本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播特征及數(shù)據(jù)研究　出處：《北京交通大學(xué)》2016年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著Web2.0技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的普及,利用社交網(wǎng)絡(luò)傳播、交互信息已經(jīng)成為一種重要的人際交流方式。然而,人們尚未對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播規(guī)律的本質(zhì)特征形成清晰、深刻的認(rèn)識(shí),在描述和解釋信息演進(jìn)方面尚缺乏有說(shuō)服力的理論模型；同時(shí),社交網(wǎng)絡(luò)中參與主體的高度能動(dòng)性、自組織性、異質(zhì)性,個(gè)體間信息交互的匿名性、隨機(jī)性和主觀性使得社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播更加復(fù)雜。在這種情況下,社交網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體的行為特征、觀點(diǎn)演進(jìn)過(guò)程和信息傳播過(guò)程成為交叉學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。鑒于此,本文結(jié)合交叉學(xué)科的建模手段和研究方法,對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播過(guò)程、信息傳播的相互影響和競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象、社交網(wǎng)絡(luò)中核心節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)模型和用戶行為特性對(duì)信息傳播的影響等問(wèn)題進(jìn)行了研究,力圖還原與發(fā)現(xiàn)信息在社交網(wǎng)絡(luò)中傳播的宏觀和微觀規(guī)律,探索抑制、推進(jìn)信息傳播的影響因素,并建立相應(yīng)的理論模型,該研究方向?qū)⒂兄谡J(rèn)識(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的基本規(guī)律和特征,對(duì)理解社交網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜群體行為規(guī)律具有一定的理論和實(shí)踐意義。論文的研究工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目No.61401015)、北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目等項(xiàng)目的支持。論文的相關(guān)研究成果己經(jīng)申請(qǐng)了發(fā)明專(zhuān)利(授權(quán)號(hào)：2011103184771.0)和獲得了軟件著作權(quán)(V1.02008SRBJ0814)。論文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1)分析了社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的過(guò)程,建立了基于有權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型,通過(guò)對(duì)模型的仿真和分析,尋找影響信息在有權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)中傳播的因素,同時(shí)比較了信息在其他三種網(wǎng)絡(luò)(無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)和BA網(wǎng)絡(luò))中的傳播差異。研究發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)用戶不同的閱讀、轉(zhuǎn)發(fā)信息習(xí)慣和各類(lèi)型用戶比例等因素均會(huì)影響到信息的傳播過(guò)程。另外,通過(guò)對(duì)信息在傳播過(guò)程中的相互影響與競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)象進(jìn)行建模,研究了針對(duì)同一事件產(chǎn)生的兩種類(lèi)型的信息在同時(shí)傳播過(guò)程中的相互影響與競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。通過(guò)對(duì)模型的仿真分析,給出了用戶的類(lèi)型、兩種類(lèi)型信息發(fā)生的時(shí)間間隔和初始的傳播規(guī)模等因素對(duì)信息傳播的影響,并且發(fā)現(xiàn)兩信息相互影響過(guò)程中存在著一個(gè)最佳影響點(diǎn)。模型可以較好地刻畫(huà)社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播和傳播過(guò)程中相互影響、競(jìng)爭(zhēng)的基本特征,為進(jìn)一步研究信息傳播過(guò)程提供形式參考和理論依據(jù).2)分析社交網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)的特征并提出網(wǎng)絡(luò)約束力度量方法。分析了真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度、緊密度和介數(shù)等核心指標(biāo),同時(shí)提出了一種基于節(jié)點(diǎn)獲取信息和控制信息傳播方向能力大小的中心性指標(biāo),用以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的核心影響力---網(wǎng)絡(luò)約束力(Network Constraint, NC)指標(biāo),該指標(biāo)強(qiáng)調(diào)節(jié)點(diǎn)的影響力由自身和鄰居節(jié)點(diǎn)共同決定。網(wǎng)絡(luò)約束力指標(biāo)超出了兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間相互間關(guān)系權(quán)重的層面,提出了至少三個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為核心節(jié)點(diǎn)挖掘工作提供了一種理論思路。之后借助SIR模型來(lái)分析NC指標(biāo)與度、介數(shù)和緊密度指標(biāo)在信息傳播強(qiáng)度S(t)和傳播范圍C(t)之間的差距。仿真結(jié)果表明,通過(guò)選擇NC指標(biāo)排名靠前的節(jié)點(diǎn)作為初始傳播節(jié)點(diǎn)會(huì)得到更大的信息傳播強(qiáng)度S(t)和更廣泛的傳播范圍C(t)。然后實(shí)證分析了兩個(gè)真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中度、介數(shù)和緊密度與NC指標(biāo)之間的相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn)NC指標(biāo)和度之問(wèn)相關(guān)性最高,和介數(shù)的相關(guān)性最弱,和緊密度的相關(guān)性居中；并且NC指標(biāo)與度、緊密度和介數(shù)三類(lèi)核心指標(biāo)之間的正相關(guān)性相對(duì)較高,而緊密度和介數(shù)這兩個(gè)核心指標(biāo)之間的相關(guān)性最弱。此模型能夠?yàn)樯缃痪W(wǎng)絡(luò)中的廣告宣傳、市場(chǎng)宣傳、核心用戶推薦、輿情監(jiān)控和引導(dǎo)等方面提供理論支持。3)基于進(jìn)化穩(wěn)定策略理論和貝葉斯均衡理論,對(duì)網(wǎng)絡(luò)個(gè)體在不完全信息博弈下的策略選擇和觀點(diǎn)交互演化過(guò)程建模；模型可以反映網(wǎng)絡(luò)個(gè)體在不完全信息的條件下進(jìn)行策略和觀點(diǎn)交互過(guò)程中,如何利用歷史經(jīng)驗(yàn)和預(yù)期收益進(jìn)行相應(yīng)的策略調(diào)整,給出了信息在傳播過(guò)程中出現(xiàn)羊群效應(yīng)的機(jī)理。通過(guò)系統(tǒng)仿真,驗(yàn)證了該模型能夠描述群體觀點(diǎn)形成和演進(jìn)的一般過(guò)程,得到了不同假設(shè)和參數(shù)環(huán)境下群體觀點(diǎn)收斂或分裂的傳播結(jié)果;分析了說(shuō)服成本、預(yù)期收益等因素對(duì)群體觀點(diǎn)和群體策略的演進(jìn)結(jié)果和信息傳播的影響。該模型能夠呈現(xiàn)出一般的觀點(diǎn)交互演進(jìn)過(guò)程,表明進(jìn)化穩(wěn)定策略理論和貝葉斯均衡理論在解釋觀點(diǎn)信息的形成和演進(jìn)方面的適用性,為網(wǎng)絡(luò)信息的引導(dǎo)策略提供參考和借鑒。4)基于社交網(wǎng)絡(luò)中用戶發(fā)布信息和回復(fù)信息所具有的時(shí)序性、陣發(fā)性和記憶性特征,構(gòu)建了更加符合時(shí)序網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型,在SIR模型的基礎(chǔ)上增加了節(jié)點(diǎn)的接觸狀態(tài)；通過(guò)對(duì)現(xiàn)實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中實(shí)證數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)用戶發(fā)布信息和回復(fù)信息的行為符合冪律分布特征,通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)NC指標(biāo)分析,發(fā)現(xiàn)了活躍節(jié)點(diǎn)的發(fā)帖行為和回復(fù)行為屬于正相關(guān),而非活躍節(jié)點(diǎn)的發(fā)帖和回復(fù)行為出現(xiàn)了負(fù)相關(guān)的現(xiàn)象。然后通過(guò)信息傳播模型仿真分析了用戶行為對(duì)信息傳播的影響,發(fā)現(xiàn)在冪指數(shù)小的時(shí)候,新增傳播節(jié)點(diǎn)較多,信息傳播速度快,但信息持續(xù)傳播時(shí)間短,影響力有限；在冪指數(shù)大的時(shí)候,新增傳播節(jié)點(diǎn)較少,但是會(huì)增大信息傳播的影響范圍和延長(zhǎng)信息傳播的持續(xù)時(shí)間；同時(shí)發(fā)現(xiàn)群體行為上冪律特征會(huì)對(duì)信息傳播速度影響較大,個(gè)體行為上的冪律特征對(duì)信息傳播的速度影響較小。本研究為更好地理解社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為特征對(duì)信息傳播的影響以及動(dòng)力學(xué)效應(yīng)等方面提供了參考依據(jù)。5)基于網(wǎng)絡(luò)中信息傳播具有的時(shí)序性特征,提出了基于能量交互的網(wǎng)絡(luò)用戶分群模型,將網(wǎng)絡(luò)中的用戶與用戶之間每一次的交互行為,定義為能量的流動(dòng),通過(guò)實(shí)際的交互數(shù)據(jù)集計(jì)算每個(gè)用戶的能量值,然后按照最終的流量數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行分析,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶的分群排序,通過(guò)與實(shí)際數(shù)據(jù)相比對(duì),分群排序正確率達(dá)到了97%以上。同時(shí),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)用戶交互行為的特征,提出了基于空間向量理論的用戶識(shí)別算法,并通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,得到了較高識(shí)別率,解決了對(duì)信息發(fā)送者進(jìn)行有效的識(shí)別問(wèn)題,提高了網(wǎng)絡(luò)安全性,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

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5 杜p，

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