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F，Parris I，Henderson T（2012）可靠的在线社交网络数据收集。计算社交网络183\u2013210”，“DOI”：“10.1007\/978-1-4054-2_8”}，{“key”：“397_CR14255”，“unstructured”：“Aggarwal CC，Wang H（2011）《社交网络中的文本挖掘》。in:social network data Analytics。Springer，pp 353\u2013378“}，}”，{，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Aggarwal CC，Zhai C（2012）挖掘文本数据。Springer”，“doi”：“10.1007\/978-14614-3223-4”}，{“issue”：“2”，“key”：“397_CR14257”，“doi-asserted-by”：”publisher“，”first page“：”48“，”doi“：”10.1109\/MCI.2014.2307227“，”volume“：“9”，“author”：“E Cambria”，“year”：“2014””，“非结构化”：“Cambria E，White B（2014）跳跃NLP曲线：自然语言处理研究综述[综述文章]。IEEE Comput Intell Mag 9（2）：48\u201357“，“journal-title”：“IEEE Compute Intell-Mag”}，{“key”：“397_CR14258”，“unstructured”：“Canali C，Colajanni M，Lancellotti R（2011），《社交网络中的数据获取：问题与建议》。SOS\u201911会议录，服务与开放源代码国际研讨会，（2007）”}、{“issue”：“2”，“key“：”397_CR14259“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：”156“，“doi”：“10.1057\/palgrave.im.4340174”，“volume”：“4”，“author”：“P Comley”，“year”：“2002”，“unstructured”：“Comley P（2002）在线调查技术：当前问题和未来趋势。交互标记4（2）：156\u2013169“，”journal-title“：”交互标记“}，{“issue”：“3”，“key”：“397_CR14260”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“first-page”：“209”，“doi”：“10.1016\/j.socnet.2005.07.006”，“volume”：”28“，”author“：”L Coromina“，“year”：“2006”，“unstructured”：“Corominal L，Coenders G（2006）通过网络收集的以自我为中心的网络数据的可靠性和有效性。多水平多水平多方法研究的荟萃分析。Soc Networks 28（3）：209\u2013231“，“journal-title”：“Soc Network”}，{“key”：“397_CR14261”，“unstructured”：“Dillman DA（2011）邮件和互联网调查：定制设计方法\u2013 2007更新为新的互联网、可视和混合模式指南。Wiley”}、{“key”：Dillman DA、Smyth JD、Christian LM（2014）互联网、电话、邮件和混合模式调查：量身定制的设计方法。Wiley”，“DOI”：“10.1002\/9781394260645”}，{“key”：“397_CR14263”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“丁C，陈Y，傅X（2013）人群爬行：面向大型在线社交网络的协同数据收集。COSN13第一届ACM在线社交网络会议，第183\u2013188页”，“DOI”：”10.1145\/2512938.2512958“}，}“key:”397_CR14264“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Gjoka M et al.（2010）《在脸书中行走：OSN无偏抽样的案例研究》。IEEE国际计算机通信会议记录，圣地亚哥”，“DOI”：“10.1109\/INFCOM.2010.5462078”}，{“issue”：“1”，“key”：“397_CR14265”，“first 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Press”，“doi”：“10.4324\/9781315802671”}、{“issue”：“6”，“key“397_CR14269”，“doi-assertd-by”：“publisher”，《第一页》：“16”，“内政部“：”10.1109\/MIC.2007.136“，“卷”：“11”，“作者”：“K Lerman”，“年份”：“2007”，“非结构化”：“Lerman K（2007）新闻聚合中的社会信息处理。IEEE Internet Compute 11（6）：16\u201328”，“journal-title”：“IEEE Internet compute”}，{“key”：“397_CR14270”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Leskovec J，Rajaraman A，Ullman JD（2014）海量数据集挖掘。剑桥大学出版社”，“doi”：“10.1017\/CBO9781139924801”}“：”K Lozar-Manfreda”，“年份”：“2002年”，“非结构化”：“Lozar-Monfreda K等人（2002）虚拟自我和网络调查。Metodolo\u0161ki zvezki 18:187\u2013213”，“期刊标题”：“Metodolo\u0161ki zvezki”}，｛“问题”：“2”，“密钥”：“397_CR14272”，“第一页”：“295”，“卷”：“1”，“作者”：“K Lozar Manfreda”，“年份”：“2004”，“非结构化”：“Lozar Manfreda K，Vehovar V，Hlebec V（2004）通过网络收集以自我为中心的网络数据。Metodoloski zvezki 1（2）：295\u2013321”，“journal-title“：”Metodoloski Zvezki“}，{”issue“：”3“，”key“：”397_CR14273“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“0”，”doi“：”10.1111\/j.1083-6101.2002.tb00149.x“，”volume“：网络调查问卷的设计：三个基本实验。J Compute-Media Commun 7（3）：0“，“journal-title”：“J Compute-media Common”}，{“key”：“397_CR14274”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Nazir A，Raza S，Chuah C（2008）《揭开脸书：基于社交网络应用的测量研究》。第八届ACM SIGCOMM互联网测量会议论文集（IMC\u201908）。”，“doi”：“10.1145\/1452520.1452527“}，{”issue“：”2“，”key“：”397_CR14275“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“243”，“doi”：“10.1016\/0169-7552（94）90138-4”，“volume”：“27”，“author”：“J Pitkow”，“year”：“1994”，“unstructured”：“Pitkov J，Recker M（1994）第一次全球网络用户调查结果。计算网络ISDN Syst 27（2）：243\ u2013254“，”journal-title“：”计算网络ISDN系统“}，{“key”：“397_CR14276”，“首页”：“159”，“卷”：“12”，“作者”：“U Reja”，年：“2003”，“非结构化”：“Reja U et al.（2003）网络调查问卷中的开放式与封闭式问题。Metodolo\u0161ki zvezi 12:159\u2013177”，《journal-title》：“Metodolo-u0161ki-zvezki”}，“key“397_CR14277”，“非结构化“：”Russell MA（2014）挖掘社交网络：数据挖掘Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、GitHub等。O\u2019Reilly Media，Inc“}，{”issue“：”1“，”key“：”397_CR14278“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“273”，“doi”：“10.1016\/j.respol.2012.05.003”，“volume”：“42”，“author”：“H Sauermann”，“year”：“2013”，“unstructured”：“Sauerman H，Roach M（2013）在创新研究中提高网络调查响应率：静态和动态接触设计特征的实验研究。Res Policy 42（1）：273\u2013286“，“journal-title”：“Res Pollicy”}，{“key”：“397_CR14279”，“unstructured”：“Schamp-Bjerede T et al.（2015）《从在线社交媒体收集、审查和使用大数据的新视角：跨学科方法》。第36届国际现代和中世纪英语计算机档案馆国际CAME会议“}，”{“issue”：“1”，“key“：”397_CR14280“，”doi asserted by“：”publisher“，”first page“：”128“，”doi“：”10.1177\/094439303256551“，”volume“：”22“，”author“：”M Schonlau“，”year“：”2004“，”nonstructured“：”Schonlau M et al.（2004）倾向加权网络调查和相同RDD调查的回答之间的比较。Soc Sci Compute Rev 22（1）：128\u2013138“，”journal-title“：”Soc Sci-Compute Rev“}，{”issue“：”4“，”key“：”397_CR14281“，”first page“：“45”，“volume”：“39”，“author”：“KB Sheehan”，“year”：“1999”，“unstructured”：“Sheehan-KB，McMillan SJ（1999）电子邮件调查中的响应变化：探索。J Advert Res 39（4）：45\u201354”，“journal-title”：“J Advert Res”}，{“键”：397_CR14282“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Tang J et al.（2008）ArnetMiner:一个面向专业知识的网络社区搜索系统。第14届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集，第990\u2013998页，“DOI”：“10.1145\/1401890.1402008”}，{“key”：“397_CR14283”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Tourangeau R，Conrad F，Couper M（2013）《网络调查科学》。牛津大学出版社，“DOI:”10.1093\/acprof:oso\/9780199747047.0001“}，{”issue“：”5“，”key“：”397_CR14284“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“859”，”doi“：”10.1037\/0033-2909.133.5.859“，”volume“：u2013883“，”新闻标题“：”Psychol Bull“}，{”issue“：“2”，”key“：“397_CR14285”，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：”107“，”doi“：”10.1177“，“volume”：“26”，“author”：“P Tubaro”，“year”：“2013”，“unstructured”：“Tubaro P，Casilli AA，Mounier L（2013）通过参与者生成的社会图在网络调查中收集个人网络数据。现场方法26（2）：107\u2013125“，”journal-title“：”Field Methods“}，{”issue“：”3“，”key“：”397_CR14286“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“213”，”doi“：”10.1016\/j.socnet.2008.03.002“，”volume“：测量网络上以自我为中心的社交网络：问卷设计问题。Soc Networks 30（3）：213\u2013222“，“journal-title”：“Soc Network”}，{“key”：“397_CR14287”，“unstructured”：“Vehovar V et al.（2002）网络调查中无回应。in:Groves RM et al10.1080\/15427951.2012.678187“，“volume”：“9”，“author”：“L Wang”，“year”：“2013”，“unstructured”：“Wang L et al.（2013）使用（\u03b1，\u03b2）-社区提取社交网络的核心结构。互联网数学9（1）：58\u201381”，“新闻标题”：“互联网数学”}，{“key”：“397_CR14289”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Wasserman S，Faust K（1994）《社交网络分析：方法和应用》，第8卷。剑桥大学出版社“，”DOI“：”10.1017\/CBO9780511815478“}，{”issue“：”5537“，”key“：”397_CR14290“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“2031”，“DOI”：“10.1126\/science.1065547”，“volume”：“293”，“author”：“B Wellman”，“year”：“2001”，“unstructured”：“Wellman B（2001）Computer networks as social networks.science 293（5537）：2031\u20132031 4英寸journal-title“：”Science“}，{”issue“：”3“，”key“：”397_CR14291“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-pages“：”436“，”doi“：”10.1177\/00027640121957286“，”volume“：“45”，”author“：”B Wellman“，”year“2001”，”unstructured“：”Wellman B et al.（2001）互联网是否增加、减少或补充社会资本？社交网络、参与和社区承诺。Am Behav Sci 45（3）：436\u2013455“，”journal-title“：”Am Beham Sci“}，{”key“：”397_CR14292“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“97”，“doi”：“10.1109\/TKDE.2013.2297923”，“volume”：“26”，“author”：“X Wu”，“year”：“2014”，“unstructured”：“Wu X et al.（2014）大数据挖掘。IEEE Trans-Knowl Data Eng 26:97\u2013107“，”日志标题“：”IEEE Trans Knowl Data Eng“}，{“key”：“397_CR14293”，“unstructured”：“Zafarani R，Abbasi MA，Liu H（2014）社交媒体挖掘简介。剑桥大学出版社，第382页”}]，“container-title”：[“社交网络分析与挖掘百科全书”]，“原文标题”：[]，“language”：“en”，“link”：[{“URL”：“http:\/\/link.springer.com\/content\/pdf\/10.1007\/978-1-4939-7131-2_397”，“内容类型”：“未指定”，“内容版本”：“vor”，“预期应用程序”：“相似性检查”}]，“存放”：｛“日期部分”：[[2024,8,6]]，“日期时间”：“2024-08-06T21:20:21Z”，“时间戳”：1722979221000｝，“分数”：1，“资源”：｛“主要”：｛“URL”：“http://\/link.springer.com/10.1007\/978-1-4939-7131-2_397“}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期-部分“：[[2018]]}，“ISBN”：[“9781493971305”，“97814.93971312”]，”参考计数“：40，”URL“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/9781-49399-7131-2_397”，“关系”：{}，“：[]，”published“：{”date-parts“：[[2018]]}，”assertion“：[{”value“：”2018年6月12日“，”order“：1，”name“：”first_online“，”label“：”first 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