һ���о���չ���
��1�� ��Ŀ����ִ�����ִ�����ã��ӿ���֮һ����������ѧ����ʷ�ݽ����䷢չ���ɿ����Ѿ�������ɣ��ӿ���֮�������緶Χ�ڼ�������ѧ�ķ�չ���ƺ�ǰ�ض�̬���һ��룻�ӿ���֮��������ѧ��ѧ�ƽṹ�ͻ�����ʽ���һ�����ϣ��ӿ���֮�ģ���������ѧ��ѧ�Ʒ������䷽����ϵ���һ�����ϣ��ӿ���֮�壺�й������ѧ��Ը��Ŀ�꼰�䷢չ·�����������֮һ��
��2�� ����ͳ�����й����ѧ���ڿ������ô����ݷ���ļ�������ѧ�������������ʹ�÷������о���ʽ�ȣ�����������й���������ѧ�IJ�������״�ͷ�չ���������ϣ�����2017��8���ٿ���������ѧ�ĸ߷���̳��������5�μ�������ѧ�Ľ�������֯10��С��ר�����ֻᡣ
��3�� �Ѿ�����ר��һ�����ڶ���ר������д������������ڿ�����6ƪ�����У�Ӣ��SCI����2ƪ�������ƪ���������ݽ�������д����5ƪ��
��4�� ��Ҫ�������⣺�й���������ѧ������չ����״û������Ŀ��ʼǰ������ô�죬ѧ����Լ�������ѧ����ʶ�ͷ�չǰ���в�ͬ��������ڴ������ƶ���������ѧ��Ӱ���д��о��۲졣
�����о��ɹ����
ר��һ�����Ӱ�����ۣ����ۡ�������ʵ֤������ѧ���׳�����2017��12�³���
���ݼ�飺�ھ��ú������ٷ�չ��ʱ�� ������ߺ���Ŀ��ʵʩ�����л�����������⡣��ζ�������Ŀ�����Ӱ����з��������� �Ѿ���Ϊ��ǰؽ������ķ�չ�����⡣������Ϊ ��ǰ�����Ӱ�����۵�����о��ɹ����Խ�� ����Ϊ�ؼ����� Ӧ��̽�������ʺ��й���������Ӱ�������о� ������������ܺ�ָ����ϵ��ʷ��������'���Ӱ������--���۷�����ʵ֤'���������Ӱ�����۵Ļ������ݡ����̺ͷ��� �ܽ��˿�ǰ�����Ӱ�����۵�һЩ���� ������й���ǰ�ķ�չ��״̽�������Ӱ���������й�Ӧ�õķ������ ����ĿǶ������ڷ�Ӧ�����Ӱ�����۵ĺ������ݾ��Ƿ�����ĿǶ�����ʽ��ǿ������ڷ�Ӧ����֯���̶�֮����λ��� ����ʵ�����������Ч�� �Լ��ܷ�Ϊ�ط�������չ�Ļ��ᡣ
����һ��������Ϊ�����������������ƽ�ʱ����.2018��ʵ֤����ѧ��4:72-80.
����ժҪ��
������������Ϊ����ص������ӽǺͷ��������������ѧ������ѧ������ѧ������ѧ�������ѧ����������������õ��㷺��ע�����á������罻ƽ̨���������֮�����ĺ�����ϵ���ݵij��֣�Ϊ���������������˿�ǰ�Ļ�������һ�������罻����Ϊ�����������еľ��������ṩ�˸��߾��ȡ����걸��������Դ�����������ƽ̨ʹ���ģ���������ʵ���Ϊ���ܣ���������������˵����������ƶϣ��������ƶ�ѧ����Ի������������������µ������������о�������ͨ������ʵ�����������۵�չ�����������Դ����ݽ����������������ˡ��ƽ�ʱ������
���Ķ�������ע�ȵ����Ŵ����ݷ���-����ᡢʱ����ռ��ά�ȣ�2018.���㽭ѧ������
����ժҪ��
�����ֻ��ƶ����ſͻ��˵ı���ʽ���������û��������ݵIJ��������ô������ھ�ͷ��������������ƶ���ý��������ڷ���������������Է�����Ϊ���ܣ��⽫�ںܴ�̶����ƶ��ƶ�����ý��ʱ�������ڷ����о������Ļ����Ѻ����ſͻ���2014��5����10�µ��û���Ϊ�������ݣ�̽���Եش���ᡢʱ��Ϳռ������ά�ȶ��ƶ����ſͻ����û����Ķ���Ϊ��������ע������Ӱ�����ؽ����˷������о����֣��Աײ�Ⱥ�塢������ռ�����������Ź�ע�����Ӱ�췽������������죻�ƶ����ſͻ����û��ڲ�ͬʱ��ڵ�����ע���������Ҳ�������ԵIJ��컯�����������Ϲ���ȳ�����е��û�Ⱥ�����ض����Ż����ϵĹ�ע�������������������������
���������й�ʵ֤����ѧ���ݽ���ʹ�ô������о�֮��״����ս��2018����ѧ���硷�� 5��18-26
����ժҪ��
�ҹ���ʵ֤����ѧ�Ǹĸ↑�������ڿ�չȫ�����������ѧϰ�������ʵ֤����ѧ�о������������Ļ����Ϸ�չ�����ġ���Щʵ֤����ѧ��������Դ�������о����Լ���֯ʵʩ�������飬����͵ط��������ع�����ͳ�����ݣ��Լ���������л������������ݿ⣬�������Խ��Խ�ܵ���ע�Ĵ����ݡ�ͨ��������������������ѧ�����ڿ�ʹ�ô�ͳ���ݺʹ����ݵ�ʵ֤�о����ĵķ����������й�����ѧ��ȡʵ֤�����о��ij̶���������Ȼ���һ����࣬������ʹ�ô����ݵ�ʵ֤����ѧ�о����棬��������û�������IJ��ʹ�ô����ݵ��й�ʵ֤�о�����Ҳ������˴�ͳ������Դ�������˴�ͳ����ģ�����о���̽��������ơ���ˣ�ʹ�ô����ݵ�ʵ֤����ѧ���о�Ŀǰ��ֻ�Ǵ�ͳ���ݵ�һ�����油�䣬��û�в�����ȫͻ�ƴ�ͳʵ֤�о������ĵ߸����о������ͷ�ʽ���������������ϰ���Ҫ���ڴ����ݵIJ������ţ������õĴ����ݻ�ȡ�ͷ������ߵ�ȱ�����Լ������ݱ���Ĵ�����ȱ�ݡ���ˣ�Ҫ�ƶ�������ʵ֤����ѧ�ķ�չ����Ҫ��ǿ�����ʹ��߿Ƽ���˾����У�Ϳ��л����ĺ�������������������Ӧ�õĺ��ʹ��ߣ�����������ʵ֤����ѧ��ý���ƽ̨�����ϸĽ�ʹ�ô����ݵ�ʵ֤�о��ķ�����
�����ģ��ĸ↑��40�����й����ѧ�ı���������չ�����£�2018��������ѧս�ߡ���6��1-9��
����ժҪ��
���¶Ըĸ↑��40�����й����ѧ�Ļָ����ؽ�����չ�봴������ȫ�������������й����ѧ�ָ��ؽ����ڵ��ĸ�����������������ͻ����ѧϰ�Ϳ���������������й����ѧ�������裬�����˱Ƚ��������й���ɫ���ѧѧ����ϵ��̽�ֽ���ĸ↑����Ե����������⡣ָ���й����ѧ��������չ����ѧ�����ڵ�ԭ��ͬʱҲ��ĸ↑����ҵ����ע��ʵ��������ķ������й��ִ�����̽�����ܲ��ɷ֡�����������й����ѧ�����������������ӽǣ�����ṫƽ�����ӽǡ��������ӽ�����������ӽǡ������ܽ����й����ѧ����Ὠ�衢��������г��ᡢ��������о���������۴��¡�
�����壺 Big data prediction of durations for online collective actions based on peak's timing. Physica A Statistical Mechanics & Its Applications, 2018��492.
����ժҪ��
Peak Model states that each collective action has a life circle, which contains four periods of ��prepare��, ��outbreak��, ��peak��, and ��vanish��; and the peak determines the max energy and the whole process. The peak model��s re-simulation indicates that there seems to be a stable ratio between the peak��s timing (TP) and the total span (T) or duration of collective actions, which needs further validations through empirical data of collective actions. Therefore, the daily big data of online collective actions is applied to validate the model; and the key is to check the ratio between peak��s timing and the total span. The big data is obtained from online data recording & mining of websites. It is verified by the empirical big data that there is a stable ratio between TP and T; furthermore, it seems to be normally distributed. This rule holds for both the general cases and the sub-types of collective actions. Given the distribution of the ratio, estimated probability density function can be obtained, and therefore the span can be predicted via the peak��s timing. Under the scenario of big data, the instant span (how long the collective action lasts or when it ends) will be monitored and predicted in real-time. With denser data (Big Data), the estimation of the ratio��s distribution gets more robust, and the prediction of collective actions�� spans or durations will be more accurate.
��������Predicting durations of online collective actions based on peaks�� heights.Communications in Nonlinear Science & Numerical Simulation, 2017��55.
����ժҪ��
Capturing the whole process of collective actions, the peak model contains four stages, including Prepare, Outbreak, Peak, and Vanish. Based on the peak model, one of the key variables, factors and parameters are further investigated in this paper, which is the rate between peaks and spans. Although the durations or spans and peaks� heights are highly diversified, it seems that the ratio between them is quite stable. If the rate's regularity is discovered, we can predict how long the collective action lasts and when it ends based on the peak's height. In this work, we combined mathematical simulations and empirical big data of 148 cases to explore the regularity of ratio's distribution. It is indicated by results of simulations that the rate has some regularities of distribution, which is not normal distribution. The big data has been collected from the 148 online collective actions and the whole processes of participation are recorded. The outcomes of empirical big data indicate that the rate seems to be closer to being log-normally distributed. This rule holds true for both the total cases and subgroups of 148 online collective actions. The Q-Q plot is applied to check the normal distribution of the rate's logarithm, and the rate's logarithm does follow the normal distribution.
������һ���о��ƻ�
1. д�ۺ��Խ��ⱨ���ר��
��Ŀ��������ʱ����������ѧ�IJ�������״�뷢չǰ���о�
��һ�� �й���������ѧ����ʷ
��һ�� ��ͳ��������ѧ�ķ�չ
һ ʲô�Ǽ�������ѧ��
�� �ҹ���ͳ��������ѧ������
�� �ҹ���ͳ��������ѧ��׳��
�ڶ��� �����ݵ�����
һ ��ͳ���ݵ���Լ
�� ����������ı���������
�� �����ݵĶ�������
������ δ����������ѧ�ķ�չ
һ ��ͳ����������ݵĽ��
�� �����ݵ�Ӧ��ǰ��
�ڶ��� �����ݵIJ����ͷ�չ
��һ�� �����ݵIJ�������
һ ʲô�Ǵ�����
�� �����ݲ�����ʱ������
�ڶ��� �����ݵĵ�����Ӧ��
һ �����ݵĵ���
�� �����ݵ�Ӧ��
������ �����ݵ�δ����չ����
һ ������������ѧ�еķ�չǰ��
�� �����ݵķ���
������ ��������ѧ���ô����ݵ���״
��һ�� ��������ѧ�����ݵĻ��
һ ������Դ
�� ���ݿɵ���
�ڶ��� �й���������ѧ�ڿ����ڴ����ݵ����ķ���
һ ���ѧ�ڿ����ڴ����ݵ����ķ���
�� ����ѧ�ڿ����ڴ����ݵ����ķ���
�� ����ѧ�ڿ����ڴ����ݵ����ķ���
������ ������������ѧ�ڿ����ô����ݵ����ķ���
һ �������ѧ�ڿ����ڴ����ݵ����ķ���
�� ��������ѧ�ڿ����ڴ����ݵ����ķ���
�� ��������ѧ�ڿ����ڴ����ݵ����ķ���
������ ʹ�ô����ݵļ�������ѧ�ķ�����
��һ�� ����ѧ�о��еķ�ʽת���뷽���۱��
һ ����ѧ�о��еġ���ʽ��
�� ��һ�ֵķ�ʽת�䡢�����۱���롰��ѧ������
�ڶ��� Ѱ�������������ѧ�о��еķ����ۺ���
һ ����ƶ��еĻ��������������
�� ���䶨�����ѧ�о��е�����ƶϷ������ִ�����
������ ʹ�ô����ݵ�����ѧ�о�������顪�����������ѧΪ��
һ �ط����������롰��ط������ij���
�� ���ģ�������ʵ��
�� �����ھ��ṩ�������ƣ����м������ģ��
������ �����ݺͼ�������ѧ�ļ���ͷ�������
��һ�� �����ݵķ���ƽ̨���������
һ MATLAB
�� SAS
�� SPSS
��WEKA
�� R
�� ���ַ�������ıȽ�
�ڶ��� �����ݵķ������ߺͳ���ģ��
һ �����ݵķ�������
�� �����ݵij���ģ��
������ �����ݼ�������ѧӦ���е��㷨
һ �����㷨
�� ���������㷨
�� �����㷨
�� �����㷨
�� ��Ⱥ���ھ��㷨
�� �����Ż��㷨
������ ���������������
��һ�� ��ͳ�����ѧ���������
һ �о�������оֲ���
�� �������ĵ�����
�ڶ��� �����������������
һ ������ʱ������������״
�� ����������������ֶδ���
�� ����������������°����о�
������ δ�����������¸��
һ ����ְ��ת��
�� ��Ϣ�������밲ȫ
�� ���������Ӹ��Ի�
������ ���������ƶ
��һ�� ������������ƶ����ʵ�ָ߾�����Ч�ʡ��ɳ���
һ ������˼ά�뼼��Ӧ���ƶ��˷�ƶ�����ľ�����
�� ������Ϊʵ��ƶ������Ŀ�ѧ�����ṩ������֧��
�� �����ݴٽ�������ƶ�������ֶ��ִ�����Ч������
�� ��ƶ�������ݡ��ij��ڻ��������ھ���ƶ�ij�����չ
�ڶ��� Ӧ�ô�����������ƶ����Ķ��������ʵ��̽��������������ط�ʵ����
һ ����������Ҿ���ƶս�����ϵĶ��������ٴ�
�� ����ƶ����ʵ���жԴ�����Ӧ��ģʽ��ʵ��̽��
������ ������Ӧ��������ƶ������ģʽ˼��
һ �����ݷ�ƶģʽ���ں�
�� �����ݷ�ƶ�ľ���ģʽ
���Ľ� �ҹ���ƶ����ʵ���д�����Ӧ�õIJ����뽨��
һ �ҹ���ƶ�����д�����Ӧ�õIJ���֮��
�� ��������ݡ�Ӧ������ȫ����Ӯ��ƶ����ս�Ľ���
�ڰ��� �����������´�ý�о���ת��
��һ�� ���㴫��ѧ�������������ѧ�Դ�ý�о���Ӱ��
һ ������ʱ���´���ѧ�о����·�ʽ
�� ���㴫��ѧ�ĸ��Ӧ��
�ڶ��� ������ʱ������ѧ�����ص��������
һ ��������ѧ����������
�� �����������ŵ�ʵ��̽��
������ ������ʱ����������ķ�չ����ս��ǰ��
һ ��������Ĵ����ص㼰����
�� ���������Ӧ����ϵ������
���Ľ� ������ʱ�����ѧ�ķ�չ������
һ ������ѧ��������ʱ���¹��ѧ���·�չ
�� �������ڻ������г���ʵ����̽��
�ھ��� �����ݱ������й���������ѧ�ķ��ɺ�����
��һ�� ������Ӧ�õķ��ɺ���������
һ ��������Ȩ����
�� ��������Ȩ��ԭ�����
�ڶ��� ������Ӧ�õķ��ɽ���
һ ���ݲɼ���ʹ�õĺϷ���
�� ����Υ��ʹ�õķ�������
��ʮ�� �����ݱ������й���������ѧ����ս�ͶԲ�
��һ�� ���ݿ�������
һ ���ݿ����������Ҫ����
�� ���ݿ�����������ĸ�Դ
�� ���������ݿ��ŵ�ʵ��
�� �ٽ����ݿ��ŵĽ�����Բ�
�ڶ��� ���ݴ���������
һ ��������ѧ�����ݴ���������
�� ���ݴ��������������ԭ��
�� ������ݴ���������ķ�����ʵ��
������ �������ߺͳɱ�����
һ ��������ѧ�������ߵķ�չ
�� ��������ѧ����������������Ҫƿ�����ϰ�
�� ������������ϰ��ͳɱ�����Ĺ�����ʵ��
��ʮһ�� �ܽ��չ��
2. 2018��8�·��ٿ���������ѧ�߷���̳
3. 2019��8�·��ٿ���������ѧѧ�����ֻ�
�������鹩�壩