本文關(guān)鍵詞：基于微博數(shù)據(jù)的社會影響力分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當今互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展日新月異,社交網(wǎng)絡(luò)正扮演著越來越重要的角色。社交網(wǎng)絡(luò)中魚龍混雜,信息量巨大,能夠從中識別出不同用戶的影響力在很多領(lǐng)域是十分有意義的,同時也是很具有挑戰(zhàn)性的。用戶影響力分析就是采用某種機制對用戶的一些信息以及社交行為進行分析,得出每個用戶的影響力大小,從而可以找出那些在整個社交網(wǎng)絡(luò)中或是在某個小群體中具有很大影響力的用戶。然而,影響力如何在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間傳播的內(nèi)在機制還沒有權(quán)威的定論,主要是因為缺乏實驗性的研究,這使得用戶影響力分析變得十分困難。本文首先介紹社交網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于影響力分析的研究成果,并詳細整理了影響最大化的相關(guān)研究。之后針對Twitter這一具有全新形式的社交網(wǎng)絡(luò),本文通過其中的數(shù)據(jù)用線性模型分析轉(zhuǎn)發(fā)行為和各種特征之間的關(guān)系,由此,對Twitter中的影響模式有了較為深入的了解。最后,本文通過新浪微博的數(shù)據(jù)著重研究了結(jié)構(gòu)影響這一概念,在考慮到同質(zhì)性對結(jié)果的影響后,本文得出結(jié)構(gòu)影響與用戶的轉(zhuǎn)發(fā)概率呈正相關(guān)的結(jié)論。通過對大量社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析研究,本文對影響力的微觀機制有了深入的理解,不僅分析了數(shù)據(jù)中的基本特征,還對結(jié)構(gòu)影響這種較為復(fù)雜的模式進行了探究。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 影響力 結(jié)構(gòu)影響
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.092
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展8
• 1.2 研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 本文主要工作11
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)11-13
• 2 相關(guān)算法13-20
• 2.1 馬爾科夫模型13-14
• 2.2 鏈接分析算法14-17
• 2.2.1 PageRank算法14-16
• 2.2.2 HITS算法16-17
• 2.3 影響力測試17-18
• 2.4 影響力量化18-19
• 2.5 影響力建模19-20
• 3 影響最大化問題20-35
• 3.1 影響力模型20-24
• 3.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)的Markov建模20-22
• 3.1.2 線性閡值模型22-23
• 3.1.3 獨立級聯(lián)模型23-24
• 3.2 離散最優(yōu)化問題24-27
• 3.2.1 貪心算法25-27
• 3.2.2 算法改進27
• 3.3 啟發(fā)式算法27-31
• 3.3.1 MIA算法28-29
• 3.3.2 LDAG算法29-30
• 3.3.3 其他方法30-31
• 3.4 學(xué)習(xí)影響模型31-32
• 3.5 基于數(shù)據(jù)的方法32-35
• 4 Twitter轉(zhuǎn)發(fā)行為特征分析35-44
• 4.1 基本信息統(tǒng)計分析35-38
• 4.2 特征提取與分析38-44
• 4.2.1 特征39-41
• 4.2.2 結(jié)果分析41-44
• 5 結(jié)構(gòu)影響分析44-52
• 5.1 影響的模式44-45
• 5.1.1 微博中的結(jié)構(gòu)影響44-45
• 5.1.2 同質(zhì)性45
• 5.2 實驗45-50
• 5.2.1 數(shù)據(jù)45-46
• 5.2.2 基于匹配的抽樣46-48
• 5.2.3 結(jié)果分析48-50
• 5.3 轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測50-52
• 結(jié)論52-53
• 參考文獻53-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況57-58
• 致謝58-59

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5 杜p

本文編號：370956