社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。

本发明公开了一种基于社会网络的网络舆情行为分析方法，首先基于网络新闻或者帖子之间的相似度建立起一个网络舆情事件社会网络，然后通过分析社会网络参数随时间的变化以及参数之间的对比，自动的实现网络舆情的识别和网络舆情事件紧急程度的评估，方便相关政府部门更有效的监控和管理网络舆论。

本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用 户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有 用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是

本发明公开了一种移动社会网络中的人群划分方法，包括以下步骤：a、导入用户地理轨迹日志文件，计算任意两个用户之间的离散地理轨迹相似度 si,j；b、基于任意两用户的离散地理轨迹相似度，建立 User-User 相似性矩阵 G、Locate-User 矩阵 LU 和 User-Locate 矩阵UL；c、导入用户社交活动日志，根据用户彼此之间的手机呼叫历史记录建立社交网络模型，计算社交网络邻接矩阵 F；d、计算分块矩阵并划分人群。本发明通过对手机网络或基于位置在线社交网络中的用户精准划分，可应用于个性化内容推荐系统，向目标用户推送个性化内容。

基于分布式人工智能和优化方法，对大规模社会网络群体的行为模式与潜在机理进行建模分析，最终实现群体交互、协作等问题的系统性优化，研究内容主要包括：手机用户群体的群集行为模式与群智感知，手机用户群体的信息传播与多重社会网络分析等

浙江财经大学王春霞副教授编著的《民国时期医院社会工作研究》，人民出版社2018年出版，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”三等奖（基础研究类）。 民国时期的医院社会工作虽然开展得并不普遍，但是，这一时期医院社会工作经过20世纪20年代至50年代近三十年的发展，仍取得了一定的成绩：第一，开展专业社会工作服务的医院呈现多样化特征，不仅有教会医院，还包括了一些政府公立医院、民间慈善医院、专科医院、精神病院和伤残康复医院。第二，医院社会工作摆脱了宗教的束缚，成为现代社会事业。民国时期的医院社会工作者中许多人仍是教徒，已经不以传教为业，而是以医疗社会服务为目的。第三，医院社会工作人员的专业素质较高。为了保证服务的专业性，在招聘工作人员时大都提出了较全面的要求，主要招收本国社会工作及其他专业的大学毕业生，有海外留学背景的工作人员也不乏其人。第四，服务理念先进，“见病更见人”，提供“社会治疗”。医院社会工作者除了通过调查病人的社会环境，协助医生诊断外，更重要的是进行较独立的社会治疗，解决患者的社会问题和善后问题，使病人“恢复其社会上原有之地位”，达到综合治疗的目的。 虽然专业社会工作者都明了单纯的物质救济很难达到“救人救彻”的目标，有时甚至还会带来副作用。但是，由于当时国力贫弱，战乱不止，许多病人最重要的问题恰恰是经济问题，这既有病人收入微薄或缺乏收入来源的原因，又有其时医疗费用不菲的原因。因此经济救助往往成为了医院社会工作的重心，救助内容既有减免医药费用、资助衣物、旅费、殡葬费，供给营养餐等消极救助，又有职业介绍、小本借贷等的积极救助。一些社会工作专业性不彰的医院，更是以社会服务部代替以往的医疗救济，显然这样的经济救助已不是严格意义上的医院社会工作了。

1.采用“智能识别，无需额外定位技术”，印刷要求低，使用方便 本系统采用国内目前最先进的“智能识别”技术，答卷设计无需增加额外的定位点、定位线或同步头，也不需要以答题区域的边框、转角等作为定位识别符，确保了不因答题区域的线框偏移、变形、模糊或断线等因素影响扫描识别的稳定性及准确率。且系统中设置了自动识别偏移、折角检测、双页进纸等。 2.试卷纸张适应性好，支持超薄、加长纸扫描 本系统支持使用50克以上普通纸，以复印、速印或胶印方式双面印制答卷，2010年安徽中考各科试卷在本系统中均顺利通过扫描。 3.支持任意答题卷或答题卡的扫描、阅卷 由于采用了“智能识别”技术，本系统可做到在预先不知答题卡设计的情况下对任意答题卡或答题卷的顺利扫描和阅卷工作。2010年安徽中考阅卷成功使用本系统即是很好的例证。 4.互联网阅卷优势明显 本系统支持A4、A3及不规则尺寸的答卷扫描识，且A3答题卡在200dpi分辨率下，其双面扫描的影象文件容量不大于250K，这就确保了在当前互联网带宽不是很宽的情况下依然能够流畅的进行互联网阅卷；本系统不仅支持在局域网、广域网或互联网上进行阅卷，并且提供B/S和C/S结构的可选系统，具有支持通过互联网实现教师在家里阅卷或跨地区学校联考远程网上阅卷功能； 5.分布式设计，轻松实现联考 本系统采用C/S结构，支持分点联合阅卷功能，可以轻松实现与其他同样应用本系统的兄弟单位一起进行联考阅卷。 6.答卷扫描与考生考号、客观题涂点识别同步完成，无须行进行二次识别操作 本系统在答卷扫描的同时即完成客观题答案的准确识别，当扫描完成时，客观题的识别工作即全部完成，有利于及时发现扫描过程中出现的异常情况，便于及时进行查错和纠错操作。如果采用严格定位技术设计的产品，扫描与识别分二次进行，先扫描后识别。 7.答题卷设计灵活，支持多种统计与分析 本系统支持单选、多选的客观题任意混排，不限制客观题答案选项的数量（原则上不少于26个）以及不限制答案的组合方式，同时支持客观题的题目和涂点混排。 本系统也支持主客观题部分的选做题（M选N，M≥N，如2选1、3选2等）评卷及数据处理功能，即系统可以自动识别选做的标识并进行处理；同一大题的不同选题应可以交由不同分组的老师独立评阅；且支持公共答题区域和8字码（七段码）识别，以最节省纸张的方式实现选项较多的选做题。 支持A、B卷的答题卡及常用条形码考生考号的自动识别，同时支持题卡合一和题卡分离的模式。 本系统支持评卷题目按照题组分组阅卷以及统计分析功能，从而实现对文综、理综中单个科目（如：政治、历史、物理、化学等）分科单独统计分析。 8.系统适应性强、容错性好 支持试卷印刷异常的特殊情况处理功能，确保在出现例如：试卷页码漏印、试卷印刷有倾斜、客观题涂点印刷不完整、试卷有小幅褶皱等情况下的正常扫描识别功能。 9.可实现与主流高速扫描仪的无缝对接 本系统设计使用底层协议实现与当前主流的高速扫描仪无缝对接，采用本系统不需要增加额外的图形加速卡，即可实现对答卷的扫描识别速度不低于扫描仪的标称值，实时性达到100%（即：正确识别的答卷扫描识别量 ≧ 扫描仪标称速度 X 实际扫描时间）。 10.支持典型试卷、电子化批注，便于课堂讲评 支持在试卷上做类似于人工阅卷评卷给分的给分标记，在标记时完成登分；试卷评阅的痕迹能以图像的方式保存在计算机系统中，并与阅卷过程中的标记及得分进行合成生成电子图像。 在评卷过程中对典型试卷可随时作标记，阅卷完成后方便调阅，使课堂讲解更直观、生动。

网络阅卷系统专为教育局用户设计，主要适用于高厉害考试（中考、高考等）阅卷应用，能与中考、高考真正接轨。系统具有答题卡制作、试卷扫描、阅卷、评卷管理控制、成绩统计分析等功能。从答题卡扫描到阅卷，网络阅卷系统不仅能减轻教师阅卷负担，而且能够助力教师更有效地提高阅卷质量和阅卷效率，提高阅卷的准确度与公平性。网络阅卷远程服务中心网络阅卷远程服务中心由网络阅卷系统和服务中心管理平台组成，是专为网络阅卷系统而增设的远程服务部门。用户在本地完成答题卡扫描工作后，其他工作，如考试定义、答题卡模版制作、裁切、成绩统计等，均可交由网络阅卷远程服务中心来完成，从而优化管理过程，减轻工作负担。为什么要选择远程服务中心？ 专业、高效、简单、方便、快捷降低阅卷考务工作出错率，减轻用户工作负担用户可远程操作、监控，管理更灵活远程服务无地域限制，节约成本