近年來(lái),隨著科技的進(jìn)步以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)以其高度聯(lián)通互動(dòng)性、用戶覆蓋面廣、信息傳播快捷迅速等優(yōu)勢(shì),已經(jīng)成為社會(huì)輿情的主要陣地。而現(xiàn)階段網(wǎng)絡(luò)輿情中出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)水軍和僵尸粉兩大新的影響因素,對(duì)輿情傳播有較大影響。針對(duì)傳統(tǒng)自頂向下模型的反復(fù)識(shí)別建模的復(fù)雜性和局限性,難以準(zhǔn)確闡明社交話題傳播的影響因素和真實(shí)過(guò)程,本文提出了將微博水軍和僵尸粉作為輿情傳播系統(tǒng)中正負(fù)反饋的傳染病動(dòng)力學(xué)社交網(wǎng)絡(luò)輿情話題傳播模型。對(duì)理解真實(shí)輿情的傳播機(jī)理和過(guò)程,掌握現(xiàn)階段網(wǎng)絡(luò)傳播規(guī)律,為輿情調(diào)控提供有效指導(dǎo)建議具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。由于社交網(wǎng)絡(luò)中話題的傳播、受眾的感染和醫(yī)學(xué)中傳染病的感染傳播治愈有很大的相似之處,符合同樣的社會(huì)學(xué)規(guī)律。因此本文結(jié)合傳染病動(dòng)力學(xué)模型研究了帶有網(wǎng)絡(luò)水軍和僵尸粉作為輿情系統(tǒng)正負(fù)反饋的輿情傳播模型,主要內(nèi)容可歸納如下:（1）研究社交網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)特征,為后續(xù)的輿情傳播研究奠定研究基礎(chǔ)�？紤]到研究模型的現(xiàn)實(shí)對(duì)應(yīng)及意義,研究了ws動(dòng)態(tài)小世界模型,驗(yàn)證輿情傳播網(wǎng)絡(luò)符合現(xiàn)實(shí)社會(huì)社交網(wǎng)絡(luò)的特征。（2）研究了基于綜合指數(shù)熵值法的微博水軍識(shí)別和基于樸素貝葉斯的微博僵尸粉識(shí)別。對(duì)照提取正常用戶與微博水... 

【文章來(lái)源】：武漢郵電科學(xué)研究院湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

規(guī)則網(wǎng)絡(luò)向隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變的WS小世界網(wǎng)絡(luò)

用戶個(gè)人信息

16圖 3-2 微博博文信息2.5 本章小結(jié)本章首先介紹了社交網(wǎng)絡(luò)研究的背景知識(shí)，介紹了社交網(wǎng)絡(luò)的研究方向和理論基礎(chǔ)其次介紹了動(dòng)態(tài)小世界網(wǎng)絡(luò)模型，著重介紹了衡量小世界特性的幾大特征，為后續(xù)社交網(wǎng)絡(luò)組織的構(gòu)架做了理論鋪墊；接著介紹了傳染病動(dòng)力學(xué)的核心模型及現(xiàn)階段的演變核心模型，本文的傳染病動(dòng)力學(xué)模型就是以演變核心模型為基礎(chǔ)來(lái)發(fā)展構(gòu)建；最后分析了微博網(wǎng)絡(luò)的傳播方式，并采用分布式爬蟲(chóng)抓取本文所需的數(shù)據(jù)維度信息。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于小世界網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化模型研究[J]. 魏奇鋒,石琳娜.  軟科學(xué). 2017(07)
[2]基于用戶特征的微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)研究[J]. 仇學(xué)明,肖基毅,陳磊.  南華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(04)
[3]基于ARIMA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輿情情感預(yù)測(cè)[J]. 王努努,張偉佳,鈕亮.  電子科技. 2016(05)
[4]基于馬爾可夫鏈的政府負(fù)面網(wǎng)絡(luò)輿情熱度趨勢(shì)分析——以新浪微博為例[J]. 王新猛.  情報(bào)雜志. 2015(07)
[5]具有飽和接觸率的SEIR網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型研究[J]. 林曉靜,莊亞明,孫莉玲.  情報(bào)雜志. 2015(03)
[6]基于SCIR的微博輿情話題傳播模型研究[J]. 丁學(xué)君.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(08)
[7]基于綜合指數(shù)和熵值法的微博水軍自動(dòng)識(shí)別[J]. 袁旭萍,王仁武,翟伯蔭.  情報(bào)雜志. 2014(07)
[8]網(wǎng)絡(luò)水軍識(shí)別研究[J]. 莫倩,楊珂.  軟件學(xué)報(bào). 2014(07)
[9]LDA和KNN相結(jié)合的帖子熱度預(yù)測(cè)算法[J]. 王衛(wèi)姣,陳黎,王亞強(qiáng),聶恩倫,何建英,金暉,于中華.  四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(03)
[10]網(wǎng)絡(luò)輿情傳播階段與模型比較研究[J]. 曾潤(rùn)喜,王晨曦,陳強(qiáng).  情報(bào)雜志. 2014(05)

博士論文
[1]基于灰色系統(tǒng)理論的傳染病預(yù)測(cè)及控制模型研究[D]. 張利萍.新疆醫(yī)科大學(xué) 2015

碩士論文
[1]考慮從眾現(xiàn)象的社交網(wǎng)絡(luò)謠言傳播研究[D]. 朱冠樺.南京郵電大學(xué) 2015
[2]微博僵尸用戶檢測(cè)研究[D]. 王曉慧.鄭州大學(xué) 2014
[3]動(dòng)態(tài)小世界網(wǎng)絡(luò)模型及穩(wěn)定性分析[D]. 雷寧.吉林大學(xué) 2014
[4]基于SEIR的社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型的研究[D]. 楊旭穎.西安電子科技大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3025429