社交網(wǎng)絡(luò)的興起變革了人們溝通交流、分享信息的方式和渠道,正逐步成為信息時代的主流傳播媒介,其活躍用戶規(guī)模和用戶生成內(nèi)容均呈爆發(fā)性增長。內(nèi)容流行度是網(wǎng)絡(luò)用戶群聚行為的體現(xiàn),反映信息的擴(kuò)散范圍和影響深度,對其預(yù)測具有重要的理論意義和實(shí)用價值,已經(jīng)受到大量研究者的關(guān)注。然而,社交網(wǎng)絡(luò)中豐富的交互模式和內(nèi)容模態(tài),爆炸的信息裂變速度,均對預(yù)測方法的時效性、適用性提出更高的要求;同時,參與主體的能動性和強(qiáng)異質(zhì)性,線下真實(shí)社會對線上虛擬網(wǎng)絡(luò)的映射作用,均增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)性、動態(tài)性及不確定性,為描繪用戶微觀交互行為和揭示內(nèi)容流行度增長機(jī)制帶來難題。鑒于此,本文結(jié)合交叉學(xué)科的思想和方法,對社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的流行度最終規(guī)模、流行度演化趨勢、級聯(lián)增量、流行度排序等預(yù)測問題進(jìn)行了深入研究,重點(diǎn)研究了歷史觀察窗口的自適應(yīng)問題,考察了模型刻畫能力和預(yù)測能力之間的平衡機(jī)理,研究了流行度關(guān)聯(lián)特征在不同維度的篩選、提取、融合策略,探討了用戶交互方式對聚合網(wǎng)絡(luò)微觀偏好的作用機(jī)制。論文工作有助于了解社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播擴(kuò)散的過程,加深對網(wǎng)絡(luò)上的復(fù)雜群體行為的認(rèn)識,提高流行度分析預(yù)測的自動化及智能化水平。論文的研究工作得到國家自然... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：134 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
中文摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景與選題意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 選題意義
    1.2 研究方法及現(xiàn)狀
        1.2.1 研究方法
        1.2.2 流行度預(yù)測任務(wù)
        1.2.3 特征驅(qū)動類預(yù)測
        1.2.4 生成模型類預(yù)測
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)
2 流行度最終規(guī)模預(yù)測
    2.1 引言
    2.2 社交網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)級聯(lián)建模
        2.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容流行度增長機(jī)制
        2.2.2 自激勵點(diǎn)過程建模
    2.3 社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容最終流行度預(yù)測
        2.3.1 轉(zhuǎn)發(fā)級聯(lián)模型參數(shù)估計
        2.3.2 挖掘自適應(yīng)觀測區(qū)間
        2.3.3 預(yù)測
    2.4 模型實(shí)驗(yàn)與評估
        2.4.1 數(shù)據(jù)集
        2.4.2 自適應(yīng)觀測區(qū)間驗(yàn)證分析
        2.4.3 對比模型與評估指標(biāo)
        2.4.4 預(yù)測性能比較
    2.5 本章小結(jié)
3 流行度演化趨勢預(yù)測
    3.1 引言
    3.2 基于自激勵點(diǎn)過程的流行度演化預(yù)測
        3.2.1 模型
        3.2.2 模型實(shí)驗(yàn)與評估
    3.3 基于時間序列的流行度演化預(yù)測
        3.3.1 基于時間序列的流行度演化預(yù)測問題
        3.3.2 基于時間序列的組合預(yù)測模型
        3.3.3 模型實(shí)驗(yàn)與評估
    3.4 本章小結(jié)
4 基于時空耦合的級聯(lián)增量預(yù)測
    4.1 引言
    4.2 具有時空耦合特性的級聯(lián)預(yù)測問題
    4.3 基于時空耦合的注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.3.1 時空特性嵌入層
        4.3.2 時空耦合機(jī)制
        4.3.3 預(yù)測輸出模塊
    4.4 模型實(shí)驗(yàn)與評估
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
5 相對流行度預(yù)測
    5.1 引言
    5.2 二部圖建模
    5.3 正則化框架
        5.3.1 正則化框架構(gòu)造
        5.3.2 正則化框架求解
    5.4 模型實(shí)驗(yàn)與評估
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播模式及話題趨勢預(yù)測研究[D]. 程軍軍.北京交通大學(xué) 2013



本文編號：2979599