Cảnh báo: Thông số 1 để ace_where () dự kiến sẽ là một tài liệu tham khảo, giá trị được đưa ra trong /home/hjlee/hjl/hojohnlee.com/weblog/wp-includes/plugin.php on line 227

Cảnh báo: Thông số 1 để ace_join () dự kiến sẽ là một tài liệu tham khảo, giá trị được đưa ra trong /home/hjlee/hjl/hojohnlee.com/weblog/wp-includes/plugin.php on line 227
Hồ John Lee của Blog »yahoo

Auto Draft

Slides từ bảng Social Graph Symposium

Một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Social Graph Symposium Panel - Tháng 5 năm 2010 - Presentation Transcript

1. Biểu đồ xã hội Symposium Bảng điều chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search Xã hội - đồ thị và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, quy hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng ta có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter đang có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng năm 2009
5. Phân tích Biểu đồ cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch marketing Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực liên quan cần khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hay một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Topic phạm vi / tình cảm, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì tỷ lệ cơ bản của đề cập / tình cảm cho mỗi đơn vị thời gian?
Hãy tìm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Luồng ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / mạng / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Xây dựng nội dung sau chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tính và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Nhưng có khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn bạn
Hồ John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Moderator: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Quản lý chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn Action

Slides từ bảng Social Graph Symposium

Một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Social Graph Symposium Panel - Tháng 5 năm 2010 - Presentation Transcript

1. Biểu đồ xã hội Symposium Bảng điều chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search Xã hội - đồ thị và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, quy hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng ta có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter đang có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng năm 2009
5. Phân tích Biểu đồ cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch marketing Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực liên quan cần khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hay một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Topic phạm vi / tình cảm, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì tỷ lệ cơ bản của đề cập / tình cảm cho mỗi đơn vị thời gian?
Hãy tìm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Luồng ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / mạng / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Xây dựng nội dung sau chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tính và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Nhưng có khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn bạn
Hồ John Lee
hojohn. lee @ microsoft. com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Moderator: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Quản lý chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn Action

Slides từ bảng Social Graph Symposium

Một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Social Graph Symposium Panel - Tháng 5 năm 2010 - Presentation Transcript

1. Biểu đồ xã hội Symposium Bảng điều chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search Xã hội - đồ thị và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, quy hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng ta có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter đang có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng năm 2009
5. Phân tích Biểu đồ cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch marketing Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực liên quan cần khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hay một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Topic phạm vi / tình cảm, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì tỷ lệ cơ bản của đề cập / tình cảm cho mỗi đơn vị thời gian?
Hãy tìm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Luồng ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / mạng / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Xây dựng nội dung sau chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tính và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Nhưng có khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Moderator: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Quản lý chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn Action

Slides từ bảng Social Graph Symposium

Một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Social Graph Symposium Panel - Tháng 5 năm 2010 - Presentation Transcript

1. Biểu đồ xã hội Symposium Bảng điều chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search Xã hội - đồ thị và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, quy hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng ta có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter đang có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng năm 2009
5. Phân tích Biểu đồ cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch marketing Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực liên quan cần khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hay một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Topic phạm vi / tình cảm, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì tỷ lệ cơ bản của đề cập / tình cảm cho mỗi đơn vị thời gian?
Hãy tìm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Luồng ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / mạng / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Xây dựng nội dung sau chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tính và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Nhưng có khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Moderator: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Quản lý chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn Action

Slides từ bảng Social Graph Symposium

Dưới đây là một số slide giới thiệu từ một phiên bảng điều khiển ở Graph Hội nghị chuyên đề xã hội .

Social Graph Symposium Panel - Tháng 5 năm 2010 - Presentation Transcript

1. Biểu đồ xã hội Symposium Bảng điều chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search Xã hội - đồ thị và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, quy hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng ta có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter đang có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng năm 2009
5. Phân tích Biểu đồ cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch marketing Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực liên quan cần khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hay một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Topic phạm vi / tình cảm, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì tỷ lệ cơ bản của đề cập / tình cảm cho mỗi đơn vị thời gian?
Hãy tìm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Luồng ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / mạng / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Xây dựng nội dung sau chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tính và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Nhưng có khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất
Moderator: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics thế giới
Loa:
Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Quản lý chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn Action

Slides từ bảng Social Graph Symposium

Dưới đây là một số slide giới thiệu từ một phiên bảng tại Hội nghị chuyên đề Social Graph tháng trước.

Social Graph Symposium Panel - Tháng 5 năm 2010 - Presentation Transcript

1. Biểu đồ xã hội Symposium Bảng điều chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search Xã hội - đồ thị và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, quy hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng ta có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter đang có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng năm 2009
5. Phân tích Biểu đồ cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch marketing Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực liên quan cần khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hay một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Topic phạm vi / tình cảm, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì tỷ lệ cơ bản của đề cập / tình cảm cho mỗi đơn vị thời gian?
Hãy tìm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Luồng ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / mạng / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Xây dựng nội dung sau chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tính và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Nhưng có khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
NGHIÊN CỨU: Cái nhìn từ nghiên cứu đồ thị xã hội mới nhất

Moderator: Eric Siegel - Tổng thống tại Dự đoán tác động và Hội nghị Chủ tịch tại Predictive Analytics thế giới

Loa:

Sharad Goel - Nghiên cứu khoa học tại Yahoo
Hồ John Lee - Hiệu trưởng Quản lý chương trình tại Microsoft
DJ Patil - Nhà khoa học trưởng tại LinkedIn
Marc Smith - Giám đốc khoa học xã hội tại Kết nối Nhóm Tư vấn Action

Slides từ bảng Social Graph Symposium

Dưới đây là một số slide giới thiệu từ một phiên bảng tại Hội nghị chuyên đề Social Graph tháng trước.

Social Graph Symposium Panel - Tháng 5 năm 2010 - Presentation Transcript

1. Biểu đồ xã hội Symposium Bảng điều chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search Xã hội - đồ thị và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, quy hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng ta có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter đang có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng năm 2009
5. Phân tích Biểu đồ cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch marketing Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực liên quan cần khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hay một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Topic phạm vi / tình cảm, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì tỷ lệ cơ bản của đề cập / tình cảm cho mỗi đơn vị thời gian?
Hãy tìm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Luồng ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / mạng / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Xây dựng nội dung sau chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tính và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Nhưng có khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

Slide giới thiệu từ các panel Social Graph Symposium

Dưới đây là các slide từ

Social Graph Symposium Panel - Tháng 5 năm 2010 - Presentation Transcript

1. Biểu đồ xã hội Symposium Bảng điều chỉnh
Hồ John Lee | Hiệu trưởng Giám đốc chương trình | Tìm kiếm Bing Xã hội
2. Thông tin về tôi:
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl
Quá khứ: Bing Twitter (v1), SocialQuant, kinh doanh, đầu tư / tư vấn (Trung Quốc, Ấn Độ)
HP Labs, MIT, Stanford, Harvard
Hiện tại: Bing Search Xã hội - đồ thị và phân tích chuỗi thời gian, khai thác dữ liệu
Twitter, Facebook, sản phẩm mới, quy hoạch kỹ thuật
3. Những gì chúng ta có thể làm bằng cách quan sát các mạng xã hội?
Trên internet, không ai biết bạn là một con chó.
Nhưng trong các mạng xã hội, chúng ta có thể nói nếu bạn hành động như một con chó, những nhóm bạn thuộc về, và một số lợi ích của bạn
4. Làm thế nào nhiều người dùng Twitter đang có?
từ một tìm kiếm trên twopular, tháng năm 2009
5. Phân tích Biểu đồ cho phù hợp và xếp hạng
Chiến dịch marketing Spam
(Làm trắng răng)
Cộng đồng tự nhiên kết nối (#smx)
Thời gian thực liên quan cần khai thác dữ liệu để lọc và xếp hạng dựa trên lịch sử
Cộng đồng spam có thể dễ dàng nhìn thấy
Đồ thị xã hội, chủ đề / khái niệm đồ thị, và hành vi / cử chỉ đồ thị là tất cả các công cụ hữu ích
6. Thông tin phổ biến trong đồ thị
Mạng tỷ lệ quan sát của retweets trong Twitter
Kwak, Lee, et al, Twitter, một mạng xã hội hay một tin Truyền thông là gì? WWW2010
Luồng thông tin và hành vi tạo thành một đồ thị tương tác ngầm
7. Topic phạm vi / tình cảm, khối lượng, phân tích xu hướng
Là những gì tỷ lệ cơ bản của đề cập / tình cảm cho mỗi đơn vị thời gian?
Hãy tìm những thay đổi trong dòng chảy sự chú ý xung quanh một chủ đề, vị trí, chủ đề
Bạn cho tín hiệu tương quan từ nhiều nguồn
Xem xét tính phù hợp nguồn và quyền lực cũng
8. Áp dụng phân tích đồ thị
Luồng ý vs dòng chảy thông tin
Dẫn đến chức năng tiện ích, chức năng chi phí
Tỷ lệ khuếch tán biến do nam diễn viên / mạng / thông tin loại
Dự đoán lợi ích và liên kết
Xây dựng nội dung sau chú ý
Cộng đồng tự tổ chức của sự chú ý
Nếu không có nội dung, bạn có thể yêu cầu một số
Tuyên truyền quan sát thông tin
9. Clustering và fuzzing tính và bản sắc
* Điều kiện thường được sử dụng có thể xác định lợi ích, sự thân thiết, tiềm ẩn ý định truy vấn
* Nhưng có khả năng có thể được sử dụng để xác định người dùng cá nhân có khả năng!
* Infochaff - fuzzing ra danh tính, hành vi, tài sản
10. Cảm ơn bạn
Hồ John Lee
hojohn.lee@microsoft.com
twitter.com/hjl

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong chờ xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu còn để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không blogging / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của Weekend Update ném vào, trộn lên ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như nó sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một nhà máy tính trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít về phần mình.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong chờ xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu còn để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không blogging / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của Weekend Update ném vào, trộn lên ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như nó sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một nhà máy tính trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít về phần mình.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong chờ xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu còn để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không blogging / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của Weekend Update ném vào, trộn lên ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như nó sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một nhà máy tính trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít về phần mình.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong chờ xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu còn để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không blogging / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của Weekend Update ném vào, trộn lên ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như nó sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một nhà máy tính trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít về phần mình.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong chờ xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu còn để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không blogging / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của Weekend Update ném vào, trộn lên ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như nó sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một nhà máy tính trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít về phần mình.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong chờ xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu còn để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không blogging / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của Weekend Update ném vào, trộn lên ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như nó sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một nhà máy tính trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít về phần mình.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong chờ xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu còn để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không blogging / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của Weekend Update ném vào, trộn lên ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như nó sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một nhà máy tính trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít về phần mình.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong chờ xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu còn để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không blogging / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của Weekend Update ném vào, trộn lên ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như nó sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một nhà máy tính trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít về phần mình.

Rocketboom!


Gần đây tôi đã mong chờ xem Rocketboom video blog hàng ngày, và đã đấu tranh để giải thích cả hai Rocketboom và video blog nói chung để không-blog-đọc, folks TV-xem, tức là những người bình thường nhất. Vì vậy, cho đến khi tôi nhận được xung quanh để viết một giới thiệu còn để video (và thường xuyên) viết blog cho bạn bè không blogging / non-blog-đọc của tôi, chỉ cần đi kiểm tra xem nó ra .

Rocketboom tính năng Amanda Congdon đọc tiêu đề và kết hợp các bài đăng blog video khác trên internet trong một định dạng tin tức theo phong cách. Đó là một chút như Jon Stewart của Show Daily với một chút cũ SNL Jane Curtin của Weekend Update ném vào, trộn lên ngẫu nhiên các video clip.

Tôi rất thích clip này được đăng trước đó trong tuần này, có tính năng David Letterman trang phong cách tung vào cuối mỗi bài viết, David Lynch (của Eraserhead, Twin Peaks, Blue Velvet vv) báo thời tiết hàng ngày từ LA, và một cổ điển đen-và- quảng cáo truyền hình trắng cho Wham-O Frisbees.

Rocketboom vẻ như nó sắp xếp của một dự án nhóm tại Parsons School of Design ở New York, được sản xuất bởi Andrew Baron , người giảng dạy ở đó, vì vậy nó không chính xác một người, một máy quay phim, và một nhà máy tính trên internet. Nhưng nó có giá trị sản xuất tương đối tốt và khá thú vị, đầu tư rất ít về phần mình.

Đánh dấu cho ngày 11 tháng 2 thông qua ngày 12 tháng hai

Đây là những liên kết của tôi cho 11 tháng 2 thông qua ngày 12 tháng 2:

  • Trang chủ | Viện Nghiên cứu Chiến - Viện Nghiên cứu Chiến tranh (ISW) là một tổ chức phi đảng phái, phi lợi nhuận, tổ chức nghiên cứu chính sách công. ISW tiến sự hiểu biết thông tin về các vấn đề quân sự thông qua nghiên cứu đáng tin cậy, phân tích đáng tin cậy, và giáo dục sáng tạo.

    Chúng tôi cam kết cải thiện khả năng của quốc gia để thực hiện các hoạt động quân sự và đối phó với các mối đe dọa đang nổi lên để đạt được mục tiêu chiến lược của Mỹ.

    Chương trình nghiên cứu hiện nay ISW tập trung vào các cuộc xung đột ở Iraq và Afghanistan. Chương trình giáo dục của chúng tôi bao gồm một loa Quân Series, Hội thảo chiến binh ', và các khóa học được thiết kế cho giáo dục và thông học viên, các nhà hoạch định chính sách, các thành viên của các phương tiện truyền thông và công chúng.

  • Một cách dễ dàng để Thực hiện một treemap | FlowingData - Từng bước hướng dẫn để làm visualizations treemap / heatmap sử dụng R
  • Chip và PIN bị hỏng - Steven J. Murdoch, Saar Drimer, Ross Anderson, Mike Bond - 2010 IEEE Hội nghị chuyên đề về an ninh và bảo mật - Trong bài báo này, chúng tôi mô tả và chứng minh một
    Lỗ hổng giao thức cho phép bọn tội phạm sử dụng thẻ chính hãng
    để thực hiện thanh toán mà không biết số PIN của thẻ, và
    để không bị phát hiện, ngay cả khi các thương gia có một trực tuyến
    kết nối với mạng lưới ngân hàng. Những kẻ lừa đảo thực hiện một
    man-in-the-middle cuộc tấn công để lừa các thiết bị đầu cuối vào tin
    PIN xác nhận một cách chính xác, trong khi nói với các ngân hàng phát hành mà
    không có PIN được nhập vào tất cả. Bài viết xem xét như thế nào
    sai sót phát sinh, tại sao họ vẫn chưa biết mặc dù rộng của EMV
    triển khai cho các phần tốt nhất của một thập kỷ, và làm thế nào họ có thể
    được cố định. Bởi vì chúng tôi đã tìm thấy và xác nhận một thực tế
    cuộc tấn công chống lại các chức năng cốt lõi của EMV, chúng tôi kết luận
    rằng các giao thức bị phá vỡ.

Đánh dấu cho ngày 11 tháng 2 thông qua ngày 12 tháng hai

Đây là những liên kết của tôi cho 11 tháng 2 thông qua ngày 12 tháng 2:

  • Một cách dễ dàng để Thực hiện một treemap | FlowingData - Từng bước hướng dẫn để làm visualizations treemap / heatmap sử dụng R
  • Chip và PIN bị hỏng - Steven J. Murdoch, Saar Drimer, Ross Anderson, Mike Bond - 2010 IEEE Hội nghị chuyên đề về an ninh và bảo mật - Trong bài báo này, chúng tôi mô tả và chứng minh một
    Lỗ hổng giao thức cho phép bọn tội phạm sử dụng thẻ chính hãng
    để thực hiện thanh toán mà không biết số PIN của thẻ, và
    để không bị phát hiện, ngay cả khi các thương gia có một trực tuyến
    kết nối với mạng lưới ngân hàng. Những kẻ lừa đảo thực hiện một
    man-in-the-middle cuộc tấn công để lừa các thiết bị đầu cuối vào tin
    PIN xác nhận một cách chính xác, trong khi nói với các ngân hàng phát hành mà
    không có PIN được nhập vào tất cả. Bài viết xem xét như thế nào
    sai sót phát sinh, tại sao họ vẫn chưa biết mặc dù rộng của EMV
    triển khai cho các phần tốt nhất của một thập kỷ, và làm thế nào họ có thể
    được cố định. Bởi vì chúng tôi đã tìm thấy và xác nhận một thực tế
    cuộc tấn công chống lại các chức năng cốt lõi của EMV, chúng tôi kết luận
    rằng các giao thức bị phá vỡ.
2 3 4 5 ... 10 20 30 ... Last » Trang 1 của 78 1 2 3 4 5 ... 10 20 30 ... Cuối »