本文選題：微博 + 傳播��； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2016年12期

【摘要】：隨著微博的迅速興起和其影響力的不斷提高,提取微博信息傳播特征和構(gòu)建傳播模型已成為了研究熱點(diǎn)。針對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為,首先分析了信息傳播機(jī)制;然后從影響用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的發(fā)布用戶、接收用戶、用戶親密度和信息時(shí)效性4個(gè)方面提取出8個(gè)特征因素進(jìn)行建模;在借鑒傳染病動(dòng)力學(xué)SIR模型的基礎(chǔ)上,引入用戶行為分析和接觸節(jié)點(diǎn),提出基于用戶行為分析的SCIR模型,并給出動(dòng)力學(xué)方程;最后利用新浪微博真實(shí)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,考慮用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的8個(gè)影響因素,結(jié)合行為分析結(jié)果,能夠較好地?cái)M合信息傳播過程。
[Abstract]:With the rapid rise of Weibo and the increasing of its influence, it has become a hot research topic to extract the characteristics of Weibo information transmission and to build a communication model. According to the behavior of user forwarding, this paper first analyzes the mechanism of information dissemination, and then extracts 8 feature factors to model from four aspects: issuing user, receiving user, user affinity and information timeliness, which affect the behavior of user forwarding. Based on the SIR model of infectious disease dynamics, the user behavior analysis and contact node are introduced, the SCIR model based on user behavior analysis is proposed, and the dynamic equation is given. Finally, using Sina Weibo to verify the rationality of the real data forwarding model. The experimental results show that considering the eight factors affecting the user's forwarding behavior and combining the results of behavior analysis, the information transmission process can be fitted well.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：鄭州大學(xué)新媒體公共傳播學(xué)科招標(biāo)課題階段性成果(XMTGGCBJSZ05) 河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(142102310531)資助
【分類號(hào)】：G206;TP393.092

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本文編號(hào)：1911050