本文選題：社交網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：微博　出處：《哈爾濱工程大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來,隨著社交網(wǎng)絡(luò)平臺的發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)逐漸取代傳統(tǒng)媒體,成為人們獲取信息、傳播信息的主要平臺。社交網(wǎng)絡(luò)中信息數(shù)據(jù)的產(chǎn)生傳播也更為方便,在為信息傳播提供便利的同時也為謠言,反動信息提供了更好的傳播平臺。與現(xiàn)實(shí)社會不同,社交網(wǎng)絡(luò)的輿情產(chǎn)生可以不受時間、空間的限制,使得社交網(wǎng)絡(luò)的輿情更加難以控制。當(dāng)負(fù)面社交網(wǎng)絡(luò)輿情大規(guī)模爆發(fā)時,如果不能及時有效控制負(fù)面輿情的發(fā)展,其將會成為影響廣泛的社會事件,危及整個社會的安全。因此,面向社交網(wǎng)絡(luò)輿情安全的研究已經(jīng)得到學(xué)界和業(yè)界的重點(diǎn)關(guān)注。本文以最具代表性的社交網(wǎng)絡(luò)平臺微博作為研究對象,旨在研究社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的影響、預(yù)測以及控制。由于微博網(wǎng)絡(luò)具有數(shù)據(jù)量大、信息碎片化嚴(yán)重、交互多樣性、信息傳播快等特性,通過系統(tǒng)審核或人工實(shí)時監(jiān)控等方式并不能有效地限制社交網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)信息的傳播。因此,針對微博這一社交網(wǎng)絡(luò)輿情主要推動媒介,如何自動實(shí)現(xiàn)微博輿情的傳播影響度量、預(yù)測、對負(fù)面輿情信息的傳播控制與監(jiān)管,有效阻止微博輿情危機(jī)爆發(fā)并正確引導(dǎo)微博輿論是社交網(wǎng)絡(luò)輿情安全保障中亟待解決的重要問題。本文從社交網(wǎng)絡(luò)輿情安全的角度出發(fā),主要針對以下幾個方面開展研究:首先,針對大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中存在大量碎片化數(shù)據(jù),并且這些數(shù)據(jù)具有較高的稀疏性,提出一種面向多實(shí)體稀疏關(guān)系數(shù)據(jù)的高效聯(lián)合聚類算法。在算法中,為了充分利用多關(guān)系數(shù)據(jù),提出了一種魯棒的約束信息嵌入方法構(gòu)建關(guān)系矩陣,降低了矩陣的稀疏性,進(jìn)一步提高了算法的準(zhǔn)確率。在稀疏約束的塊坐標(biāo)下降框架下,關(guān)系矩陣通過非負(fù)矩陣三分解算法同時獲得不同實(shí)體的聚類指示矩陣。非負(fù)矩陣分解過程中,通過高效的投射算法實(shí)現(xiàn)快速求解,確保了聚類結(jié)果的稀疏結(jié)構(gòu)。在人工和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,算法在三個指標(biāo)上都具有明顯提高,特別在極端稀疏數(shù)據(jù)上的效果更加明顯。其次,針對社交網(wǎng)絡(luò)輿情事件相關(guān)消息傳播影響度量問題,在綜合考慮交互用戶歷史屬性、用戶間交互類型及交互頻次的基礎(chǔ)上,提出了基于用戶交互的微博有向傳播樹模型。在該模型中建立用戶交互度量矩陣來描述用戶間的交互,對單消息傳播過程中的用戶交互圖進(jìn)行稀疏化處理形成有向傳播樹,來刻畫消息快速傳播過程描述。利用有向樹中邊的交互度量矩陣進(jìn)行消息影響力度量和垃圾消息識別。在真實(shí)的新浪微博數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,傳播樹模型能夠有效地刻畫消息傳播過程,同時能夠有效地度量消息的傳播影響。再次,針對社交網(wǎng)絡(luò)輿情事件相關(guān)消息傳播預(yù)測問題,考慮關(guān)鍵用戶對輿情事件傳播的影響,提出了基于關(guān)鍵用戶的動態(tài)線性預(yù)測模型。為了避免結(jié)構(gòu)屬性對消息傳播規(guī)模預(yù)測的影響,將消息的傳播規(guī)模刻畫成多個用戶的傳播規(guī)模問題,并建立用戶傳播影響函數(shù)。為了提高線性模型的擬合效率,僅考慮關(guān)鍵用戶的傳播影響函數(shù)生成線性預(yù)測模型。利用預(yù)測值和實(shí)際值的差異檢測輿情事件消息傳播中的關(guān)鍵用戶,并根據(jù)關(guān)鍵用戶動態(tài)的調(diào)整預(yù)測模型。在真實(shí)的微博網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,模型能夠有效地預(yù)測消息傳播,在預(yù)測的同時能夠發(fā)現(xiàn)影響模型預(yù)測效果的關(guān)鍵用戶。最后,針對社交網(wǎng)絡(luò)輿情產(chǎn)生時僅通過刪除相關(guān)輿情消息并不能有效地對輿情進(jìn)行控制的問題,提出了面向微博網(wǎng)絡(luò)用戶群體的影響力最大化算法來進(jìn)行輿論引導(dǎo)。為了降低計(jì)算復(fù)雜性,通過刪除網(wǎng)絡(luò)無效節(jié)點(diǎn)和構(gòu)建簡化的微博網(wǎng)絡(luò)圖來簡化網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。在簡化的微博網(wǎng)絡(luò)上建立影響力累積貪心算法來選擇初始激活集合。通過控制網(wǎng)絡(luò)中的初始激活集合中的用戶發(fā)布輿情引導(dǎo)信息,達(dá)到控制輿情發(fā)展的目的。在真實(shí)的微博網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠有效地適用于特定目標(biāo)用戶群體的輿情控制。
[Abstract]:In recent years, with the development of social networks, social network has gradually replaced the traditional media, has become the main platform for people to obtain information, dissemination of information. The dissemination of information data in social network is more convenient, in the dissemination of information while providing convenience for rumors, provides a better platform for the dissemination of reactionary information. Public opinion and social reality, social networks can not affected by time, space constraints, social network public opinion makes more difficult to control. When the negative public opinion social network outbreaks, if not promptly and effectively control the negative public opinion, it will become a widespread social event, endanger the security of the whole society. Therefore, research the social network security of public opinion has been focus of academia and industry. Micro-blog social network platform based on the most representative for the study of Like, to study theimpact of social network public opinion dissemination, forecast and control. Because the micro-blog network has a large amount of data and information is fragmented, interactive diversity, rapid transmission of information and other characteristics, spread through the system audit or artificial real-time monitoring method can not effectively restrict the social network public opinion crisis information. Therefore, according to micro-blog the social network public opinion to promote the media, how to realize the automatic transmission effect of micro-blog public opinion measurement, prediction, control and supervision of the spread of negative public opinion information, effectively prevent the outbreak of the crisis and the correct guidance of public opinion micro-blog micro-blog public opinion is an important problem in social security in the network public opinion. This article from the perspective of social security, mainly for the following aspects: first, according to the research data of the existence of a large number of pieces of data of large-scale social networks, and this Some sparse data with high efficient clustering algorithm, combined with a multi entity oriented sparse relational data. In the algorithm, in order to make full use of multi relational data, put forward to build the constraint information embedding method is a robust relation matrix, reduces the sparsity of the matrix, to further improve the accuracy of the algorithm. The block coordinate descent framework under the sparse constraint relation matrix, clustering by non negative matrix factorization algorithm and obtain three different entities indicating matrix. Non negative matrix factorization process, through projection algorithm efficient implementation of fast solution, to ensure that the clustering results show that sparse structure. In artificial and real data experiments, algorithm has significantly improved in the three indicators, especially in the extreme sparsity of data on the effect is more obvious. Secondly, according to the social network public opinion event related news spread influence quantity, Considering the history of the interactive user attributes, user interaction based on the type and frequency of interaction, the user interaction model based micro-blog has spread to the tree. The establishment of user interaction metric matrix to describe the interaction among users in the model, the single message propagation process user interaction diagram to sparse processing form spread to the tree, to depict the news quickly spread process description. Use the interactive tree edge measure matrix measure and influence news spam recognition. Sina micro-blog shows that in real data sets. Experiments on propagation tree model can effectively describe the message propagation, propagation effects and can effectively measure the message. Again, according to social network public opinion event related news propagation prediction problem, considering the influence of public opinion events key user communication, presents a dynamic key based on user Linear prediction model. In order to avoid the influence on structure property prediction message size, message transmission scale portrayed spread scale problem of multiple users, and establish user spread influence function. In order to improve the efficiency of fitting linear model, considering only the key users spread effect to generate linear function prediction model. By using the difference of key users the forecast value and the actual value of the detection of public opinion event message communication, and the prediction model of dynamic adjustment. According to the key users in the real data show that the micro-blog network on a set of experiments, the model can effectively predict the news spread, the forecast also can find the key user models to predict the impact effect. Finally, for only by delete the relevant news public opinion and can not control effectively the problem of public opinion on social network of public opinion, put forward for micro-blog network user groups The influence maximization algorithm to guide public opinion. In order to reduce the computational complexity, to simplify the network size by deleting the invalid network node and simplify the construction of micro-blog network map. To establish a presence in the simplified micro-blog network cumulative greedy algorithm to select the initial activation set. Through the initial activation of the control network in the collection of public opinion to guide users to publish information. To control the development of public opinion. In the real data show that the micro-blog network on a set of experiments, the public opinion control method can effectively apply to the specific target user group.

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：G206;TP393.09

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本文編號：1617232