本文選題：信息傳播　切入點(diǎn)：爬蟲系統(tǒng)　出處：《海南大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著智能手機(jī)、平臺電腦等移動設(shè)備的快速發(fā)展,社交媒體呈現(xiàn)了爆發(fā)似的增長。用戶可以在任何時間任何地點(diǎn)使用設(shè)備在社交媒體上發(fā)布自己的事件或者觀點(diǎn)。社交媒體的廣泛使用,使得數(shù)據(jù)量劇增。為了更好的確認(rèn)社交媒體中信息的主題,社交媒體平臺通過使用hashtag(主題標(biāo)簽)的方式標(biāo)識信息的主題。這不僅方便了社交媒體對相同話題的信息聚類,也很大程度上幫助了用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上更容易找到自己感興趣的話題。研究話題在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播在很多方面都很有現(xiàn)實(shí)意義,例如市場營銷等。針對這些情況,本文對社交網(wǎng)絡(luò)中話題的傳播模型進(jìn)行了研究。主要包括以下幾個方面的內(nèi)容:首先根據(jù)需求分析,構(gòu)建了面向微博的話題爬蟲系統(tǒng)。以話題為中心,以廣度優(yōu)先遍歷的算法爬取新浪微博中的話題微博數(shù)據(jù)。爬蟲系統(tǒng)主要解決了動態(tài)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)解析的問題,以及禮貌爬取數(shù)據(jù)、人機(jī)驗(yàn)證等問題,有著穩(wěn)定的爬取性能。然后對爬取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)微博的只一次轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量占總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量的50%以上,說明話題微博數(shù)據(jù)有很高的聚集性。其次介紹了社交媒體中信息傳播的模型—IC模型和TIC模型。IC模型和TIC模型假設(shè)信息以級聯(lián)的方式在社交網(wǎng)絡(luò)中傳播。根據(jù)TIC模型的優(yōu)勢和微博數(shù)據(jù)的高度聚集性,本文提出了分層融合的話題傳播模型—STIC模型。STIC模型將社交網(wǎng)絡(luò)中的話題分文兩層,第一層為信息只被轉(zhuǎn)發(fā)一次的情況,第二層為信息被轉(zhuǎn)發(fā)兩次以上的情況。第一層數(shù)據(jù)以三大類特征作為輸入特征值,使用SVM分類算法學(xué)習(xí)。第二層使用TIC模型學(xué)習(xí)。最后將兩個模型的學(xué)習(xí)結(jié)果線性整合作為整個模型的學(xué)習(xí)結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)分析,STIC模型可以比TIC模型有更好的預(yù)測效果。
[Abstract]:With the rapid development of mobile devices such as smartphones, platforms and computers, Social media has grown like an explosion. Users can post their own events or opinions on social media at any time, anywhere, anywhere. In order to better identify the topic of information in social media, social media platform identifies the topic of information by using hashtag. this not only makes it convenient for social media to cluster information on the same topic, It also makes it easier for users to find topics of interest on social networks. Research on the spread of topics on social networks is of practical significance in many ways, such as marketing. This paper studies the communication model of topic in social network. It mainly includes the following aspects: firstly, according to the requirement analysis, a topic crawler system for Weibo is constructed. The crawler system mainly solves the problems of dynamic web page data parsing, politely crawling data, man-machine verification and so on. It has stable crawling performance. Then it makes a statistical analysis of the crawling data. The statistical results show that Weibo's number of forwarding only once accounted for more than 50% of the total number of retweets. It is shown that the topic Weibo data is highly aggregated. Secondly, the model IC model, TIC model .IC model and TIC model of information transmission in social media are introduced. The information is assumed to propagate in cascades in the social network. According to the TIC model, the paper introduces the model of information transmission in social media. Type A and Weibo's highly aggregated data, In this paper, we propose a hierarchical fusion topic propagation model-STIC model. STIC model divides the topic in social network into two layers. The first layer is the case that the information is forwarded only once. The second layer is the case where the information is forwarded more than twice. The first layer of data uses three categories of features as input eigenvalues. In the second layer, the learning results of the two models are linearly integrated as the learning results of the whole model. Through the experimental analysis, the prediction results of the SVM model can be better than that of the TIC model.
【學(xué)位授予單位】：海南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

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5 杜p，

本文編號：1618799