微博是一把雙刃劍,不僅方便了人們的信息互動,也便利了惡意輿論的傳播,而微博中很多惡意輿論傳播過程中的關鍵用戶具有較高的隱蔽性,增加了微博中輿論監(jiān)管與引導工作的難度。因此,識別出微博網(wǎng)絡中的隱蔽關鍵用戶,對于微博網(wǎng)絡中的輿論監(jiān)管與引導工作具有重要意義。本文以微博用戶為研究對象,對微博中的隱蔽關鍵用戶展開了深入的研究,全文主要工作如下:1.基于關注關系構建微博關系網(wǎng),并深入分析了該網(wǎng)絡所承載的各種交互行為,給出了微博網(wǎng)絡中隱蔽關鍵用戶和顯式關鍵用戶的界定,提出了一種微博網(wǎng)絡中隱蔽關鍵用戶的研究框架,為后續(xù)研究建立基礎。2.針對不具有傳播性的微博會對用戶的影響力分析造成干擾的問題,深入研究了具有傳播性的微博的特征并過濾微博,結合關注用戶用戶對被關注用戶的關注度和兩者之間興趣相似度計算后者的微博傳播規(guī)模期望,以此為指標來分析被關注用戶的影響力。經(jīng)實驗表明,該方法的準確率較高。3.關鍵用戶有顯著和隱蔽之分,現(xiàn)有的方法大都分析用戶的直接影響力,發(fā)現(xiàn)的關鍵用戶大都屬于顯式關鍵用戶。但是,隱蔽關鍵用戶的影響力雖高,其隱蔽性同樣很高,一般通過隱蔽地影響顯式關鍵用戶來制造影響,針對該現(xiàn)象,基于轉移熵度量非... 

【文章來源】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學河南省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

用戶興趣相似度影響統(tǒng)計

2.2.2 微博轉發(fā)行為分析文獻[31]指出：用戶的轉發(fā)行為是對信息的過程把關，轉發(fā)是一個信息甄別、信息接的過程，微博用戶一般只對自己感興趣的、符合自身傳播標準的信息進行傳遞，尤其是己關注的用戶所產(chǎn)生的信息。因此可以認為，用戶的同一條微博，對于興趣偏好不同的他用戶，其轉發(fā)價值是不一樣的，此外，對用戶關注度更高的其他用戶會花更多的時間精力去接收甄別用戶發(fā)布的微博內(nèi)容，也更有可能轉發(fā)用戶的微博。隨機選取了若干個戶，對于每個用戶，對興趣相似度和關注程度對其轉發(fā)行為的影響進行問卷調(diào)查，每個戶被要求完成兩道選擇題：1、是否更傾向于轉發(fā)興趣相似的用戶的微博A：是的 B：其他2、是否傾向于轉發(fā)自己比較關注的用戶A：是的 B：不是 C：沒有特別關注的用戶調(diào)查結果如圖 2.3、圖 2.4 所示：

趣和轉發(fā)的關系析可知，微博用戶一般偏向于轉發(fā)興趣相似的用戶的微博趣。為了證明這一性質，需要量化分析興趣對用戶轉發(fā)行用戶，分析每個用戶和其轉發(fā)最多的用戶之間的興趣相似用戶偏向于轉發(fā)興趣相似的用戶的微博。挑選了 300 名新浪微博用戶，采集每個用戶在 2017 年 3個月的時間區(qū)間內(nèi)發(fā)布的所有微博。對于每個用戶，得到同樣爬取該用戶在相同時間段內(nèi)發(fā)布的所有微博。最后，在 8 個月內(nèi)發(fā)布的所有微博。每個用戶，需要量化其興趣，將其 8 個月內(nèi)的微博合并成成模型生成微博集的話題分布向量，該向量便是每個用戶的興趣向量之后，計算兩者的興趣向量的余弦相似度，到的 300 個計算結果進行統(tǒng)計，結果如圖 2.5 所示：

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于用戶行為特征的微博轉發(fā)預測研究[J]. 劉瑋,賀敏,王麗宏,劉悅,沈華偉,程學旗.  計算機學報. 2016(10)
[2]基于用戶粉絲聚類現(xiàn)象的微博僵尸用戶檢測[J]. 陶永才,王曉慧,石磊,衛(wèi)琳,曹仰杰.  小型微型計算機系統(tǒng). 2015(05)
[3]基于用戶行為的微博用戶社會影響力分析[J]. 毛佳昕,劉奕群,張敏,馬少平.  計算機學報. 2014(04)
[4]基于多視角特征融合的中文垃圾微博過濾[J]. 于然,劉春陽,靳小龍,王元卓,程學旗.  山東大學學報(理學版). 2013(11)
[5]一種基于支持向量機的垃圾微博識別方法[J]. 陳欣,鄭嘯,焦媛媛,陳慧娟.  安徽工業(yè)大學學報(自然科學版). 2013(04)
[6]微博傳播過程中用戶影響力的特征實證分析[J]. 于晶.  情報雜志. 2013(08)
[7]一種新的網(wǎng)絡傳播中最有影響力的節(jié)點發(fā)現(xiàn)方法[J]. 胡慶成,尹龑燊,馬鵬斐,高旸,張勇,邢春曉.  物理學報. 2013(14)
[8]微博媒體化與傳統(tǒng)媒體發(fā)布流程之變[J]. 欒軼玫.  視聽界. 2010(03)
[9]復雜網(wǎng)絡中節(jié)點重要度評估的節(jié)點收縮方法[J]. 譚躍進,吳俊,鄧宏鐘.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2006(11)
[10]通信網(wǎng)中節(jié)點重要性的評價方法[J]. 陳勇,胡愛群,胡嘯.  通信學報. 2004(08)

碩士論文
[1]微博用戶的評論與轉發(fā)行為的影響因素研究[D]. 王蓉.南京師范大學 2014
[2]基于鏈接關系的有向加權復雜網(wǎng)絡關鍵節(jié)點識別技術研究[D]. 胡滿玉.南京理工大學 2012



本文編號：3342807