有爆炸性增长的多媒体计算、通信、宽带移动网络和应用程序成功的商业化以来,如4 g和5克。多媒体数据被认为是现代社交网络应用程序的一个重要组成部分,用户行为内容共享和流媒体网络。在这种背景下,媒体大数据为社会服务提供了巨大的机会,如推荐、广告、个人助理、监测、游戏、和聪明的地方。然而,由于数据是由一个巨大的各种各样的用户设备(例如,移动电话,可穿戴设备,照相机,等等)在新兴社会物联网模式,数据的异质性和巨大力量更强大的网络的通信和计算以及服务可用性。在过去的十年里,基于云的解决方案已经被提议作为有前途的方法。

然而,云计算基础设施遭受高延时问题,不能接受的时间敏感的社会服务。幸运的是,cloudization移动计算能力从云到网络的边缘,导致移动计算技术,可以提供相应的解决方案,特别是在低延迟和上下文感知能力。尽管有这些优点,edge-based社交媒体计算技术和应用程序必须处理一些问题在社会媒体大数据时代的背景下,如数据异构性,数据巨大,社会关系和安全要求。几个潜在的方法研究,应用人工智能,博弈论,仿生算法,和数学优化。

这个特殊问题的目的是整理原始的和高质量的研究文章,讨论edge-based社交媒体计算技术和应用程序。评论文章讨论的当前状态的艺术也受到欢迎。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 基于ai的计算技术和应用程序
• Edge-based社交媒体网络体系结构和模型
• 移动社交多媒体计算与分析
• 移动社会多媒体服务的缓存策略
• 网络媒体计算的可用性和可靠性
• 环境敏感媒体计算算法和框架
• 社交网络安全政策
• 信任和隐私在社交媒体计算