本文選題：社交網(wǎng)絡(luò) + 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)��； 參考：《工程科學(xué)與技術(shù)》2017年S2期

【摘要】：為了研究社交網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)對輿情傳播的影響,本文對比分析了多源社交網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)特性及傳播特性,并且利用COPRA算法和LFM算法進(jìn)行了社交網(wǎng)絡(luò)重疊社團(tuán)研究,提出一種基于節(jié)點(diǎn)度過濾的LFM改進(jìn)方法——NF-LFM算法。該算法先對好友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度小于某一閾值的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行過濾,再對剩下的好友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社團(tuán)劃分。研究發(fā)現(xiàn):1)人人網(wǎng)、QQ空間、新浪微博都具有明顯的社團(tuán)結(jié)構(gòu)特性,其中,人人網(wǎng)和QQ空間的社團(tuán)結(jié)構(gòu)特性強(qiáng)于新浪微博;2)在不考慮社交網(wǎng)絡(luò)用戶活躍度的情況下,輿情信息在人人網(wǎng)上擴(kuò)散范圍最廣,新浪微博次之,QQ空間擴(kuò)散較慢。本文提出的改進(jìn)方法能解決現(xiàn)有算法社團(tuán)劃分結(jié)果分辨率低的問題,且有效彌補(bǔ)了LFM算法在大規(guī)模社團(tuán)發(fā)現(xiàn)時陷入無限迭代過程而導(dǎo)致時間復(fù)雜度高的缺點(diǎn),將其應(yīng)用于經(jīng)典數(shù)據(jù)集中也符合理論預(yù)期結(jié)果。本文的研究結(jié)果將有助于進(jìn)一步理解和認(rèn)識社交網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)對輿情傳播的影響,同時對于網(wǎng)絡(luò)群體事件發(fā)現(xiàn)和輿情監(jiān)控及引導(dǎo)等具有重要意義。
[Abstract]:In order to study the influence of social network community structure on public opinion transmission, this paper compares and analyzes the community structure and propagation characteristics of multi-source social network, and uses COPRA algorithm and LFM algorithm to study the overlapping community of social network. This paper presents an improved LFM algorithm based on nodal filtering-NF-LFM algorithm. The algorithm first filters the nodes whose degree of nodes are less than a certain threshold in a friend network, and then divides the remaining friend networks into groups. The study found that: 1) Renren / QQ space and Sina Weibo have obvious community structure characteristics, among which Renren and QZone have stronger community structure than Sina Weibo 2) without considering the activity of social network users. Public opinion on Renren spread the widest range, Sina Weibo followed by QQ space diffusion slow. The improved method proposed in this paper can solve the problem of low resolution of community partition results of existing algorithms, and effectively make up for the high time complexity caused by the LFM algorithm falling into infinite iterative process in large-scale community discovery. Its application in classical data sets is also in line with the expected theoretical results. The results of this paper will be helpful to further understand and understand the influence of the social network community structure on the dissemination of public opinion, and it is of great significance for the discovery of network group events and the monitoring and guidance of public opinion.
【作者單位】： 四川大學(xué)計(jì)算機(jī)(軟件)學(xué)院;四川大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全研究院;四川大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012BAH18B05) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272447) 四川大學(xué)青年教師啟動基金資助項(xiàng)目(2015SCU11079)
【分類號】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1899585