基于社交性網(wǎng)絡(luò)的通信模型研究
本文關(guān)鍵詞:基于社交性網(wǎng)絡(luò)的通信模型研究
更多相關(guān)文章: 微博爬蟲系統(tǒng) 社交網(wǎng)絡(luò)分析 通信模型 可視化技術(shù)
【摘要】:在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)通信模型當(dāng)中,絕大部分的信息通信與信息交互是在機(jī)器與機(jī)器之間進(jìn)行。在這類通信模型下,信息主體之間往往在一個(gè)固定的通信協(xié)議形式下,進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的傳遞和消息的交互。并且這一類通信模型容易被人為監(jiān)控和人為管理。近些年來(lái),隨著社交網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了信息承載和消息傳遞的主體,大量的社交網(wǎng)絡(luò)用戶基于社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行消息的交互。社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的信息通信行為屬于人與人之間的通信模型,其最大的特點(diǎn)是,模型中信息的交互過(guò)程往往是用戶之間自發(fā)的和自組織的行為。另外,社交網(wǎng)絡(luò)的通信模型中用戶之間的信息交互行為還會(huì)受到用戶本身的個(gè)體屬性和社交屬性的影響,例如用戶的個(gè)人興趣,好友關(guān)系等。所以,該類通信模型中用戶之間的信息通信過(guò)程往往是不易被人為監(jiān)管和人為控制的。 目前人們普遍對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶基于社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行信息交互和消息通信的模型并沒有清晰的認(rèn)識(shí)。因此,在這種時(shí)代背景下,研究社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中用戶之間的通信模型,以及社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)用戶之間的信息交互過(guò)程是十分必要的。特別對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中輿情傳播控制以及用戶行為預(yù)測(cè)等方面更具有一定的理論意義。 在本文的研究中,作者首先基于新浪微博的API接口設(shè)計(jì)編寫了相應(yīng)的爬蟲程序,成功抓取了大量新浪微博社交網(wǎng)絡(luò)用戶的個(gè)人信息數(shù)據(jù)。并通過(guò)運(yùn)用多維度的信息處理策略對(duì)所抓取到的微博信息進(jìn)行了有效的篩選和過(guò)濾,從而得到了最終的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本,即一個(gè)校友圈社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集。 隨后,本文研究分析了該數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)中用戶的個(gè)體屬性以及用戶之間的社交關(guān)系,同時(shí)還分析了在該社交網(wǎng)絡(luò)中不同用戶之間的信息交互行為模式。最終,作者用圖表和可視化的技術(shù)對(duì)該社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的通信交互行為,特別是用戶微博的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)發(fā)通信行為進(jìn)行了直觀地展示。 接下來(lái),本文引入了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間信息交互的“競(jìng)爭(zhēng)窗口”模型,分析了微博社交圈網(wǎng)絡(luò)中的用戶信息通信模型。作者主要研究分析了微博社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的“微博發(fā)布行為模式”和“微博閱讀行為模式”。并用泊松過(guò)程等數(shù)學(xué)理論對(duì)微博社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的“微博接收模型”和“微博閱讀模型”做了詳細(xì)的建模分析。最后,作者利用“北郵”校友圈網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)用戶的“微博接收模型”進(jìn)行了驗(yàn)證,以及對(duì)此網(wǎng)絡(luò)內(nèi)某一個(gè)用戶的“微博閱讀模型”做了簡(jiǎn)要的分析。 本文作者在最后的一個(gè)章節(jié)當(dāng)中,總結(jié)了本文中所有主要的工作以及不足,并且指出了“基于社交性網(wǎng)絡(luò)的通信模型研究”這一課題未來(lái)可提升和改進(jìn)的方向。
【關(guān)鍵詞】:微博爬蟲系統(tǒng) 社交網(wǎng)絡(luò)分析 通信模型 可視化技術(shù)
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TP393.09
【目錄】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-8
- 目錄8-10
- 第一章 緒論10-16
- 1.1 選題背景與意義10-12
- 1.1.1 本文研究的選題背景10-11
- 1.1.2 本文研究的意義11-12
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
- 1.3 主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)13-15
- 1.3.1 研究的主要工作13-14
- 1.3.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)14-15
- 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)15-16
- 第二章 相關(guān)的研究與技術(shù)16-23
- 2.1 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)通信模型的研究16-17
- 2.2 人類行為動(dòng)力學(xué)的研究理論17-18
- 2.2.1 概念及理論發(fā)展17-18
- 2.2.2 實(shí)證研究18
- 2.3 社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息交互行為研究18-19
- 2.4 社交網(wǎng)絡(luò)用戶的屬性和關(guān)系研究19-23
- 2.4.1 用戶屬性分析19-20
- 2.4.2 用戶行為分析20
- 2.4.3 社交網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)系20-22
- 2.4.4 鄧巴數(shù)字(150定律)22-23
- 第三章 微博社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集與處理23-33
- 3.1 利用新浪微博的API接口采集數(shù)據(jù)23-29
- 3.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的確定23-24
- 3.1.2 基于新浪微博API接口的爬蟲程序24-29
- 3.2 數(shù)據(jù)抓取及校友社交圈性網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造29-31
- 3.2.1 新浪微博的數(shù)據(jù)抓取29
- 3.2.2 微博數(shù)據(jù)的篩選29-30
- 3.2.3 校友圈網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的構(gòu)造30-31
- 3.3 本章小結(jié)31-33
- 第四章 基于社交性網(wǎng)絡(luò)的通信行為分析33-50
- 4.1 針對(duì)校友圈網(wǎng)絡(luò)中通信用戶節(jié)點(diǎn)的分析33-36
- 4.1.1 “北郵”校友網(wǎng)絡(luò)中用戶的粉絲數(shù)、關(guān)注數(shù)的分析33-35
- 4.1.2 對(duì)“北郵”校友網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中中心用戶的分析35-36
- 4.2 基于微博社交圈的消息發(fā)布行為分析36-40
- 4.2.1 社交圈的用戶消息發(fā)布行為的時(shí)間分布及其分析36-39
- 4.2.2 社交圈內(nèi)的用戶消息發(fā)布的數(shù)量分布及其分析39-40
- 4.3 “北郵”校友圈用戶通信交互行為的研究40-48
- 4.3.1 用戶通信交互習(xí)慣:轉(zhuǎn)發(fā)或評(píng)論40-41
- 4.3.2 “北郵”校友圈網(wǎng)絡(luò)中用戶通信次數(shù)分析41-43
- 4.3.3 某一時(shí)間段內(nèi)“北郵”校友圈內(nèi)的用戶轉(zhuǎn)發(fā)通信行為43-48
- 4.4 本章小結(jié)48-50
- 第五章 基于社交性網(wǎng)絡(luò)的通信建模研究50-62
- 5.1 基于微博社交網(wǎng)絡(luò)的通信模型分析50-52
- 5.1.1 微博社交網(wǎng)絡(luò)的用戶微博發(fā)布模式50
- 5.1.2 微博社交網(wǎng)絡(luò)用戶微博閱讀行為模式50-52
- 5.1.3 微博社交網(wǎng)絡(luò)用戶微博轉(zhuǎn)發(fā)行為模式52
- 5.2 社交網(wǎng)絡(luò)通信模型52-56
- 5.2.1 微博社交網(wǎng)絡(luò)通信模型的概要描述52-54
- 5.2.2 微博社交網(wǎng)絡(luò)“競(jìng)爭(zhēng)窗口”模型的數(shù)學(xué)描述54-56
- 5.3 “北郵”校友圈社交網(wǎng)絡(luò)的通信模型建模56-61
- 5.3.1 “北郵”校友圈網(wǎng)絡(luò)微博接收模型建模56-58
- 5.3.2 “北郵”校友圈網(wǎng)絡(luò)微博閱讀模型建模58-61
- 5.4 本章小結(jié)61-62
- 第六章 總結(jié)和展望62-65
- 6.1 本文的主要工作62-63
- 6.2 未來(lái)的工作展望63-65
- 參考文獻(xiàn)65-68
- 致謝68
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):979888
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