本文選題：微博客 + 信息傳播�。� 參考：《清華大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：作為一個(gè)龐大的信息交互平臺(tái)，微博客系統(tǒng)的巨大商業(yè)價(jià)值正日益受到重視，而怎樣提升信息傳播能力也成為了重要的研究問(wèn)題�，F(xiàn)有研究主要集中在簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析或者是基于理想理論模型的信息流分析，目前還未能為控制微博系統(tǒng)中的信息流傳播提供可靠的研究成果。因此，本研究希望通過(guò)真實(shí)的用戶網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和信息流數(shù)據(jù)分析微博客系統(tǒng)中的用戶網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)于信息傳播過(guò)程的影響。 研究共分為4個(gè)階段。第一階段通過(guò)文獻(xiàn)和理論回顧，總結(jié)了5個(gè)指標(biāo)用來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性，并建立了6個(gè)指標(biāo)衡量信息傳播效果，同時(shí)對(duì)于結(jié)構(gòu)性指標(biāo)對(duì)信息傳播指標(biāo)所可能產(chǎn)生的潛在影響提出假設(shè)。第二階段收集了由26347個(gè)節(jié)點(diǎn)及998360個(gè)用戶間連接關(guān)系所組成的用戶網(wǎng)絡(luò)，并追蹤了150條信息路徑。第三階段應(yīng)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，對(duì)收集的用戶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，計(jì)算各結(jié)構(gòu)性指標(biāo)。第四階段分析了不同網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性參數(shù)對(duì)信息流傳播的影響。 研究的主要成果如下：（1）節(jié)點(diǎn)中心度是衡量節(jié)點(diǎn)信息散布能力最重要的指標(biāo)；間距中心度是衡量個(gè)體“中繼”信息能力的最好指標(biāo)；而對(duì)于緊密中心度，只有在高于網(wǎng)絡(luò)中緊密中心度百分比間距80%時(shí)，才具有評(píng)判個(gè)體單位距離內(nèi)傳播信息效率的能力。（2）弱連接是非常重要的信息傳遞橋梁，在信息傳播的路徑上它會(huì)同時(shí)控制更多的節(jié)點(diǎn)和級(jí)數(shù)。但強(qiáng)連接依然在較為緊密的用戶群內(nèi)部起著傳遞信息的作用。（3）在微博網(wǎng)絡(luò)中，盡管存在結(jié)構(gòu)上的核，但它對(duì)信息的流轉(zhuǎn)和控制力較弱。發(fā)生這種情況的原因可能是微博網(wǎng)絡(luò)中用戶行為的不確定性與大量小團(tuán)體結(jié)構(gòu)的存在。（4）對(duì)比三種中心度指標(biāo)，，間距中心度對(duì)于信息的投放選擇是最重要的。
[Abstract]:As a huge information exchange platform, the great commercial value of micro-blog system is being paid more and more attention, and how to improve the ability of information dissemination has become an important research issue. The current research focuses on simple network structure analysis or information flow analysis based on ideal theoretical model, but it has not been able to provide reliable research results for controlling the transmission of information flow in Weibo system. Therefore, this study hopes to analyze the influence of user network structure parameters on the process of information dissemination through real user network data and information flow data. The study is divided into four stages. In the first stage, through literature and theoretical review, five indexes are summarized to measure the characteristics of network structure, and six indicators are established to measure the effect of information dissemination. At the same time, the potential impact of structural indicators on information dissemination indicators is hypothesized. In the second stage, a user network consisting of 26347 nodes and 998360 user connections is collected, and 150 information paths are traced. In the third stage, the social network analysis method is used to analyze the collected user networks and calculate the structural indexes. In the fourth stage, the influence of structural parameters of different networks on the propagation of information flow is analyzed. The main results of the study are as follows: (1) Node centrality is the most important index to measure the information dissemination ability of nodes; distance centrality is the best indicator to measure individual "relay" information ability; and for tight centrality, A weak connection is a very important information transmission bridge only if the distance is 80 percent higher than the percentage of tight centrality in the network, and the ability to evaluate the efficiency of information transmission within an individual unit distance is obtained. It controls more nodes and stages at the same time in the path of information transmission. However, the strong connection still plays a role of transmitting information within a relatively close user group. In Weibo network, despite the existence of structural core, its ability to control the flow of information is weak. The reason for this may be that the uncertainty of user behavior in Weibo network is compared with the existence of a large number of small group structures.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：F49;F224

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本文編號(hào)：1864749