社交网络分析任务
社交网络分析是分阶段执行的一系列单独任务，通过收集和整理数据来确定社交网络中的个体和它们之间的关系，以下举例一些任务类型：
数据收集任务；
个人数据；
地址；
兴趣；
分析数据可靠性的任务；
数据索引任务；
数据分类问题；
预测用户行为的任务。
一般信息
数据收集
与社交网络合作的第一阶段是实际数据收集。首先是用户对社交网络中留下的数据进行解析和语义分析。
首先是个人数据，包括：
姓名；
联系方式；
问卷数据。
应当指出的是，对于社交网络的所有者，还有其他机会获得有关用户的信息，外部分析师无法访问的信息，例如：
IP地址；
地理位置；
设计特征。
此外，要解决谁是用户的朋友和订阅者以及用户签名的人。需分析以下方面：
用户参与的组； 他们的主题； 其中的用户活动消息等； 评论别人的信息； 这些页面的订阅者； 页面的主题； 内容； 照片和自己的视频； 用户和订户的评论。
数据处理
数据收集是在索引和处理数据后，分配了重要信息以进行进一步处理。为了减少存储数据的量并将其带入一种类型，方便用于进一步处理和分析。
任何个人数据，地址和联系方式和联系方式对于比较具有真实个性的虚拟用户以及确定同一个人的不同帐户都非常重要。包括：
用户的IP地址；
地理位置和临时用户；
留下的信息的时间。
现有的真实人员个人数据数据库可以使用：
护照数据库；
照片；
登记;
车主；
税;
财产。
随着新技术的发展，人们现在可以根据个人照片进行搜索，以分析和确认用户代表的照片的真实性。通过将照片与用户其他照片和账户中的视频中的人物进行对比，可以验证照片的可靠性。
此外，搜索朋友账户中发布的照片和视频也是确认照片真实性的一种方法。
在网络上查找照片的精确副本有助于识别虚假账户，或发现同一用户在其他平台上的账户。
除了分析用户页面和群组的标识符及名称外，还会对群组中的消息进行语义分析，以确定其主题内容。这些信息的准确性越高，表明该群组活动的持续时间越长。
职位；
评论；
喜欢；
不喜欢；
分析主题内容中群组的链接；
这些群组的其他用户的利益。
对于那些被识别为不真实的数据，我们给予一个负面的可靠性评分，并且这些数据不会被用于进一步的分析。这样做的目的是降低对这些数据的信任度，从而提高整体数据集的质量。通过分析用户对特定主题的反应，可以进一步丰富和扩展数据集。
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