
第1章 绪论11-16
1.1 课题背景11-12
1.2 课题的提出12
1.3 课题的研究意义12-14
1.4 本文组织结构14
1.5 本章小结14-16
第2章 社交网络介绍16-29
2.1 什么是社交网络16
2.2 社交网络的组成元素16-18
2.3 社交网络理论基础18-19
2.4 社交网络主要研究方向19-21
2.4.1 基础结构研究19
2.4.2 网络挖掘技术19-20
2.4.3 多层次关系的社区挖掘20
2.4.4 基于社交网络的搜索技术20-21
2.4.5 大规模网络的社区识别21
2.5 案例分析21-27
2.5.1 “校内网”数据采集22-26
2.5.2 数据的基本分析26-27
2.6 本章小结27-29
第3章 基于星状子图结构的社区识别算法29-48
3.1 相关工作30-32
3.1.1 主要研究方法30-31
3.1.2 CNM剖分算法简介31-32
3.2 社交网络中的星状子图结构32-33
3.3 基于星状子图结构的识别算法33-36
3.3.1 中心节点的识别34
3.3.2 中心节点的合并34-35
3.3.3 旁节点的聚合35-36
3.4 识别算法相关问题分析36-39
3.4.1 社区规模及数量的控制36-38
3.4.2 即时最短路径的计算方法38
3.4.3 旁节点的聚合顺序38-39
3.4.4 旁节点聚合方法的改进39
3.5 算法复杂度分析39-40
3.5.1 中心节点选取过程的复杂度分析39
3.5.2 中心节点合并过程的复杂度分析39
3.5.3 旁节点的聚合过程的复杂度分析39-40
3.6 实验结果及分析40-47
3.6.1 参数分析40-42
3.6.2 结果分析42-45
3.6.3 误差分析45-46
3.6.4 改进方案46-47
3.7 本章小结47-48
第4章 基于MARKOV的用户影响力评估模型48-67
4.1 PAGERANK算法的介绍48-49
4.2 个人影响力相关因素49-51
4.3 USERRANK评估模型的建立51-54
4.4 USERRANK的计算54-61
4.4.1 马尔可夫链54-55
4.4.2 UserRank马尔可夫模型的表示55-57
4.4.3 收敛性分析57-58
4.4.4 网络规模分析58-59
4.4.5 计算的优化59-60
4.4.6 计算的实现及复杂度分析60-61
4.5 实验结果及分析61-66
4.5.1 准确性分析61-63
4.5.2 收敛速度分析63-64
4.5.3 误差分析64
4.5.4 实验数据产生的误差64-65
4.5.5 计算模型的误差65-66
4.6 本章小结66-67
第5章 总结与展望67-70
5.1 本论文的主要工作67
5.2 本论文的主要贡献以及创新点67-68
5.3 进一步的研究工作68-70
参考文献71-73
作者简历73
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