【摘要】：近年來微博呈現(xiàn)出爆炸式發(fā)展，已經(jīng)成為人們運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行溝通的一種重要途徑。在微博網(wǎng)絡(luò)中用戶是其核心，通過對微博用戶特征以及其對微博信息傳播所起到的作用的研究發(fā)現(xiàn)，少量核心用戶對網(wǎng)絡(luò)中信息傳播起到引導(dǎo)作用。而目前針對微博網(wǎng)絡(luò)用戶影響力排名的相關(guān)研究都只給出用戶影響力排名的先后順序，卻不能判斷哪些用戶對微博網(wǎng)絡(luò)中信息傳播起到引導(dǎo)作用的問題。本文通過對微博網(wǎng)絡(luò)信息傳遞方式和微博網(wǎng)絡(luò)模型的分析和研究，提出了一種微博用戶網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)導(dǎo)小組識別算法。該算法可成為微博輿情追蹤、輿情監(jiān)控等相關(guān)研究的參考與借鑒。 本文的主要工作包括以下幾個方面： 1、通過對微博網(wǎng)絡(luò)信息傳遞方式的分析和研究，構(gòu)建了微博信息傳播網(wǎng)絡(luò)模型。通過對微博僵尸粉和微博網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)例的研究，提出微博網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)導(dǎo)小組這一概念，并證實(shí)了它在微博網(wǎng)絡(luò)信息傳遞過程中所起到的巨大的影響作用。 2、針對傳統(tǒng)PageRank算法多次迭代的計(jì)算過程會帶來很高的算法時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的問題，通過對基于傳統(tǒng)PageRank算法的微博用戶影響力排序算法的研究和分析，提出運(yùn)用個性化PageRank算法來進(jìn)行微博用戶影響力的計(jì)算，從而降低計(jì)算的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。 3、通過對現(xiàn)有微博用戶影響力研究進(jìn)行分析，針對現(xiàn)有微博用戶影響力排序算法都無法確定微博網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)導(dǎo)小組的問題，，本文基于個性化PageRank算法結(jié)合微博網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和微博用戶個人信息特征提出用于識別微博網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)導(dǎo)小組的LeadersRank算法，并把該算法應(yīng)用到實(shí)際的微博網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算中，得到了騰訊微博中標(biāo)簽為“IT民工”的微博用戶的領(lǐng)導(dǎo)小組成員，驗(yàn)證了該算法的可行性和有效。
【圖文】：

微博用戶網(wǎng)絡(luò)模型

相反，若某用戶只關(guān)注很少的用戶，他的出度就很小，那么可以認(rèn)為該用戶不屬于活躍用戶，甚至有可能是網(wǎng)絡(luò)上所謂的水軍或僵尸粉，這一類用戶能夠提高某些用戶的PR值排名。圖2.2是微博網(wǎng)絡(luò)的出度分布，基本呈冪律形式的分布：P(k) ，其中 r=0.725，具有無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的特性，即度分布符合冪律分布的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[16]。圖 2.2 微博網(wǎng)絡(luò)的出度分布圖在圖 2.2 中，橫坐標(biāo)代表微博用戶的出度值，縱坐標(biāo)代表該出度值占所有用戶節(jié)點(diǎn)的比。圖中占總用戶節(jié)點(diǎn)的 58%，他們的出度分布在 0-100 這個區(qū)間，說明處于這個區(qū)間的用戶關(guān)注的人數(shù)在 0-100 之間，相對較少。分析這部分用戶節(jié)點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：西安建筑科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2536465