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user: 6. 总结与展望 基于事件的社交网络既能满足社会化活动推荐的基本功能，同时又具备给用户指定活动计划或者路线规划并且预测活动的潜在用户等特点。近年来，基于事件的社交网络的研究和应用取得了一定的进展，但总体来看还是有一些方向值得关注。这一节先对本文进行总结，接着对基于事件的社交网络的研究趋势进行分析。 6.1. 总结 在基于事件的社交网络中，用户会根据社交媒体平台的信息随时随地获知线下的活动，近年来，社交媒体平台的注册人数逐年上升，因此基于事件的社交网络数据管理技术在学术界和工业界受到了越来越多的关注。本文从预测、活动计划或安排以及推荐对基于事件的社交网络数据管理技术进行了综述，首先从研究的模型把预测问题分为基于组织者影响最大、基于多特征混合和基于亲密度最大的方法：然后依据用户参加的活动个数，对计划或安排问题分为亲密度最大、最优策略、最大–最小和活动冲突的方法；接着从用户历史记录、多任务的推荐方法和多特征的推荐方法来介绍推荐问题。本文使用一个表格总结如表3。 在表3中，CBAS-ND与CBAS是可比较的，因为这两个算法是在同一个问题规模并且约束条件相同的情况下进行的，从上文的介绍中，可以知道CBAS-ND比CBAS的算法性能好，记CBAS-ND算法的时间复杂度为 T CBAS-ND = O ( E + m log | U | + k T + m | U | ρ T ) 。在表3中的路径规划三个算法，它们的约束条件和限制条件都一致，因此他们也是可比较的，但是从文章中可以知道RG算法是没有近似比的，记RG的时间复杂度为 T RG = O ( | V | | U | ( | V | + | U | + | V | | U | ) | S v | ) ，算法在没有近似比的情况下，无从得知该算法的好坏；而DeDP和DeGreedy它们都有1/2的近似比，从时间复杂度来看的话，DeGreedy算法优于DeDp算法，记DeDP的时间复杂度为 T DeDP = O ( | U | ( | V | 2 max u { b u } + | V | | U | ) ) ，DeGreedy的时间复杂度为 Table 3 Summarized of activity arrangemen 问题 方法 距离 相似度 友谊网络 事件容量限制 静态或动态 算法 时间复杂度 参考文献 事件预测 组织者影响力 无 静态 PICS O ( ( k ) | V Q | ⋅ t ( n ) ⋅ ∑ i = 1 | Q | { i | Q | } ) [ 15 ] [ 31 ] [ 32 ] 多特征 √ √ √ 无 静态 LDA [ 2 ] [ 29 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 49 ] 亲密度 √ 有 上下限 静态 SEO O ( | L | log ( | L | ) + | E | ) [ 1 ] [ 55 ] 事件计划或 亲密度 √ √ 有 上下限 静态 CBAS O ( E + m log | U | + k T ) [ 12 ] [ 54 ] √ √ 有 上下限 静态 CBAS-ND T CBAS-ND [ 55 ] 最优策略 √ √ 无 静态 RMDP Θ ( k ⋅ | U | + | E | ) [ 14 ] 最大–最小 √ √ 无 静态 MB O ( | A | | U | 3 ) [ 59 ] [ 60 ] √ √ 无 静态 MG O ( | A | | U | ( | U | + log | U | + δ ) ) [ 59 ] [ 60 ] √ √ 无 静态 MRG O ( | A | | U | 3 ) [ 59 ] [ 60 ] 事件冲突 √ √ 有上限 静态 MCF-GEACC T MCF-GEACC [ 16 ] [ 19 ] √ √ 有上限 静态 G-GEACC T G-GEACCG-GEACC [ 16 ] [ 19 ] √ √ 有上限 动态 OG-GEACC O ( | V | log | V | + | V | c u ) [ 16 ] [ 19 ] 事件规划 路径规划 √ √ 有上限 静态 RG T RG [ 13 ] √ √ 有上限 静态 DeDP T DeDP [ 13 ] √ √ 有上限 静态 DeGreedy T DeGreedy [ 13 ] 事件推荐 历史记录 √ √ 无 静态 机器学习 [ 11 ] [ 18 ] 多任务 √ √ 无 静态 HeteRS O ( t | U | ) ， t是算法迭代次数 [ 17 ] 多特征 √ √ √ 无 静态 机器学习 [ 3 ] [ 13 ] [ 64 ] 表3. 基于事件的社交网络总结表 T DeGreedy = O ( | V | max v { c v } + | V | | U | ) 。在表3中的算法时间复杂度，其中 | U | 表示用户数， | V | 表示事件数，m是刚开始随机的选择的用户的个数， c u 表示用户可以参加的事件个数， c v 表示事件可以容纳的用户数量， b u 是用户u参加事件需要的开销费用， S v 是事件v用户的集合。本文对MCF-GEACC算法的时间复杂度进行了简化，从原时间复杂度简化为 O ( | U | | V | ( ( Δ max 2 − Δ min 2 ) log ( | U | + | V | ) + max c c ) ) ，并记为 T MCF-GEACC ；同时也对算法G-GEACC的时间复杂度进行了化简，由于 σ ( U ) 与 σ ( V ) 是大于1的数，因此原来的时间复杂度可化为 O ( | V | σ ( V ) + | U | σ ( U ) + | V | | U | ( σ ( V ) + σ ( U ) + log ( | V | + | U | ) ) ) ，并记为 T G-GEACC 。 6.2. 发展趋势分析 经过多年的发展，虽然研究者们已经针对预测、活动的计划或安排和推荐进行了一些相关的研究，但是依然存在很多的问题尚未涉足。从本文的论述中，笔者认为基于事件的社交网络数据管理技术有如下的发展趋势: 趋势一：提高用户的满意度 基于事件的社交网络数据管理技术，结合实际意义，一般是要考虑多条件的限制才会使得问题更真实。比如用户到活动举办地点的距离、用户与活动之间的相似度、线上用户之间的友好关系和活动的容量等，但是考虑了多个条件的限制，问题就会变得复杂渐渐地接近无解的状态，所以结合实际应用环境并针对这么多有意义地条件限制的情况下，如何在可接受的时间复杂度和空间复杂度范围内，设置一个较优的算法使得用户的满意度达到前所未有的高度。 趋势二：研究用户和活动的动态性 目前基于事件的社交网络数据管理技术大部分研究都是在用户和活动所有信息已知的情形下提出，基于事件的社交网络的静态数据模型假设过于严格，无法建模现实世界中的基于事件的社交网络数据。因为在现实生活中，由于用户和活动的变化，用户会一个接一个的动态报名参加活动，活动也会一个接一个的动态出现。而目前研究人员提出的基于事件的社交网络数据管理技术研究只有极少部分可以应用在用户与活动双方动态抵达的环境中 [ 85 ]。因此用户和活动的部分信息未知的研究还有待开发。 趋势三：真实结果与理论结果的对照 目前的很多研究都是基于一些算法给用户推荐活动或者安排活动，但是现实生活中用户有没有去参加这些活动，此研究目前还比较缺乏 [ 87 ]。这个研究方向需要研究人员花费大量的精力，首先要去国内外基于事件的社交网络数据管理的网站进行爬虫，然后找出用户真实参加的活动与用算法理论去推荐或者安排的活动进行对照，最后统计分析用户真正去参加活动的真实特征。有时候用户不一定会考虑全部信息才会去参加活动，也许用户仅仅只想着找一个举办地点离自己最近的活动。因此，用户真实参加的活动和用算法推荐或者安排用户去参加的活动，这两者存在一定的差距，如何找出这个差距是下一步研究的关键任务。