【摘要】：近幾年，隨著社會(huì)化媒體平臺(tái)的迅速發(fā)展，如：Facebook、Twitter、Youtube、WhatApp、微博、微信等，社會(huì)化媒體分析已經(jīng)成為一個(gè)非常熱門(mén)的研究領(lǐng)域。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播是社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)中最重要和最普遍的特征之一，研究信息在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的傳播情況以及影響因素已經(jīng)成為社會(huì)化媒體分析領(lǐng)域的重要課題之一，并受到研究人員的廣泛關(guān)注和研究。研究社會(huì)媒體中的信息傳播分析模型及模式，對(duì)分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的社會(huì)節(jié)點(diǎn)屬性特征、理解社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息流向、分析和預(yù)測(cè)信息傳播的廣度和深度等具有非常重要的理論意義。同時(shí)，研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播也具有非常廣泛的應(yīng)用價(jià)值，目前正逐步應(yīng)用在輿情監(jiān)控與分析、謠言追蹤、企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)、個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等眾多領(lǐng)域。 本文旨在研究社會(huì)化媒體中的基于網(wǎng)絡(luò)屬性的信息傳播模型。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面，本文研發(fā)出一種并行、高效的數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)。通過(guò)考慮社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的靜態(tài)屬性（包括網(wǎng)絡(luò)屬性、非網(wǎng)絡(luò)屬性）和動(dòng)態(tài)屬性，本文提出一種位置信息與社區(qū)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)分析方法，給出四種軌跡模式的定義及抽取算法，并在此基礎(chǔ)上提出了基于位置信息和社區(qū)結(jié)構(gòu)信息社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型；針對(duì)用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性和非網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性，提出了一種多層的信息網(wǎng)絡(luò)融合方法（MLN），給出一種基于MLN的信息傳播模型；針對(duì)用戶(hù)屬性的動(dòng)態(tài)性，提出一種基于N-Pat-Tree結(jié)構(gòu)的新詞發(fā)現(xiàn)方法，給出一種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)屬性融合方法，并在此基礎(chǔ)上提出一種新的信息傳播模型及驗(yàn)證方法�？傮w而言，本論文主要的研究成果和創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： （1）大規(guī)模社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)獲取和定向分析 數(shù)據(jù)獲取是開(kāi)展社會(huì)媒體數(shù)據(jù)分析與挖掘的基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)相比，社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)具有如下幾個(gè)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)內(nèi)容豐富、數(shù)據(jù)獲取方式靈活等。本文基于社會(huì)化媒體平臺(tái)的特點(diǎn)，研發(fā)并行、實(shí)時(shí)的社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上，對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的屬性特征和規(guī)律進(jìn)行了定向分析。本部分的具體工作主要體現(xiàn)在：分析了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的空間行為，提出了節(jié)點(diǎn)的主要活動(dòng)位置這一定義；基于節(jié)點(diǎn)的社區(qū)結(jié)構(gòu)信息，分析了用戶(hù)的空間位置聚類(lèi)與用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)之間的關(guān)聯(lián)程度，提出了信息熵這一概念，用于描述空間聚類(lèi)下用戶(hù)關(guān)系的混亂程度和同一社區(qū)下用戶(hù)位置的分布情況等；統(tǒng)計(jì)分析了大規(guī)模社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)中的節(jié)點(diǎn)的空間運(yùn)動(dòng)軌跡，提出了四種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的軌跡行為模式，并在城市間緊密程度及熱門(mén)城市發(fā)現(xiàn)方面做了實(shí)證研究。本部分的工作為后續(xù)的信息傳播研究提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和理論基礎(chǔ)。 （2）基于位置信息和社區(qū)結(jié)構(gòu)信息的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播分析 當(dāng)前對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播的研究側(cè)重于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)信息傳播的影響，忽略了節(jié)點(diǎn)的屬性以及節(jié)點(diǎn)自身所處的環(huán)境對(duì)信息傳播的影響。針對(duì)這一問(wèn)題，本文基于社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)中的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分析結(jié)果，提出了基于位置信息和社區(qū)結(jié)構(gòu)信息社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型。具體工作體現(xiàn)在：引入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置信息和社區(qū)結(jié)構(gòu)信息，針對(duì)不同的節(jié)點(diǎn)屬性給出不同的傳播參數(shù)，保證了信息的差異化傳播；通過(guò)引入位置信息，保證事發(fā)地節(jié)點(diǎn)對(duì)信息傳播的可信性，有利于對(duì)事件的傳播范圍進(jìn)行定性分析；引入社區(qū)結(jié)構(gòu)信息，增強(qiáng)了節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行信息傳播的可信性，有利于對(duì)事件的傳播范圍進(jìn)行定量分析。因此，本部分提出的基于位置信息和社區(qū)結(jié)構(gòu)信息的信息傳播模型，有助于對(duì)事件傳播進(jìn)行定性和定量分析，對(duì)重大事件的監(jiān)控和應(yīng)急處理具有非常重要的應(yīng)用價(jià)值。 （3）多層的靜態(tài)信息網(wǎng)絡(luò)融合方法和信息傳播模型 在社會(huì)化媒體平臺(tái)上，用戶(hù)往往會(huì)發(fā)表自己感興趣的信息，結(jié)交朋友，瀏覽和評(píng)論朋友的信息等，因此，社會(huì)媒體中的用戶(hù)都具有網(wǎng)絡(luò)屬性（朋友關(guān)系）和非網(wǎng)絡(luò)屬性（個(gè)體行為），如何充分利用上述兩類(lèi)信息來(lái)研究信息傳播模型，具有很重要的意義。本文將用戶(hù)自身所具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性和非網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性按層進(jìn)行融合，提出了一種多層的信息網(wǎng)絡(luò)融合方法（MLN），其中每一層表示個(gè)體間不同類(lèi)型的關(guān)系或?qū)傩�。在此基礎(chǔ)上，我們提出一種基于MLN的信息傳播模型，并在四種真實(shí)的微博數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，多層網(wǎng)絡(luò)融合方法和提出的基于MLN的信息傳播模型在發(fā)現(xiàn)活躍用戶(hù)方面具有更好的準(zhǔn)確性。 （4）基于動(dòng)態(tài)屬性的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)相似度計(jì)算方法和信息傳播模型 社會(huì)化媒體中的用戶(hù)屬性（包括網(wǎng)絡(luò)屬性和非網(wǎng)絡(luò)屬性），往往會(huì)受到用戶(hù)當(dāng)前行為的影響并隨著時(shí)間動(dòng)態(tài)變化。為了研究上述動(dòng)態(tài)屬性及其信息傳播模型，本文對(duì)用戶(hù)當(dāng)前發(fā)表和轉(zhuǎn)播的信息內(nèi)容、關(guān)注的話題和標(biāo)注的標(biāo)簽等關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，并通過(guò)相似度矩陣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的相似度，提出一種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)屬性融合方法，并在此基礎(chǔ)上給出新的信息傳播模型及驗(yàn)證方法。在關(guān)鍵詞提取過(guò)程中，，我們發(fā)現(xiàn)社會(huì)化媒體正在產(chǎn)生越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò)新詞，這為關(guān)鍵詞的提取及用戶(hù)行為的分析提出了挑戰(zhàn)。為解決這一問(wèn)題，本文提出一種基于N-Pat-Tree結(jié)構(gòu)的新詞發(fā)現(xiàn)方法，給出一些新的過(guò)濾機(jī)制，提出一種多維度發(fā)現(xiàn)及分析網(wǎng)絡(luò)新詞的算法，并將該算法應(yīng)用在真實(shí)的微博數(shù)據(jù)中，證明了上述算法的有效性，同時(shí)發(fā)現(xiàn)很多有意義的結(jié)果。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.02

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2364248