基于正負(fù)反饋的微博輿情傳染病模型的研究
發(fā)布時間:2021-02-09 09:28
近年來,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)通互動性、用戶覆蓋面廣、信息傳播快捷迅速等優(yōu)勢,已經(jīng)成為社會輿情的主要陣地。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,對輿情傳播有較大影響。針對傳統(tǒng)自頂向下模型的反復(fù)識別建模的復(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過程,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)反饋的傳染病動力學(xué)社交網(wǎng)絡(luò)輿情話題傳播模型。對理解真實輿情的傳播機理和過程,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,符合同樣的社會學(xué)規(guī)律。因此本文結(jié)合傳染病動力學(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)實對應(yīng)及意義,研究了ws動態(tài)小世界模型,驗證輿情傳播網(wǎng)絡(luò)符合現(xiàn)實社會社交網(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別和基于樸素貝葉斯的微博僵尸粉識別。對照提取正常用戶與微博水...
【文章來源】:武漢郵電科學(xué)研究院湖北省
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
規(guī)則網(wǎng)絡(luò)向隨機網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變的WS小世界網(wǎng)絡(luò)
用戶個人信息
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,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,本文的傳染病動力學(xué)模型就是以演變核心模型為基礎(chǔ)來發(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)測研究[J]. 仇學(xué)明,肖基毅,陳磊. 南華大學(xué)學(xué)報(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[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)輿情熱度趨勢分析——以新浪微博為例[J]. 王新猛. 情報雜志. 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. 計算機工程與應(yīng)用. 2015(08)
[7]基于綜合指數(shù)和熵值法的微博水軍自動識別[J]. 袁旭萍,王仁武,翟伯蔭. 情報雜志. 2014(07)
[8]網(wǎng)絡(luò)水軍識別研究[J]. 莫倩,楊珂. 軟件學(xué)報. 2014(07)
[9]LDA和KNN相結(jié)合的帖子熱度預(yù)測算法[J]. 王衛(wèi)姣,陳黎,王亞強,聶恩倫,何建英,金暉,于中華. 四川大學(xué)學(xué)報(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]. 曾潤喜,王晨曦,陳強. 情報雜志. 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]微博僵尸用戶檢測研究[D]. 王曉慧.鄭州大學(xué) 2014
[3]動態(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:3025429
【文章來源】:武漢郵電科學(xué)研究院湖北省
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
規(guī)則網(wǎng)絡(luò)向隨機網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變的WS小世界網(wǎng)絡(luò)
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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,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,本文的傳染病動力學(xué)模型就是以演變核心模型為基礎(chǔ)來發(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)測研究[J]. 仇學(xué)明,肖基毅,陳磊. 南華大學(xué)學(xué)報(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[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)輿情熱度趨勢分析——以新浪微博為例[J]. 王新猛. 情報雜志. 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. 計算機工程與應(yīng)用. 2015(08)
[7]基于綜合指數(shù)和熵值法的微博水軍自動識別[J]. 袁旭萍,王仁武,翟伯蔭. 情報雜志. 2014(07)
[8]網(wǎng)絡(luò)水軍識別研究[J]. 莫倩,楊珂. 軟件學(xué)報. 2014(07)
[9]LDA和KNN相結(jié)合的帖子熱度預(yù)測算法[J]. 王衛(wèi)姣,陳黎,王亞強,聶恩倫,何建英,金暉,于中華. 四川大學(xué)學(xué)報(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]. 曾潤喜,王晨曦,陳強. 情報雜志. 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]微博僵尸用戶檢測研究[D]. 王曉慧.鄭州大學(xué) 2014
[3]動態(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:3025429
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