2024年1月5日下午三点，信息与智能工程学院黄寿孟老师在学院会议室为我院23级研究生及20级本科考研的学生开展了一次以社交网络数据融合链路为主题的学术讲座，让同学们体会到大数据技术应用的广泛性。
本讲座主要讲述了在互联网时代，基于地理位置的社交网络在预测、社会学犯罪等方面中的应用。首先，通过数据链路和预测模型构建一个混合模型，然后采用猫链接算法获取数据之间的关联性。在处理用户数据时，需要去掉敏感部分。接着，在公开的数据集上进行训练，并在实验中对比，找出对应的关系。最后，通过实验验证模型的训练效果。在撰写论文时，要明确研究方向，并根据主题进行阅读；如果没有明确的研究方法，可以泛泛读文章，寻找可能存在的问题。此外，在写作过程中，要注意框架的构建，以及用简单明了的语言表达论文中的道理。
在社会经济相关性的应用中，从 LBSN资源中挖掘出有用的相关信息是有一定的经济价值的，比如好友推荐，就是LBSN社交网络平台最为常见的应用场景。数据链路预测分析应用场景还有用于个性化的广告推荐、识别用户移动模式、爱好兴趣点推荐、同类商品推荐、城市交通管理、轨迹恢复和犯罪预测等等应用场景。其中链路预测在信息推荐系统中扮演着重要的角色，主要用于社交网络分析中。
