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Ho John Lees Weblog »2005» Januar

Auto Draft

Folien aus dem Social Graph Symposium Tafel

Einige einführende Folien aus einer Podiumsdiskussion an der Social Graph Symposium .

Social Graph Symposium Panel - Mai 2010 - Presentation Transcript

1. Social Graph Symposium Steuerung
Ho John Lee | Hauptprogramm-Manager | Bing Social Search
2. Über mich:
Ho John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl
Past: Bing Twitter (v1), SocialQuant, Handel, Investieren / Beratung (China, Indien)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Aktuell: Bing Social Search - Grafik und Zeitreihenanalyse, Data Mining
Twitter, Facebook, neue Produkte, technische Planung
3. Was können wir tun, durch die Beobachtung sozialer Netzwerke?
Im Internet weiß niemand, du bist ein Hund.
Aber in den sozialen Netzwerken, können wir sagen, wenn Sie wie ein Hund handeln, welche Gruppen Sie gehören, und einige Ihrer Interessen
4. Wie viele Twitter-Nutzer gibt es?
aus einer Suche auf twopular, Mai 2009
5. Graph-Analyse für Relevanz und Ranking
Spam-Marketing-Kampagne
(Zahnaufhellung)
Natürlich verbunden Community (#smx)
Echtzeit Relevanz muss Data Mining zu filtern und Rang basierend auf Geschichte
Spammy Gemeinschaften können gut sichtbar sein
Social Graph, Thema / Konzeptgraphen, und das Verhalten / Geste Diagramme sind nützliche Werkzeuge
6. Information Diffusion in der Grafik
Beobachtete Häufigkeit Netzwerk von Retweets Twitter
Kwak, Lee, et al, Was ist Twitter, ein Social Network oder eine News Media? WWW2010
Informationsfluss und Verhaltensweisen bilden eine implizite Interaktion Grafik
7. Topic / Stimmungsbereich, Volumen, Trendanalyse
Welches ist das Basisrate der Nennungen / Stimmung pro Zeiteinheit?
Achten Sie auf Veränderungen in Aufmerksamkeit Strömung um ein Thema, Ort, Thema
Achten Sie auf korrelierten Signalen aus mehreren Quellen
Betrachten Quelle Relevanz und Autorität sowie
8. Die Anwendung Graphanalyse
Achtung Flow vs Informationsfluss
Führt zu Utility-Funktionen, Kostenfunktionen
Variable Diffusionsraten von Schauspieler / network / Infotyp
Vorhersage von Interessen und Zugehörigkeiten
Content-Erstellung folgt Aufmerksamkeit
Selbstorganisierte Gemeinden der Aufmerksamkeit
Wenn es keine Inhalte, die Sie für einige fragen
Beobachtbaren Ausbreitung von Informationen
9. Cluster-Bildung und Fuzzing Eigenschaften und Identitäten
* Häufig verwendete Begriffe Interessen, Affinitäten, latente Abfrage Absicht ermitteln
* Aber möglicherweise verwendet werden, um wahrscheinlich einzelne Benutzer zu identifizieren!
* Infochaff - fuzzing aus Identität, Verhalten, Eigenschaften
10. Danke
Ho John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl

FORSCHUNG: Einblicke aus den neuesten Social Graph Studien
Moderator: Eric Siegel - President bei Prognosen Impact und Konferenzstuhl auf Predictive Analytics Welt
Lautsprecher:
Sharad Goel - Forscher bei Yahoo
Ho John Lee - Hauptprogrammmanager bei Microsoft
DJ Patil - Chief Scientist bei LinkedIn
Marc Smith - Chef Sozialwissenschaftler am Verbunden Aktion Consulting Group

Folien aus dem Social Graph Symposium Tafel

Einige einführende Folien aus einer Podiumsdiskussion an der Social Graph Symposium .

Social Graph Symposium Panel - Mai 2010 - Presentation Transcript

1. Social Graph Symposium Steuerung
Ho John Lee | Hauptprogramm-Manager | Bing Social Search
2. Über mich:
Ho John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl
Past: Bing Twitter (v1), SocialQuant, Handel, Investieren / Beratung (China, Indien)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Aktuell: Bing Social Search - Grafik und Zeitreihenanalyse, Data Mining
Twitter, Facebook, neue Produkte, technische Planung
3. Was können wir tun, durch die Beobachtung sozialer Netzwerke?
Im Internet weiß niemand, du bist ein Hund.
Aber in den sozialen Netzwerken, können wir sagen, wenn Sie wie ein Hund handeln, welche Gruppen Sie gehören, und einige Ihrer Interessen
4. Wie viele Twitter-Nutzer gibt es?
aus einer Suche auf twopular, Mai 2009
5. Graph-Analyse für Relevanz und Ranking
Spam-Marketing-Kampagne
(Zahnaufhellung)
Natürlich verbunden Community (#smx)
Echtzeit Relevanz muss Data Mining zu filtern und Rang basierend auf Geschichte
Spammy Gemeinschaften können gut sichtbar sein
Social Graph, Thema / Konzeptgraphen, und das Verhalten / Geste Diagramme sind nützliche Werkzeuge
6. Information Diffusion in der Grafik
Beobachtete Häufigkeit Netzwerk von Retweets Twitter
Kwak, Lee, et al, Was ist Twitter, ein Social Network oder eine News Media? WWW2010
Informationsfluss und Verhaltensweisen bilden eine implizite Interaktion Grafik
7. Topic / Stimmungsbereich, Volumen, Trendanalyse
Welches ist das Basisrate der Nennungen / Stimmung pro Zeiteinheit?
Achten Sie auf Veränderungen in Aufmerksamkeit Strömung um ein Thema, Ort, Thema
Achten Sie auf korrelierten Signalen aus mehreren Quellen
Betrachten Quelle Relevanz und Autorität sowie
8. Die Anwendung Graphanalyse
Achtung Flow vs Informationsfluss
Führt zu Utility-Funktionen, Kostenfunktionen
Variable Diffusionsraten von Schauspieler / network / Infotyp
Vorhersage von Interessen und Zugehörigkeiten
Content-Erstellung folgt Aufmerksamkeit
Selbstorganisierte Gemeinden der Aufmerksamkeit
Wenn es keine Inhalte, die Sie für einige fragen
Beobachtbaren Ausbreitung von Informationen
9. Cluster-Bildung und Fuzzing Eigenschaften und Identitäten
* Häufig verwendete Begriffe Interessen, Affinitäten, latente Abfrage Absicht ermitteln
* Aber möglicherweise verwendet werden, um wahrscheinlich einzelne Benutzer zu identifizieren!
* Infochaff - fuzzing aus Identität, Verhalten, Eigenschaften
10. Danke
Ho John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl

FORSCHUNG: Einblicke aus den neuesten Social Graph Studien
Moderator: Eric Siegel - President bei Prognosen Impact und Konferenzstuhl auf Predictive Analytics Welt
Lautsprecher:
Sharad Goel - Forscher bei Yahoo
Ho John Lee - Hauptprogrammmanager bei Microsoft
DJ Patil - Chief Scientist bei LinkedIn
Marc Smith - Chef Sozialwissenschaftler am Verbunden Aktion Consulting Group

Folien aus dem Social Graph Symposium Tafel

Einige einführende Folien aus einer Podiumsdiskussion an der Social Graph Symposium .

Social Graph Symposium Panel - Mai 2010 - Presentation Transcript

1. Social Graph Symposium Steuerung
Ho John Lee | Hauptprogramm-Manager | Bing Social Search
2. Über mich:
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Past: Bing Twitter (v1), SocialQuant, Handel, Investieren / Beratung (China, Indien)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Aktuell: Bing Social Search - Grafik und Zeitreihenanalyse, Data Mining
Twitter, Facebook, neue Produkte, technische Planung
3. Was können wir tun, durch die Beobachtung sozialer Netzwerke?
Im Internet weiß niemand, du bist ein Hund.
Aber in den sozialen Netzwerken, können wir sagen, wenn Sie wie ein Hund handeln, welche Gruppen Sie gehören, und einige Ihrer Interessen
4. Wie viele Twitter-Nutzer gibt es?
aus einer Suche auf twopular, Mai 2009
5. Graph-Analyse für Relevanz und Ranking
Spam-Marketing-Kampagne
(Zahnaufhellung)
Natürlich verbunden Community (#smx)
Echtzeit Relevanz muss Data Mining zu filtern und Rang basierend auf Geschichte
Spammy Gemeinschaften können gut sichtbar sein
Social Graph, Thema / Konzeptgraphen, und das Verhalten / Geste Diagramme sind nützliche Werkzeuge
6. Information Diffusion in der Grafik
Beobachtete Häufigkeit Netzwerk von Retweets Twitter
Kwak, Lee, et al, Was ist Twitter, ein Social Network oder eine News Media? WWW2010
Informationsfluss und Verhaltensweisen bilden eine implizite Interaktion Grafik
7. Topic / Stimmungsbereich, Volumen, Trendanalyse
Welches ist das Basisrate der Nennungen / Stimmung pro Zeiteinheit?
Achten Sie auf Veränderungen in Aufmerksamkeit Strömung um ein Thema, Ort, Thema
Achten Sie auf korrelierten Signalen aus mehreren Quellen
Betrachten Quelle Relevanz und Autorität sowie
8. Die Anwendung Graphanalyse
Achtung Flow vs Informationsfluss
Führt zu Utility-Funktionen, Kostenfunktionen
Variable Diffusionsraten von Schauspieler / network / Infotyp
Vorhersage von Interessen und Zugehörigkeiten
Content-Erstellung folgt Aufmerksamkeit
Selbstorganisierte Gemeinden der Aufmerksamkeit
Wenn es keine Inhalte, die Sie für einige fragen
Beobachtbaren Ausbreitung von Informationen
9. Cluster-Bildung und Fuzzing Eigenschaften und Identitäten
* Häufig verwendete Begriffe Interessen, Affinitäten, latente Abfrage Absicht ermitteln
* Aber möglicherweise verwendet werden, um wahrscheinlich einzelne Benutzer zu identifizieren!
* Infochaff - fuzzing aus Identität, Verhalten, Eigenschaften
10. Danke
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

FORSCHUNG: Einblicke aus den neuesten Social Graph Studien
Moderator: Eric Siegel - President bei Prognosen Impact und Konferenzstuhl auf Predictive Analytics Welt
Lautsprecher:
Sharad Goel - Forscher bei Yahoo
Ho John Lee - Hauptprogrammmanager bei Microsoft
DJ Patil - Chief Scientist bei LinkedIn
Marc Smith - Chef Sozialwissenschaftler am Verbunden Aktion Consulting Group

Folien aus dem Social Graph Symposium Tafel

Einige einführende Folien aus einer Podiumsdiskussion an der Social Graph Symposium .

Social Graph Symposium Panel - Mai 2010 - Presentation Transcript

1. Social Graph Symposium Steuerung
Ho John Lee | Hauptprogramm-Manager | Bing Social Search
2. Über mich:
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
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Past: Bing Twitter (v1), SocialQuant, Handel, Investieren / Beratung (China, Indien)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Aktuell: Bing Social Search - Grafik und Zeitreihenanalyse, Data Mining
Twitter, Facebook, neue Produkte, technische Planung
3. Was können wir tun, durch die Beobachtung sozialer Netzwerke?
Im Internet weiß niemand, du bist ein Hund.
Aber in den sozialen Netzwerken, können wir sagen, wenn Sie wie ein Hund handeln, welche Gruppen Sie gehören, und einige Ihrer Interessen
4. Wie viele Twitter-Nutzer gibt es?
aus einer Suche auf twopular, Mai 2009
5. Graph-Analyse für Relevanz und Ranking
Spam-Marketing-Kampagne
(Zahnaufhellung)
Natürlich verbunden Community (#smx)
Echtzeit Relevanz muss Data Mining zu filtern und Rang basierend auf Geschichte
Spammy Gemeinschaften können gut sichtbar sein
Social Graph, Thema / Konzeptgraphen, und das Verhalten / Geste Diagramme sind nützliche Werkzeuge
6. Information Diffusion in der Grafik
Beobachtete Häufigkeit Netzwerk von Retweets Twitter
Kwak, Lee, et al, Was ist Twitter, ein Social Network oder eine News Media? WWW2010
Informationsfluss und Verhaltensweisen bilden eine implizite Interaktion Grafik
7. Topic / Stimmungsbereich, Volumen, Trendanalyse
Welches ist das Basisrate der Nennungen / Stimmung pro Zeiteinheit?
Achten Sie auf Veränderungen in Aufmerksamkeit Strömung um ein Thema, Ort, Thema
Achten Sie auf korrelierten Signalen aus mehreren Quellen
Betrachten Quelle Relevanz und Autorität sowie
8. Die Anwendung Graphanalyse
Achtung Flow vs Informationsfluss
Führt zu Utility-Funktionen, Kostenfunktionen
Variable Diffusionsraten von Schauspieler / network / Infotyp
Vorhersage von Interessen und Zugehörigkeiten
Content-Erstellung folgt Aufmerksamkeit
Selbstorganisierte Gemeinden der Aufmerksamkeit
Wenn es keine Inhalte, die Sie für einige fragen
Beobachtbaren Ausbreitung von Informationen
9. Cluster-Bildung und Fuzzing Eigenschaften und Identitäten
* Häufig verwendete Begriffe Interessen, Affinitäten, latente Abfrage Absicht ermitteln
* Aber möglicherweise verwendet werden, um wahrscheinlich einzelne Benutzer zu identifizieren!
* Infochaff - fuzzing aus Identität, Verhalten, Eigenschaften
10. Danke
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

FORSCHUNG: Einblicke aus den neuesten Social Graph Studien
Moderator: Eric Siegel - President bei Prognosen Impact und Konferenzstuhl auf Predictive Analytics Welt
Lautsprecher:
Sharad Goel - Forscher bei Yahoo
Ho John Lee - Hauptprogrammmanager bei Microsoft
DJ Patil - Chief Scientist bei LinkedIn
Marc Smith - Chef Sozialwissenschaftler am Verbunden Aktion Consulting Group

Folien aus dem Social Graph Symposium Tafel

Hier sind einige einführende Folien aus einer Podiumsdiskussion an der Social Graph Symposium .

Social Graph Symposium Panel - Mai 2010 - Presentation Transcript

1. Social Graph Symposium Steuerung
Ho John Lee | Hauptprogramm-Manager | Bing Social Search
2. Über mich:
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Past: Bing Twitter (v1), SocialQuant, Handel, Investieren / Beratung (China, Indien)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Aktuell: Bing Social Search - Grafik und Zeitreihenanalyse, Data Mining
Twitter, Facebook, neue Produkte, technische Planung
3. Was können wir tun, durch die Beobachtung sozialer Netzwerke?
Im Internet weiß niemand, du bist ein Hund.
Aber in den sozialen Netzwerken, können wir sagen, wenn Sie wie ein Hund handeln, welche Gruppen Sie gehören, und einige Ihrer Interessen
4. Wie viele Twitter-Nutzer gibt es?
aus einer Suche auf twopular, Mai 2009
5. Graph-Analyse für Relevanz und Ranking
Spam-Marketing-Kampagne
(Zahnaufhellung)
Natürlich verbunden Community (#smx)
Echtzeit Relevanz muss Data Mining zu filtern und Rang basierend auf Geschichte
Spammy Gemeinschaften können gut sichtbar sein
Social Graph, Thema / Konzeptgraphen, und das Verhalten / Geste Diagramme sind nützliche Werkzeuge
6. Information Diffusion in der Grafik
Beobachtete Häufigkeit Netzwerk von Retweets Twitter
Kwak, Lee, et al, Was ist Twitter, ein Social Network oder eine News Media? WWW2010
Informationsfluss und Verhaltensweisen bilden eine implizite Interaktion Grafik
7. Topic / Stimmungsbereich, Volumen, Trendanalyse
Welches ist das Basisrate der Nennungen / Stimmung pro Zeiteinheit?
Achten Sie auf Veränderungen in Aufmerksamkeit Strömung um ein Thema, Ort, Thema
Achten Sie auf korrelierten Signalen aus mehreren Quellen
Betrachten Quelle Relevanz und Autorität sowie
8. Die Anwendung Graphanalyse
Achtung Flow vs Informationsfluss
Führt zu Utility-Funktionen, Kostenfunktionen
Variable Diffusionsraten von Schauspieler / network / Infotyp
Vorhersage von Interessen und Zugehörigkeiten
Content-Erstellung folgt Aufmerksamkeit
Selbstorganisierte Gemeinden der Aufmerksamkeit
Wenn es keine Inhalte, die Sie für einige fragen
Beobachtbaren Ausbreitung von Informationen
9. Cluster-Bildung und Fuzzing Eigenschaften und Identitäten
* Häufig verwendete Begriffe Interessen, Affinitäten, latente Abfrage Absicht ermitteln
* Aber möglicherweise verwendet werden, um wahrscheinlich einzelne Benutzer zu identifizieren!
* Infochaff - fuzzing aus Identität, Verhalten, Eigenschaften
10. Danke
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

FORSCHUNG: Einblicke aus den neuesten Social Graph Studien
Moderator: Eric Siegel - President bei Prognosen Impact und Konferenzstuhl auf Predictive Analytics Welt
Lautsprecher:
Sharad Goel - Forscher bei Yahoo
Ho John Lee - Hauptprogrammmanager bei Microsoft
DJ Patil - Chief Scientist bei LinkedIn
Marc Smith - Chef Sozialwissenschaftler am Verbunden Aktion Consulting Group

Folien aus dem Social Graph Symposium Tafel

Hier sind einige einführende Folien aus einer Podiumsdiskussion an der Social Graph Symposium im letzten Monat.

Social Graph Symposium Panel - Mai 2010 - Presentation Transcript

1. Social Graph Symposium Steuerung
Ho John Lee | Hauptprogramm-Manager | Bing Social Search
2. Über mich:
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Past: Bing Twitter (v1), SocialQuant, Handel, Investieren / Beratung (China, Indien)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Aktuell: Bing Social Search - Grafik und Zeitreihenanalyse, Data Mining
Twitter, Facebook, neue Produkte, technische Planung
3. Was können wir tun, durch die Beobachtung sozialer Netzwerke?
Im Internet weiß niemand, du bist ein Hund.
Aber in den sozialen Netzwerken, können wir sagen, wenn Sie wie ein Hund handeln, welche Gruppen Sie gehören, und einige Ihrer Interessen
4. Wie viele Twitter-Nutzer gibt es?
aus einer Suche auf twopular, Mai 2009
5. Graph-Analyse für Relevanz und Ranking
Spam-Marketing-Kampagne
(Zahnaufhellung)
Natürlich verbunden Community (#smx)
Echtzeit Relevanz muss Data Mining zu filtern und Rang basierend auf Geschichte
Spammy Gemeinschaften können gut sichtbar sein
Social Graph, Thema / Konzeptgraphen, und das Verhalten / Geste Diagramme sind nützliche Werkzeuge
6. Information Diffusion in der Grafik
Beobachtete Häufigkeit Netzwerk von Retweets Twitter
Kwak, Lee, et al, Was ist Twitter, ein Social Network oder eine News Media? WWW2010
Informationsfluss und Verhaltensweisen bilden eine implizite Interaktion Grafik
7. Topic / Stimmungsbereich, Volumen, Trendanalyse
Welches ist das Basisrate der Nennungen / Stimmung pro Zeiteinheit?
Achten Sie auf Veränderungen in Aufmerksamkeit Strömung um ein Thema, Ort, Thema
Achten Sie auf korrelierten Signalen aus mehreren Quellen
Betrachten Quelle Relevanz und Autorität sowie
8. Die Anwendung Graphanalyse
Achtung Flow vs Informationsfluss
Führt zu Utility-Funktionen, Kostenfunktionen
Variable Diffusionsraten von Schauspieler / network / Infotyp
Vorhersage von Interessen und Zugehörigkeiten
Content-Erstellung folgt Aufmerksamkeit
Selbstorganisierte Gemeinden der Aufmerksamkeit
Wenn es keine Inhalte, die Sie für einige fragen
Beobachtbaren Ausbreitung von Informationen
9. Cluster-Bildung und Fuzzing Eigenschaften und Identitäten
* Häufig verwendete Begriffe Interessen, Affinitäten, latente Abfrage Absicht ermitteln
* Aber möglicherweise verwendet werden, um wahrscheinlich einzelne Benutzer zu identifizieren!
* Infochaff - fuzzing aus Identität, Verhalten, Eigenschaften
10. Danke
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
FORSCHUNG: Einblicke aus den neuesten Social Graph Studien

Moderator: Eric Siegel - President bei Prognosen Impact und Konferenzstuhl auf Predictive Analytics Welt

Lautsprecher:

Sharad Goel - Forscher bei Yahoo
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Marc Smith - Chef Sozialwissenschaftler am Verbunden Aktion Consulting Group

Folien aus dem Social Graph Symposium Tafel

Hier sind einige einführende Folien aus einer Podiumsdiskussion an der Social Graph Symposium im letzten Monat.

Social Graph Symposium Panel - Mai 2010 - Presentation Transcript

1. Social Graph Symposium Steuerung
Ho John Lee | Hauptprogramm-Manager | Bing Social Search
2. Über mich:
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Past: Bing Twitter (v1), SocialQuant, Handel, Investieren / Beratung (China, Indien)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Aktuell: Bing Social Search - Grafik und Zeitreihenanalyse, Data Mining
Twitter, Facebook, neue Produkte, technische Planung
3. Was können wir tun, durch die Beobachtung sozialer Netzwerke?
Im Internet weiß niemand, du bist ein Hund.
Aber in den sozialen Netzwerken, können wir sagen, wenn Sie wie ein Hund handeln, welche Gruppen Sie gehören, und einige Ihrer Interessen
4. Wie viele Twitter-Nutzer gibt es?
aus einer Suche auf twopular, Mai 2009
5. Graph-Analyse für Relevanz und Ranking
Spam-Marketing-Kampagne
(Zahnaufhellung)
Natürlich verbunden Community (#smx)
Echtzeit Relevanz muss Data Mining zu filtern und Rang basierend auf Geschichte
Spammy Gemeinschaften können gut sichtbar sein
Social Graph, Thema / Konzeptgraphen, und das Verhalten / Geste Diagramme sind nützliche Werkzeuge
6. Information Diffusion in der Grafik
Beobachtete Häufigkeit Netzwerk von Retweets Twitter
Kwak, Lee, et al, Was ist Twitter, ein Social Network oder eine News Media? WWW2010
Informationsfluss und Verhaltensweisen bilden eine implizite Interaktion Grafik
7. Topic / Stimmungsbereich, Volumen, Trendanalyse
Welches ist das Basisrate der Nennungen / Stimmung pro Zeiteinheit?
Achten Sie auf Veränderungen in Aufmerksamkeit Strömung um ein Thema, Ort, Thema
Achten Sie auf korrelierten Signalen aus mehreren Quellen
Betrachten Quelle Relevanz und Autorität sowie
8. Die Anwendung Graphanalyse
Achtung Flow vs Informationsfluss
Führt zu Utility-Funktionen, Kostenfunktionen
Variable Diffusionsraten von Schauspieler / network / Infotyp
Vorhersage von Interessen und Zugehörigkeiten
Content-Erstellung folgt Aufmerksamkeit
Selbstorganisierte Gemeinden der Aufmerksamkeit
Wenn es keine Inhalte, die Sie für einige fragen
Beobachtbaren Ausbreitung von Informationen
9. Cluster-Bildung und Fuzzing Eigenschaften und Identitäten
* Häufig verwendete Begriffe Interessen, Affinitäten, latente Abfrage Absicht ermitteln
* Aber möglicherweise verwendet werden, um wahrscheinlich einzelne Benutzer zu identifizieren!
* Infochaff - fuzzing aus Identität, Verhalten, Eigenschaften
10. Danke
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
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Einleitende Dias aus dem Social Graph Symposium Tafel

Hier sind Folien aus

Social Graph Symposium Panel - Mai 2010 - Presentation Transcript

1. Social Graph Symposium Steuerung
Ho John Lee | Hauptprogramm-Manager | Bing Social Search
2. Über mich:
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Past: Bing Twitter (v1), SocialQuant, Handel, Investieren / Beratung (China, Indien)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Aktuell: Bing Social Search - Grafik und Zeitreihenanalyse, Data Mining
Twitter, Facebook, neue Produkte, technische Planung
3. Was können wir tun, durch die Beobachtung sozialer Netzwerke?
Im Internet weiß niemand, du bist ein Hund.
Aber in den sozialen Netzwerken, können wir sagen, wenn Sie wie ein Hund handeln, welche Gruppen Sie gehören, und einige Ihrer Interessen
4. Wie viele Twitter-Nutzer gibt es?
aus einer Suche auf twopular, Mai 2009
5. Graph-Analyse für Relevanz und Ranking
Spam-Marketing-Kampagne
(Zahnaufhellung)
Natürlich verbunden Community (#smx)
Echtzeit Relevanz muss Data Mining zu filtern und Rang basierend auf Geschichte
Spammy Gemeinschaften können gut sichtbar sein
Social Graph, Thema / Konzeptgraphen, und das Verhalten / Geste Diagramme sind nützliche Werkzeuge
6. Information Diffusion in der Grafik
Beobachtete Häufigkeit Netzwerk von Retweets Twitter
Kwak, Lee, et al, Was ist Twitter, ein Social Network oder eine News Media? WWW2010
Informationsfluss und Verhaltensweisen bilden eine implizite Interaktion Grafik
7. Topic / Stimmungsbereich, Volumen, Trendanalyse
Welches ist das Basisrate der Nennungen / Stimmung pro Zeiteinheit?
Achten Sie auf Veränderungen in Aufmerksamkeit Strömung um ein Thema, Ort, Thema
Achten Sie auf korrelierten Signalen aus mehreren Quellen
Betrachten Quelle Relevanz und Autorität sowie
8. Die Anwendung Graphanalyse
Achtung Flow vs Informationsfluss
Führt zu Utility-Funktionen, Kostenfunktionen
Variable Diffusionsraten von Schauspieler / network / Infotyp
Vorhersage von Interessen und Zugehörigkeiten
Content-Erstellung folgt Aufmerksamkeit
Selbstorganisierte Gemeinden der Aufmerksamkeit
Wenn es keine Inhalte, die Sie für einige fragen
Beobachtbaren Ausbreitung von Informationen
9. Cluster-Bildung und Fuzzing Eigenschaften und Identitäten
* Häufig verwendete Begriffe Interessen, Affinitäten, latente Abfrage Absicht ermitteln
* Aber möglicherweise verwendet werden, um wahrscheinlich einzelne Benutzer zu identifizieren!
* Infochaff - fuzzing aus Identität, Verhalten, Eigenschaften
10. Danke
Ho John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
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Rocketboom!


In letzter Zeit habe ich mich darauf gefreut, gerade die täglichen Rocketboom Video-Blog, und haben gekämpft, um sowohl Rocketboom und Video-Blogging in der Regel um nicht-Blog-Lesen, TV-Watching-Leute, dh die meisten normalen Menschen zu erklären. Also, bis ich um zu schreiben, eine längere Einführung in Video (regelmäßige) Bloggen für meine Nicht-Blogging / nicht-Blog-Lesen von Freunden, gehen Sie einfach schau es Dir .

Rocketboom verfügt über Amanda Congdon Lesen Schlagzeilen und die Einbeziehung anderer Video Blog-Postings im Internet in einem News-style-Format. Es ist ein wenig wie Jon Stewart Daily Show mit ein bisschen Jane Curtin alten SNL Weekend Update in geworfen, Vermischung Zufalls Videoclips.

Ich genoss diesen Clip veröffentlicht Anfang dieser Woche, die verfügt über David Letterman -Stil Seite werfen am Ende jedes Artikels, David Lynchs (von Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet, etc.) täglich Wetterbericht von LA, und ein Vintage-schwarz- Weiß-Fernsehen Werbung für Wham-O Frisbee.

Rocketboom sieht aus wie es ist eine Art Gruppenprojekt in Parsons School of Design in New York, produziert von Andrew Baron , der dort lehrt, so ist es nicht gerade eine Person, ein Camcorder und ein Computer zu Hause im Internet. Aber es hat eine relativ gute Produktionswert und ist sehr unterhaltsam, für sehr wenig Investitionen ihrerseits.

Rocketboom!


In letzter Zeit habe ich mich darauf gefreut, gerade die täglichen Rocketboom Video-Blog, und haben gekämpft, um sowohl Rocketboom und Video-Blogging in der Regel um nicht-Blog-Lesen, TV-Watching-Leute, dh die meisten normalen Menschen zu erklären. Also, bis ich um zu schreiben, eine längere Einführung in Video (regelmäßige) Bloggen für meine Nicht-Blogging / nicht-Blog-Lesen von Freunden, gehen Sie einfach schau es Dir .

Rocketboom verfügt über Amanda Congdon Lesen Schlagzeilen und die Einbeziehung anderer Video Blog-Postings im Internet in einem News-style-Format. Es ist ein wenig wie Jon Stewart Daily Show mit ein bisschen Jane Curtin alten SNL Weekend Update in geworfen, Vermischung Zufalls Videoclips.

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Rocketboom sieht aus wie es ist eine Art Gruppenprojekt in Parsons School of Design in New York, produziert von Andrew Baron , der dort lehrt, so ist es nicht gerade eine Person, ein Camcorder und ein Computer zu Hause im Internet. Aber es hat eine relativ gute Produktionswert und ist sehr unterhaltsam, für sehr wenig Investitionen ihrerseits.

Rocketboom!


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Rocketboom!


In letzter Zeit habe ich mich darauf gefreut, gerade die täglichen Rocketboom Video-Blog, und haben gekämpft, um sowohl Rocketboom und Video-Blogging in der Regel um nicht-Blog-Lesen, TV-Watching-Leute, dh die meisten normalen Menschen zu erklären. Also, bis ich um zu schreiben, eine längere Einführung in Video (regelmäßige) Bloggen für meine Nicht-Blogging / nicht-Blog-Lesen von Freunden, gehen Sie einfach schau es Dir .

Rocketboom verfügt über Amanda Congdon Lesen Schlagzeilen und die Einbeziehung anderer Video Blog-Postings im Internet in einem News-style-Format. Es ist ein wenig wie Jon Stewart Daily Show mit ein bisschen Jane Curtin alten SNL Weekend Update in geworfen, Vermischung Zufalls Videoclips.

Ich genoss diesen Clip veröffentlicht Anfang dieser Woche, die verfügt über David Letterman -Stil Seite werfen am Ende jedes Artikels, David Lynchs (von Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet, etc.) täglich Wetterbericht von LA, und ein Vintage-schwarz- Weiß-Fernsehen Werbung für Wham-O Frisbee.

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Rocketboom!


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Rocketboom sieht aus wie es ist eine Art Gruppenprojekt in Parsons School of Design in New York, produziert von Andrew Baron , der dort lehrt, so ist es nicht gerade eine Person, ein Camcorder und ein Computer zu Hause im Internet. Aber es hat eine relativ gute Produktionswert und ist sehr unterhaltsam, für sehr wenig Investitionen ihrerseits.

Rocketboom!


In letzter Zeit habe ich mich darauf gefreut, gerade die täglichen Rocketboom Video-Blog, und haben gekämpft, um sowohl Rocketboom und Video-Blogging in der Regel um nicht-Blog-Lesen, TV-Watching-Leute, dh die meisten normalen Menschen zu erklären. Also, bis ich um zu schreiben, eine längere Einführung in Video (regelmäßige) Bloggen für meine Nicht-Blogging / nicht-Blog-Lesen von Freunden, gehen Sie einfach schau es Dir .

Rocketboom verfügt über Amanda Congdon Lesen Schlagzeilen und die Einbeziehung anderer Video Blog-Postings im Internet in einem News-style-Format. Es ist ein wenig wie Jon Stewart Daily Show mit ein bisschen Jane Curtin alten SNL Weekend Update in geworfen, Vermischung Zufalls Videoclips.

Ich genoss diesen Clip veröffentlicht Anfang dieser Woche, die verfügt über David Letterman -Stil Seite werfen am Ende jedes Artikels, David Lynchs (von Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet, etc.) täglich Wetterbericht von LA, und ein Vintage-schwarz- Weiß-Fernsehen Werbung für Wham-O Frisbee.

Rocketboom sieht aus wie es ist eine Art Gruppenprojekt in Parsons School of Design in New York, produziert von Andrew Baron , der dort lehrt, so ist es nicht gerade eine Person, ein Camcorder und ein Computer zu Hause im Internet. Aber es hat eine relativ gute Produktionswert und ist sehr unterhaltsam, für sehr wenig Investitionen ihrerseits.

Rocketboom!


In letzter Zeit habe ich mich darauf gefreut, gerade die täglichen Rocketboom Video-Blog, und haben gekämpft, um sowohl Rocketboom und Video-Blogging in der Regel um nicht-Blog-Lesen, TV-Watching-Leute, dh die meisten normalen Menschen zu erklären. Also, bis ich um zu schreiben, eine längere Einführung in Video (regelmäßige) Bloggen für meine Nicht-Blogging / nicht-Blog-Lesen von Freunden, gehen Sie einfach schau es Dir .

Rocketboom verfügt über Amanda Congdon Lesen Schlagzeilen und die Einbeziehung anderer Video Blog-Postings im Internet in einem News-style-Format. Es ist ein wenig wie Jon Stewart Daily Show mit ein bisschen Jane Curtin alten SNL Weekend Update in geworfen, Vermischung Zufalls Videoclips.

Ich genoss diesen Clip veröffentlicht Anfang dieser Woche, die verfügt über David Letterman -Stil Seite werfen am Ende jedes Artikels, David Lynchs (von Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet, etc.) täglich Wetterbericht von LA, und ein Vintage-schwarz- Weiß-Fernsehen Werbung für Wham-O Frisbee.

Rocketboom sieht aus wie es ist eine Art Gruppenprojekt in Parsons School of Design in New York, produziert von Andrew Baron , der dort lehrt, so ist es nicht gerade eine Person, ein Camcorder und ein Computer zu Hause im Internet. Aber es hat eine relativ gute Produktionswert und ist sehr unterhaltsam, für sehr wenig Investitionen ihrerseits.

Rocketboom!


In letzter Zeit habe ich mich darauf gefreut, gerade die täglichen Rocketboom Video-Blog, und haben gekämpft, um sowohl Rocketboom und Video-Blogging in der Regel um nicht-Blog-Lesen, TV-Watching-Leute, dh die meisten normalen Menschen zu erklären. Also, bis ich um zu schreiben, eine längere Einführung in Video (regelmäßige) Bloggen für meine Nicht-Blogging / nicht-Blog-Lesen von Freunden, gehen Sie einfach schau es Dir .

Rocketboom verfügt über Amanda Congdon Lesen Schlagzeilen und die Einbeziehung anderer Video Blog-Postings im Internet in einem News-style-Format. Es ist ein wenig wie Jon Stewart Daily Show mit ein bisschen Jane Curtin alten SNL Weekend Update in geworfen, Vermischung Zufalls Videoclips.

Ich genoss diesen Clip veröffentlicht Anfang dieser Woche, die verfügt über David Letterman -Stil Seite werfen am Ende jedes Artikels, David Lynchs (von Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet, etc.) täglich Wetterbericht von LA, und ein Vintage-schwarz- Weiß-Fernsehen Werbung für Wham-O Frisbee.

Rocketboom sieht aus wie es ist eine Art Gruppenprojekt in Parsons School of Design in New York, produziert von Andrew Baron , der dort lehrt, so ist es nicht gerade eine Person, ein Camcorder und ein Computer zu Hause im Internet. Aber es hat eine relativ gute Produktionswert und ist sehr unterhaltsam, für sehr wenig Investitionen ihrerseits.

Lesezeichen für Februar 11. bis 12. Februar

Das sind meine Links für Februar 11. bis 12. Februar:

  • Home | Institut zur Erforschung des Krieges - das Institut für das Studium des Krieges (ISW) ist eine überparteiliche, gemeinnützige, öffentliche Ordnung Forschungsorganisation. ISW rückt eine fundierte Verständnis für militärische Angelegenheiten durch zuverlässige Forschung, vertrauenswürdige Analysen und innovative Ausbildung.

    Wir sind auf die Verbesserung der Fähigkeit der Nation die militärischen Operationen ausführen und auf neue Bedrohungen, um US strategischen Ziele zu erreichen, verpflichtet.

    Aktuelle Forschungsprogramme ISW konzentrieren sich auf die Konflikte im Irak und in Afghanistan. Unsere Ausbildungsprogramme sind ein militärischer Sprecher Series, Workshops Warfighters 'und andere Kurse entwickelt, um aufzuklären und zu informieren Praktiker, Politiker, Vertreter der Medien und der Öffentlichkeit.

  • Eine einfache Möglichkeit, ein Baumdiagramm Stellen | FlowingData - Schritt für Schritt Anleitung für die Herstellung treemap / Heatmap Visualisierung mit R
  • Chip und PIN ist aufgeteilt in - Steven J. Murdoch, Saar Drimer, Ross Anderson, Mike Bond - 2010 IEEE Symposium über Sicherheit und Datenschutz - In diesem Beitrag beschreiben und zeigen ein
    Protokollfehler, die Kriminellen eine echte Karte verwenden können
    um eine Zahlung ohne zu wissen, PIN der Karte zu machen, und
    unentdeckt zu bleiben, auch wenn der Händler hat ein Online-
    Anschluss an das Bankennetz. Der Betrüger führt eine
    Man-in-the-Middle-Angriff, um das Terminal zu glauben, zu betrügen
    Die PIN muss um dieses Verfahren, beim Sagen der Notenbank, dass
    keine PIN wurde überhaupt eingetragen. Der Beitrag untersucht, wie sich die
    Mängel entstanden sind, warum sie trotz EMV breite blieb unbekannt
    Einsatz für den besten Teil von einem Jahrzehnt, und wie sie
    befestigt werden. Da haben wir festgestellt und überprüft eine praktische
    Angriff auf die Kernfunktionalität von EMV, wir schließen
    dass das Protokoll ist gebrochen.

Lesezeichen für Februar 11. bis 12. Februar

Das sind meine Links für Februar 11. bis 12. Februar:

  • Eine einfache Möglichkeit, ein Baumdiagramm Stellen | FlowingData - Schritt für Schritt Anleitung für die Herstellung treemap / Heatmap Visualisierung mit R
  • Chip und PIN ist aufgeteilt in - Steven J. Murdoch, Saar Drimer, Ross Anderson, Mike Bond - 2010 IEEE Symposium über Sicherheit und Datenschutz - In diesem Beitrag beschreiben und zeigen ein
    Protokollfehler, die Kriminellen eine echte Karte verwenden können
    um eine Zahlung ohne zu wissen, PIN der Karte zu machen, und
    unentdeckt zu bleiben, auch wenn der Händler hat ein Online-
    Anschluss an das Bankennetz. Der Betrüger führt eine
    Man-in-the-Middle-Angriff, um das Terminal zu glauben, zu betrügen
    Die PIN muss um dieses Verfahren, beim Sagen der Notenbank, dass
    keine PIN wurde überhaupt eingetragen. Der Beitrag untersucht, wie sich die
    Mängel entstanden sind, warum sie trotz EMV breite blieb unbekannt
    Einsatz für den besten Teil von einem Jahrzehnt, und wie sie
    befestigt werden. Da haben wir festgestellt und überprüft eine praktische
    Angriff auf die Kernfunktionalität von EMV, wir schließen
    dass das Protokoll ist gebrochen.
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