本文關鍵詞：社交網(wǎng)絡信息傳播建模與節(jié)點影響力研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人類正邁入信息化時代,信息正成為重要的社會財富。隨著微博等社交網(wǎng)絡的飛速發(fā)展,其在網(wǎng)絡輿情監(jiān)控以及廣告投放效果評估領域應用得越來越廣泛。越來越多的學者開始關注和研究微博網(wǎng)絡,微博網(wǎng)絡中的信息傳播機制研究和影響力評估逐漸成為研究中的熱點。本文選取社交網(wǎng)絡中使用最為廣泛的新浪微博為研究對象,首先利用網(wǎng)絡爬蟲抓取原始數(shù)據(jù),并從中提取出影響用戶轉發(fā)行為因素和用戶節(jié)點影響力評估指標相關的數(shù)據(jù),得到期望數(shù)據(jù)集;接著在抓取到的數(shù)據(jù)基礎上建立微博消息傳播模型——基于轉發(fā)行為概率預測的加權有向拓撲模型;最后在建立微博消息傳播模型的基礎上,基于改進Page Rank算法對微博網(wǎng)絡中的用戶節(jié)點進行影響力評估研究。數(shù)據(jù)的抓取是整個研究的基礎。在比較各種網(wǎng)頁數(shù)據(jù)抓取方式的特點之后,選取能夠很方便的按照自定義需求進行數(shù)據(jù)抓取的基于網(wǎng)頁爬蟲的抓取方式。在抓取到指定規(guī)模的原始數(shù)據(jù)后,根據(jù)需要將數(shù)據(jù)分為微博用戶屬性和微博內(nèi)容屬性。其中微博用戶屬性包括用戶ID、關注數(shù)、粉絲數(shù)、微博數(shù)量以及是否為認證用戶等;微博內(nèi)容屬性包括創(chuàng)建時間、是否包含特殊符號、轉發(fā)數(shù)、評論數(shù)等。最后還對數(shù)據(jù)抓取過程中的關鍵問題特別是反爬策略等問題進行了分析和解決。在抓取到的數(shù)據(jù)集的基礎上,對微博信息傳播機制和傳播規(guī)律進行研究,并建立基于轉發(fā)行為預測的微博消息傳播模型。針對當前社交網(wǎng)絡信息傳播的研究側重于從微觀層面出發(fā),對單個用戶的轉發(fā)行為進行分析,而少有從拓撲層面對整個社交網(wǎng)絡中的信息傳播過程建模的研究。本文首先確定了影響轉發(fā)行為的特征因素——主要是微博內(nèi)容與用戶興趣、微博用戶的社會關系、微博文本與用戶屬性以及受激活次數(shù)這四個方面。在對這四大類特征因素進行分析的基礎上,利用邏輯斯蒂回歸模型二分類得到節(jié)點間的信息轉發(fā)概率,進而建立基于轉發(fā)預測的加權有向拓撲信息傳播模型,給出模型的生長演化過程,并在采集到數(shù)據(jù)集上進行驗證實驗。實驗結果證明所構建的模型能夠很好的反映微博網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結構,能夠較好的模擬微博網(wǎng)絡中的信息傳播過程。在構建微博消息傳播模型的基礎上,本文還對微博網(wǎng)絡中用戶節(jié)點的影響力評估進行了研究,改進網(wǎng)頁重要性評估算法Page Rank以適應微博網(wǎng)絡的特點,特別是針對算法中投票階段和縮放機制存在的問題進行了改進�，F(xiàn)有的影響力評估研究,一般只簡單地考慮微博的轉發(fā)數(shù)和評論數(shù)這兩個指標的影響,但微博作為新興的社交媒體,僅考慮微博轉發(fā)數(shù)和評論數(shù)已經(jīng)不能準確的評估消息影響力,因此我們需要對微博網(wǎng)絡中消息的傳播進行進一步分析,提取更多的特征因素以更好的評估用戶節(jié)點的影響力。在確定影響力大小衡量指標——主要是信息傳播度、傳播活躍程度以及傳播受眾廣度后,對Page Rank算法進行改進,主要是針對其投票階段的平均分配權值的方式忽略了個體重要性差異進行改進,并確定按傳播活躍程度和傳播度的數(shù)值化乘積作為分配PR值的權值,以達到讓傳播能力強的節(jié)點獲得更多的投票的目的。最后在數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明改進后的算法比原始Page Rank具有更好的命中比例。
【關鍵詞】：微博 信息傳播 影響力 Page Rank
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.092
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀分析12-15
• 1.2.1 社交網(wǎng)絡研究現(xiàn)狀概述12-14
• 1.2.2 社交網(wǎng)絡研究現(xiàn)狀問題分析14-15
• 1.3 研究目標與主要內(nèi)容15-17
• 1.3.1 本文研究目標15
• 1.3.2 本文主要內(nèi)容15-16
• 1.3.3 本文章節(jié)安排16-17
• 第二章 數(shù)據(jù)集獲取17-27
• 2.1 引言17
• 2.2 現(xiàn)有抓取方式及分析17-21
• 2.2.1 基于網(wǎng)絡爬蟲的微博數(shù)據(jù)抓取17-19
• 2.2.2 基于新浪API的微博數(shù)據(jù)抓取19-21
• 2.3 數(shù)據(jù)抓取關鍵問題解決21-23
• 2.4 數(shù)據(jù)采集具體實現(xiàn)23-25
• 2.5 數(shù)據(jù)采集結果描述25
• 2.6 本章小結25-27
• 第三章 社交網(wǎng)絡信息傳播建模27-41
• 3.1 引言27
• 3.2 社交網(wǎng)絡拓撲與信息傳播關系分析27-30
• 3.2.1 網(wǎng)絡節(jié)點出度與信息傳播28-29
• 3.2.2 網(wǎng)絡節(jié)點入度與信息傳播29-30
• 3.3 社交網(wǎng)絡用戶轉發(fā)因素分析30-33
• 3.3.1 特征因素提取30-31
• 3.3.2 特征因素分析31-33
• 3.4 社交網(wǎng)絡信息轉發(fā)預測模型建立33-35
• 3.4.1 模型初始化33
• 3.4.2 模型的生長演化33-35
• 3.5 社交網(wǎng)絡信息傳播結果分析35-39
• 3.5.1 外部參數(shù)對網(wǎng)絡結構的影響35-36
• 3.5.2 網(wǎng)絡節(jié)點度分布36-37
• 3.5.3 網(wǎng)絡節(jié)點勢分布37-38
• 3.5.4 網(wǎng)絡節(jié)點度-勢相關性38
• 3.5.5 網(wǎng)絡聚集特性38-39
• 3.6 本章小結39-41
• 第四章 基于PageRank算法改進的用戶影響力度量研究41-58
• 4.1 引言41
• 4.2 用戶影響力分析41-44
• 4.2.1 影響力定義41-42
• 4.2.2 用戶影響力關鍵因素分析42-44
• 4.3 PageRank算法分析44-50
• 4.3.1 收縮機制存在問題46-49
• 4.3.2 投票階段存在問題49-50
• 4.4 改進算法的提出50-53
• 4.4.1 PR值分配比例計算50-51
• 4.4.2 收縮機制的改進51
• 4.4.3 鄰居節(jié)點差異性的改進51-53
• 4.5 算法實驗結果分析53-57
• 4.5.1 實驗數(shù)據(jù)集描述54
• 4.5.2 實驗結果與分析54-57
• 4.6 本章小結57-58
• 第五章 結束語58-60
• 5.1 結論58-59
• 5.2 本文的創(chuàng)新點59
• 5.3 下一步研究工作展望59-60
• 致謝60-61
• 研究生期間參加的科研工作及成果61-62
• 參考文獻62-63

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