1.1　移动社会网络及其性质

在线社会网络，也就是人们常说的社交网络，是一类基于Web的社会网络系统，如Twitter、微博等。移动社会网络[1]则是一个由具有某种相似特性的个人通过移动设备互联而成的网络。与社交网络的虚拟性相比，移动社会网络更强调人和移动设备的存在，以及网络行为的无中心和自组织。如图1-1所示，用户可以通过移动设备与他人连接，随时随地共享信息、图像、内容和新闻等。维基百科[2]将移动社会网络定义为由多个具有相似兴趣或者共同点的用户，通过移动电话或平板电脑等移动终端互连而成的社会网络。每个持有移动设备的用户都是社会网络中的一个节点，相互之间的联系构成用户的移动社会关系网络。

图1-1　移动社会网络场景

对移动社会网络的研究可追溯到20世纪30年代，精神病学家Jacob Moreho[3]首次用社交图分析人群间的关系。到20世纪60年代，Erdos和Renyi[4]提出了随机图理论，该理论成为研究社会网络的基本理论，Karki等[5]认为社交网络满足了用户与朋友或者其他对相同话题感兴趣的人保持联系的需求，而移动环境能够满足用户随时随地加入社区交流的需求，于是提出了一种移动环境下的社交网络方法。Dong等[6]通过大规模的真实数据构建了移动社会网络，用实验证明了该网络的小世界性，并对实验中的用户行为进行分析，得到了有关用户主观思想的特性。Yu和Asim[7]首次探讨了如何在医疗保健领域设计基于社交网络平台的专业无线系统，这使得移动社会网络的应用覆盖范围变得更广泛。2015年，哥伦比亚大学团队[8]提出并分析了传统和未来移动社会网络系统的总体架构设计，这些总体架构主要采用物理层—用户层—终端层交互方式分析了一种新的MSNs体系结构。Mao等[9]介绍了一种移动社会网络的功能参考体系结构，描述了它的构建模块，并依据移动社会网络的社会关系、用户移动性、机会通信关系等特征对当前最先进的技术进行分类。Tulu等[10]总结了移动社会网络的特点、平台、优势、分类及移动社会网络中数据传输的算法。Nikolaos和Kun[11]根据用户对信息的注入方式和访问方式，将移动社会网络的体系结构分为集中式、分布式和混合式3类，并总结出社会关系（Social Tie）、社交邻居（Social Neighbours）、社团结构（Communities）、中心性（Centrality）、边扩张（Edge Expansion）、聚类系数（Clustering Coefficient）、利己性（Selfishness）等指标，这些指标以积极或消极的方式影响节点的通信模式。目前，移动社会网络已得到各界的广泛关注，许多团队相继投入到移动社会网络相关技术的研究中，并开展了很多针对移动社会网络的重要研究项目。近年来，加拿大滑铁卢大学电子与计算机工程系Xuemin Shen教授带领的研究组[12-15]一直致力于研究移动社会网络中的隐私与安全问题，并针对移动社会网络中的攻击问题设计隐私保护方案。东北大学王兴伟教授团队研究了移动社会网络中的意见形成[16]、社团检测[17]、可信安全路由[18]等问题，并将相关方案应用于移动车载网络和符号社会网络[19]等场景中，取得了一些具有实际应用价值的成果。

微软亚洲研究院陈卫博士因其在社交网络影响力最大化算法研究方面的突出贡献，入选了2020 IEEE Fellow，其所在团队的研究工作旨在通过数学和算法工具，将现实世界的应用和现象与理论基础联系起来，他在关于信息和影响传播模型的著作中，详细阐述了大数据网络传播模型和社交网络中的信息传播与影响力传播[20,21]。斯坦福大学Jure Leskovec[22]所在的Chan Zuckerberg Biohub团队对移动网络模型进行了深入研究，他们认为在某种传染病暴发之后，人类的流动模式发生了极大的改变，需要建立流行病学模型来捕捉流动性变化对其传播的影响，于是建立了相关移动模型，从而能够精准地预测移动网络中的“超级传播者”和在不同移动性条件下被感染的风险，该成果为移动社会网络在流行病模型下的信息传播提供了可借鉴的实例。

由于移动终端的泛在性，移动社会网络系统增加了朋友之间见面交流的机会。可以这样说，相较于基于Web的社会网络，移动社会网络与现实社会网络的融合变得更一致。当前针对移动社会网络的研究方向有很多，如网络结构[23]、网络应用[24]、接入方式[25]等，并在某些领域取得了比较可观的成果。例如，在信息传播方面，在充分允许借鉴容迟网与机会网络的基础上，基于存储—携带—转发的信息传递方案已经有了比较成熟的结果[26-34]。移动社会网络的目的是增加用户之间的社会关联性和紧密性，以及提高信息发布的效率。遵从第一个目的，已有许多基于移动社会网络的应用投入使用，这些应用可分为以下两类：

（1）医疗保健服务。在该类服务中，移动社会网络可为病人提供交流、分享症状和治疗信息的平台，如PatientsLikeMe、CarringBridge。而医疗设备mCare为各种病症的主治医生与病人提供了交流平台，有利于病人找到合适的医生。此外，移动社会网络还可用于监护有精神疾病的患者和有成长障碍的儿童。

（2）定位服务。通过GPS或蜂窝基站定位，用户更容易找到附近的朋友或到达附近的银行、餐厅等地方。在诸多基于定位的服务中，Google Latitude、Loopt、Gypsii、Whrrl、Mobiluck、Foursquare处在流行前列。

信息传递是移动社会网络中用户转发和共享信息的一个重要热点问题，它主要有基于社会模型的文本分布和基于最优化方式的文本分布两类。要想利用用户间的社会关系进行信息传递与路由计算，就要将一群具有社会关系的用户构成一个社区群体，并要求在这个群体内进行信息转发，而如何划分群体就是社团检测研究的内容。群体划分方法通常有以下两类：①用户自己发布自己的信息，如兴趣等，以便具有共同特征的用户构成群体。该方式的交付代价较小，因为用户发布的信息都很直接，可以很容易地进行群体划分。②根据用户的社会行为，如移动特征等计算哪部分用户应被分到同一群体中。无论使用哪种方式，一旦大的群体完成划分，就很容易根据一些算法对其进行更详细、更准确的划分。吴杰等通过考虑用户的内部社会属性构造了基于社会属性的社群，假设具有相同关键社会属性的用户构成一个群体，那么该群体中的用户就可以直接相互通信和共享信息。胡桐在其博士学位论文中利用朋友关系构造了本地关系图，从而实现内容数据的转发。

随着移动设备的普及和互联网技术的成熟发展，用户利用移动终端作为媒介，通过将真实关系与虚拟网络相结合进行社交活动。本章总结了移动社会网络的4个特征，具体如下：

（1）社会性。移动社会网络的社会性包含社会关系、社会属性和社会行为等。移动社会网络的构成主体是一些人或社会实体。在这些人或社会实体之间，存在一些关系或互动模式，如人与人之间的友谊关系、公司与公司之间的业务关系、家庭与家庭之间的婚姻关系等，这些关系即为社会关系。社会属性是指个体社会生活中的特征，如性别、年龄、身份、语言、从属关系等。社会属性通常与社会相似性结合使用，可以进行社团划分和链路预测等研究。社会行为主要体现在信息传播过程中，个体可以作为传播方或接收方，对传播过程进行干预，以达到促进或抑制信息传播的效果。社会网络分析主要侧重于研究社会实体之间的关系，以及这些关系的模式和含义。社会关系是描述亲密人际关系的一个概念，可以将它看作一对节点之间的定义。一方面，有社会关系的两个节点需要有持久和定期的联系；另一方面，这对节点需要有更多共同的兴趣。人们通常根据自己的社会属性来接触有共同兴趣的人，这在信息传播过程中提高路由性能方面发挥了重要作用[35]。与动态信息相比，节点之间的社会关系和行为随着时间的推移趋于稳定，有助于促进信息传输[36]。

（2）移动性。移动性是移动社会网络的一个主要特征。随着无线通信技术的发展，智能手机、笔记本电脑、平板电脑等移动设备越来越受到人们的青睐，蓝牙、Wi-Fi和5G等无线技术摆脱了蜂窝基础设施的限制，直接扩展了移动设备之间的通信方式。用户可以随时随地地进行通信和共享数据，这增加了用户移动的灵活性。因此可以根据用户的移动性判断其日常行为，并根据地理位置推断其属性特征。用户的移动性也给网络中的信息传播带来了动态变化的可能性，这也成为动态信息传播模型建立的一个依据。移动社会网络是建立在机会性网络上的，移动用户通过使用短距离无线通信技术的机会性点对点链路来交换和共享信息[37]。移动社会网络中的信息传播是社会网络分析的另一个关键主题，它通过实体之间接触的模式来研究通信网络中的数据传播和转发[38]。信息传播是由信源、信道、信息等要素共同构成的。移动端用户在网络舆情传播过程中起主导作用，网络舆情传播已经进入移动新媒体传播主体时代。在移动新媒体传播过程中，硬件终端是网络舆情传播的起点，除了选择社交朋友，最好选择具有高流动性的用户来存储和转发信息。基于概率的路由算法会考虑节点的移动性和历史相遇信息，因为它们不仅可以预测节点之间的相遇，还可以有效控制网络中消息复制的次数[39]。

（3）高聚集性。由于移动社会网络具有高聚集性，其在局部会出现许多高度连接且重复的子图。在一个网络中，某些子图出现的频率显著高于随机网络中子图出现的频率，于是将这些子图称为模体。模体是网络中除点和边外的基本构成单元块，它是网络出现功能模块的前提。社团结构是一些内部连接比外部连接更紧密的网络结构，它也是移动社会网络高聚集性的一种体现形式。网络模体可以看作一个小的社团结构，社团结构也可以由一些网络模体组成。实际上，来自同一社团的人比来自不同社团的人更倾向于互动，这表明社团可以进一步促进信息传播。在社会学中，人们常常与兴趣相似、行为相似和经常见面的人交朋友，因此可以通过节点之间的历史联系或共同兴趣来大致确定两个节点的社会关系。近年来，对移动社会网络的研究不仅有节点和边在网络中的功能，还有集中于网络的社团结构和模体结构。一般来讲，基于社会关系的路由可以分为基于社团、基于相似性和基于中心性3种路由。

（4）交叉网络。移动社会网络是一个由社会网络和移动通信网络组成的交叉网络。移动社会网络包含通信网络层、社会网络层与数据层，每层网络都有自己的特点，对信息传播也有不同方面的作用。在由通信网络和社会网络组成的双层耦合网络中，它们不仅在结构上相互依存，还在信息传输过程中存在相互促进的作用。移动设备可以利用社会网络的特征关系随时随地结识新朋友，帮助人们快速、可靠、简单地找到附近有相同问题或兴趣的人，并构造社团。社会网络也可以利用移动功能和无处不在的访问性进行交互。例如，依据社会网络有关用户的社会行为和社会关系来定义用户及其相关组织之间的结构和交互，从而提高移动通信的效率和分布式系统在移动网络中提供服务的有效性。由于用户的社会关系通常表现出长期特征，它比移动节点之间的传输链路更稳定，因此可以利用移动社会网络中固有的社会属性来优化路由决策，从而提高路由效率[40]。此外，还可以通过移动社会网络中每个节点直接和间接的社会关系，定义局部社团中心度，以衡量节点对社团中消息转发的影响。利用社会关系优化路由策略，可以保护网络不受行为不端节点的吸引[41]。社会关系亲密的邻居节点可以提供更多的信任建议，从而使其他用户转发数据包的正常行为获得较高的信任值。