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基于信息親和性的在線社會網(wǎng)絡(luò)中信息擴(kuò)散研究

發(fā)布時間:2019-09-20 16:06
【摘要】:近年來隨著Web2.0模式的出現(xiàn)以及在線社會網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,人們獲取和傳播信息的方式發(fā)生了革命性的變化。在線社會網(wǎng)絡(luò)中信息擴(kuò)散因不受地域、時間等限制而呈現(xiàn)出獨特的擴(kuò)散特性,引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。但現(xiàn)有的相關(guān)研究中,學(xué)者們在探討影響用戶傳播信息的概率時,僅考慮了社會、信息或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等單方面的影響因素,以致研究結(jié)果具有一定的局限性。 本文提出了信息親和性,其中包括用戶對信息感興趣程度a[i](又稱為信息親和值)和信息自身的吸引力θ(又稱為信息閾值),用戶接受和傳播消息的概率取決于a[i]和θ之間的相互作用。隨后構(gòu)建了基于信息親和性的信息擴(kuò)散模型,分別在SNS和微博網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行仿真研究和實證研究。 SNS中仿真研究表明,信息擴(kuò)散范圍與信息閾值θ、網(wǎng)絡(luò)平均度k、節(jié)點免疫概率p2相關(guān)。用戶對信息內(nèi)容的質(zhì)疑和肯定都只能影響信息擴(kuò)散的速度,不能影響最終擴(kuò)散范圍。微博網(wǎng)絡(luò)中實證研究表明,娛樂、財經(jīng)和社會主題熱門微博的信息擴(kuò)散樹節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)概率分別類似于均勻、冪律和正態(tài)分布,即不同信息的吸引力分布不同,同時用戶對不同主題信息的感興趣程度不同。微博網(wǎng)絡(luò)中的仿真研究表明,每個主題下,微博信息擴(kuò)散樹中節(jié)點平均轉(zhuǎn)發(fā)概率隨著微博的熱門程度而變化,信息自身吸引力越大平均被轉(zhuǎn)發(fā)概率越高。信息最終擴(kuò)散范圍與信息閾值θ和節(jié)點粉絲活躍程度p1相關(guān)。
【學(xué)位授予單位】:華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:G206;TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2538909

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