近年來(lái),社會(huì)網(wǎng)影響傳播問(wèn)題被研究者們廣泛關(guān)注。特別是基于情感的社會(huì)網(wǎng)傳播問(wèn)題,對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)謠言傳播的監(jiān)控,以及對(duì)用戶(hù)情感和大眾情感的分析與預(yù)測(cè),都有著非常重要的研究?jī)r(jià)值。本文研究了基于情感的社會(huì)網(wǎng)影響傳播問(wèn)題,主要包括以下幾個(gè)方面:一、基于情感的社會(huì)網(wǎng)傳播模型及影響最大化問(wèn)題研究心理學(xué)表明,情感能夠影響人們的行為。為了準(zhǔn)確的刻畫(huà)受到情感因素影響的社會(huì)網(wǎng)傳播過(guò)程,本文提出了基于情感的社會(huì)網(wǎng)傳播模型E-IC模型,將用戶(hù)的情感融入到整個(gè)傳播過(guò)程中,獲得并計(jì)算用戶(hù)情感傳播概率,使傳播過(guò)程更符合傳播規(guī)律。根據(jù)E-IC模型提出了基于情感的影響力最大化問(wèn)題。并給出近似算法EMS-Greedy和啟發(fā)式算法EMS-Heuristic,通過(guò)大規(guī)模真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了E-IC模型的合理性和算法的有效性。二、基于情感的謠言阻隔及影響最小化問(wèn)題研究近年來(lái),自由的信息發(fā)布模式徹底顛覆了傳統(tǒng)的媒體傳播模式,,謠言及負(fù)面信息經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)的傳播,往往就會(huì)在極短的時(shí)間內(nèi)形成一股強(qiáng)大的輿論力量。本文根據(jù)這一現(xiàn)象,結(jié)合多種謠言傳播規(guī)律,通過(guò)確定輿論情感和個(gè)人情感差異,構(gòu)建基于情感的謠言阻隔模型,并根據(jù)信息傳播規(guī)律定義輿論情感。... 

【文章來(lái)源】：黑龍江大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究的目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 本文主要研究工作
    1.4 章節(jié)安排
第2章 課題研究基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 社會(huì)網(wǎng)的定義
    2.2 傳播的定義
        2.2.1 傳播模型
        2.2.2 傳播算法的衡量標(biāo)準(zhǔn)
    2.3 基于情感的傳播
    2.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于情感的社會(huì)網(wǎng)傳播模型及影響最大化算法研究
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
    3.3 傳播模型及問(wèn)題定義
        3.3.1 符號(hào)定義
        3.3.2 模型定義
        3.3.3 問(wèn)題定義
    3.4 基于情感的EMS-GREEDY和EMS-HEURISTIC算法
        3.4.1 EMS-Greedy算法
        3.4.2 情感更新算法
        3.4.3 EMS-Hurististic算法
        3.4.4 時(shí)間復(fù)雜性和近似比計(jì)算
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.5.1 數(shù)據(jù)介紹
        3.5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.5.3 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.5.4 模型參數(shù)調(diào)整
        3.5.5 對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于情感的謠言阻隔及影響最小化問(wèn)題研究
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)工作
        4.2.1 影響最小化問(wèn)題
        4.2.2 傳播分布
        4.2.3 能量守恒定理
    4.3 傳播模型及問(wèn)題定義
        4.3.1 符號(hào)定義
        4.3.2 模型定義
        4.3.3 問(wèn)題定義
    4.4 基于情感的EDMIN-G和EDMIN-H算法
        4.4.1 EDMIN-G算法
        4.4.2 EDMIN-H啟發(fā)式算法
        4.4.3 威脅率算法
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.5.1 數(shù)據(jù)介紹
        4.5.2 基于影響范圍大的對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        4.5.3 基于時(shí)間的對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于情感的熱點(diǎn)話題預(yù)測(cè)模型研究
    5.1 引言
    5.2 相關(guān)工作
    5.3 問(wèn)題定義
    5.4 模型描述
        5.4.1 模型結(jié)構(gòu)
        5.4.2 分類(lèi)模塊
        5.4.3 預(yù)測(cè)模塊
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.5.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.5.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.5.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于RNN的社交消息爆發(fā)預(yù)測(cè)模型[J]. 笱程成,秦宇君,田甜,伍大勇,劉悅,程學(xué)旗.  軟件學(xué)報(bào). 2017(11)
[2]社交網(wǎng)絡(luò)特性分析初步研究[J]. 韓法旺,毛素龍.  網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2017(08)
[3]社會(huì)化媒體時(shí)代下網(wǎng)絡(luò)謠言的傳播與治理[J]. 楊惠,戴海波.  新聞知識(shí). 2014(10)
[4]Social network users clustering based on multivariate time series of emotional behavior[J]. ZHU Jiang,WANG Bai,WU Bin.  The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2014(02)
[5]基于層次結(jié)構(gòu)的多策略中文微博情感分析和特征抽取[J]. 謝麗星,周明,孫茂松.  中文信息學(xué)報(bào). 2012(01)
[6]謠言背后的心理因素——從西方媒體涉藏報(bào)道談起[J]. 蔡靜.  新聞?dòng)浾? 2008(06)

碩士論文
[1]基于TensorFlow的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究[D]. 姜新猛.華中師范大學(xué) 2017
[2]領(lǐng)域自適應(yīng)的中文情感分析詞典構(gòu)建研究[D]. 唐都鈺.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3606328