本文選題：社會網(wǎng)絡(luò)　切入點：信息傳播　出處：《國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著Web2.0的快速發(fā)展和移動智能終端的迅速普及,各種類型的社會媒體和社會網(wǎng)絡(luò)不斷涌現(xiàn),正在深刻地改變著人們工作、生活和交流方式�；谠诰�社會網(wǎng)絡(luò)的信息傳播呈現(xiàn)出很多新特點,包括受眾人員規(guī)模大、信息傳播速度快、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、影響范圍廣、網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化等。深入研究社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播規(guī)律,有助于我們了解信息傳播機(jī)理,預(yù)測信息傳播態(tài)勢,制定有效的信息傳播干預(yù)策略。這對于企業(yè)制定市場宣傳策略、進(jìn)行品牌推廣和在線廣告投放等都具有重要商業(yè)價值。對于政府及公共安全部門而言,研究社會網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播有助于掌握輿情態(tài)勢、控制網(wǎng)絡(luò)謠言、保障國家安全等。社會網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播是一個復(fù)雜的動態(tài)過程,通常會涉及到多個因素,包括傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、信息內(nèi)容特征、傳播時間特征、用戶屬性等等,這些因素互相依賴,緊密耦合,為信息傳播研究帶來了不少挑戰(zhàn)。這方面的挑戰(zhàn)包括,信息傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,信息內(nèi)容呈現(xiàn)碎片化、口語化,噪音較多,傳播現(xiàn)象紛繁復(fù)雜,傳播數(shù)據(jù)提取難度較大等等。社會網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播研究涉及到多個方面,其中的關(guān)鍵技術(shù)包括:信息傳播機(jī)制或者模型研究、信息傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究、信息傳播最大化研究以及信息傳播暴發(fā)檢測研究等。本文針對以上幾個核心問題,展開系統(tǒng)深入研究,主要研究內(nèi)容和成果包括:(1)社會網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播機(jī)制分析:提出了一個基于節(jié)點屬性和信息特征的細(xì)粒度信息傳播模型。這部分主要從微觀層面研究節(jié)點之間信息傳播機(jī)制,信息傳播受哪些因素影響以及這些因素的影響因子。首先從多個維度提取信息傳播的特征,包括節(jié)點屬性特征和信息內(nèi)容特征,然后對節(jié)點間傳播概率和傳播延遲進(jìn)行建模,提出一個細(xì)粒度的在線社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型。最后利用隨機(jī)梯度下降算法,學(xué)習(xí)模型中的各個特征的權(quán)重,深入分析了影響信息傳播的主要因素,包括信息內(nèi)容、節(jié)點興趣偏好和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等�；谠撃Ｐ�,還可以預(yù)測信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播態(tài)勢。在新浪微博真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明,在預(yù)測準(zhǔn)確率方面,該模型要優(yōu)于其他同類模型,如異步獨立級聯(lián)模型、NetRate模型。(2)未知傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和傳播路徑還原:提出了一種基于多維異構(gòu)特征的未知傳播網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和傳播路徑還原算法NIMFC�，F(xiàn)實生活中,很多時候我們能觀察到網(wǎng)絡(luò)中的傳播現(xiàn)象,也即不同節(jié)點在不同時間獲知(感染)了目標(biāo)信息(傳染源),但潛在的傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是未知的,信息的最初來源和信息傳播路徑也不能直接觀察得到,需結(jié)合有效方法學(xué)習(xí)得到潛在的傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),這包括網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的連接狀態(tài)以及基于該連接的信息傳播速率。本文提出了一個未知傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法NIMFC,該算法融合了多維異構(gòu)特征包括信息級聯(lián)的時序特征和拓?fù)涮卣�、�?jié)點屬性、信息內(nèi)容等,來推斷潛在傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包括網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)以及與連接相關(guān)的信息傳播速率。另外,基于網(wǎng)絡(luò)推斷算法NIMFC,還可以還原信息傳播路徑。在人工合成數(shù)據(jù)集和新浪微博真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明,對于傳播網(wǎng)絡(luò)連接推斷、信息傳播速率推斷以及信息傳播路徑還原三個評價指標(biāo),本文所提出的NIMFC算法均優(yōu)于同類型算法。(3)信息傳播最大化:提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的信息傳播最大化算法GA-LIM以及話題敏感的信息傳播最大化算法Topic-Max。針對主流貪心算法在解決信息傳播最大化問題時運算效率低的問題,本文充分利用社會網(wǎng)絡(luò)中信息傳播數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法,提出一個基于局部影響力模型的貪心算法GA-LIM(Greedy Algorithm based on Local Influence Model)。具體而言,首先利用選舉算法,將歷史傳播數(shù)據(jù)中的每次傳播行為視為一張選票,節(jié)點間的傳播概率由選票多少決定,從而構(gòu)建有向帶權(quán)傳播網(wǎng)絡(luò)。然后,根據(jù)影響力局部性原理提出了局部影響力模型來度量節(jié)點影響力,在不影響算法精度的同時可以大大降低計算復(fù)雜度。最后采用貪心算法來獲取目標(biāo)節(jié)點集。在此基礎(chǔ)上,考慮到話題因素對信息傳播的影響,相同節(jié)點之間對于不同話題的信息可能存在不同的傳播概率,本文進(jìn)一步提出一個話題敏感(topic-sensitive)的信息傳播最大化算法。將信息傳播行為在話題層面進(jìn)行解析,對于每一個話題,單獨構(gòu)建出一個帶權(quán)傳播網(wǎng)絡(luò),通過貪心算法得到與話題相關(guān)的k個目標(biāo)節(jié)點。這兩個算法結(jié)合了貪心算法和啟發(fā)式算法各自的優(yōu)勢,在保證計算精度的同時,有效提高了運算效率。(4)信息傳播檢測中目標(biāo)節(jié)點選擇策略問題:提出了一種基于節(jié)點傳播能力的傳播暴發(fā)檢測算法DiffRank。本文結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點、節(jié)點屬性、傳播數(shù)據(jù)、檢測成本等信息,提出一個基于隨機(jī)游走模型的傳播能力排序算法DiffRank,根據(jù)該算法的結(jié)果選擇傳播能力最強(qiáng)的top-k個節(jié)點作為觀察節(jié)點來檢測網(wǎng)絡(luò)中可能出現(xiàn)的信息傳播�；谛吕宋⒉┱鎸崝�(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明,與其他同類算法相比,DiffRank算法在檢測覆蓋率、檢測時間和信息感染人數(shù)下降比率三個指標(biāo)上,都優(yōu)于同類算法。在算法的可擴(kuò)展性方面,DiffRank算法更加適用于并行或分布式計算,可擴(kuò)展性更好。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09;G206

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本文編號：1651711