本文關(guān)鍵詞： 社交網(wǎng)絡(luò) 信息傳播 強(qiáng)弱關(guān)系 節(jié)點(diǎn)影響力評(píng)價(jià) 話題趨勢(shì)預(yù)測(cè)　出處：《北京交通大學(xué)》2013年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：摘要：在Web2.0技術(shù)和信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的共同推動(dòng)下,社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用蓬勃發(fā)展,用戶規(guī)模與日俱增。在社交網(wǎng)絡(luò)中,作為自媒體的用戶可以隨時(shí)隨地采用多種接入方式參與交互。這種新型、靈活、快捷的交互模式極大地縮短了輿論產(chǎn)生、發(fā)酵、擴(kuò)散的時(shí)間；同時(shí),參與主體的高度能動(dòng)性、自組織性、異質(zhì)性,社會(huì)輿論對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的非線性映射作用等特點(diǎn),均使得社交網(wǎng)絡(luò)中的輿論信息傳播演化的復(fù)雜性和隨機(jī)性陡增。而傳統(tǒng)的輿論模型和研究方法難以準(zhǔn)確描述用戶微觀交互行為,更難以解釋網(wǎng)絡(luò)輿論傳播和演化的宏觀過(guò)程。鑒于此,本文使用交叉學(xué)科的思想和方法,對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模式、影響力用戶拓?fù)浞治雠c挖掘、話題發(fā)現(xiàn)及趨勢(shì)預(yù)測(cè)等問(wèn)題進(jìn)行了深入研究,力圖發(fā)現(xiàn)和還原社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的微觀與宏觀規(guī)律,建立能夠刻畫(huà)這些規(guī)律的數(shù)學(xué)模型,并尋找可以促進(jìn)或抑制信息傳播的相關(guān)策略。論文的工作有助于了解社交網(wǎng)絡(luò)中輿論演化的過(guò)程,加深對(duì)網(wǎng)絡(luò)上的復(fù)雜群體行為的認(rèn)識(shí),也為復(fù)雜系統(tǒng)的理論研究提供一些探索性的結(jié)果。 論文的研究工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61172072、61271308)、北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.4112045)和高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(No.20100009110002)的支持,主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下幾個(gè)方面： 1.研究基于強(qiáng)弱關(guān)系理論的社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型。該模型以傳染病動(dòng)力學(xué)經(jīng)典模型SIR為基礎(chǔ),將節(jié)點(diǎn)間信息傳播概率視作邊連接權(quán)重的函數(shù),之后結(jié)合強(qiáng)弱關(guān)系理論和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論建立了用于刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)狀態(tài)隨時(shí)間演化特性的平均場(chǎng)微分方程組。在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中仿真發(fā)現(xiàn)：優(yōu)先選擇弱關(guān)系并不能有效的提高信息傳播效率,但是去掉弱關(guān)系后,無(wú)論網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)還是信息傳播均大受影響；信息傳播過(guò)程中最大傳播節(jié)點(diǎn)密度對(duì)于節(jié)點(diǎn)免疫概率和興趣衰減概率的變化非常敏感,且擬合了三者之間的函數(shù)關(guān)系；異質(zhì)型節(jié)點(diǎn)在同樣的信息傳播機(jī)制下會(huì)呈現(xiàn)出類(lèi)似于同質(zhì)的變化趨勢(shì)。該模型及其性質(zhì)有助于進(jìn)一步深刻認(rèn)識(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播行為,為進(jìn)一步研究網(wǎng)絡(luò)輿論傳播提供基礎(chǔ)。 2.建立基于社會(huì)記憶性和優(yōu)先選擇性的社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型。該模型認(rèn)為社會(huì)加強(qiáng)因子(社會(huì)輿論參與度)、人際加強(qiáng)因子(傳播鏈路權(quán)重)以及記憶效應(yīng)因子(個(gè)體接觸信息次數(shù))均會(huì)影響個(gè)體對(duì)于信息的決策過(guò)程,從而影響信息擴(kuò)散。通過(guò)在兩個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的仿真得知：網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鲿?huì)影響信息傳播強(qiáng)度和范圍；社會(huì)輿論參與度越高,信息在網(wǎng)絡(luò)中成功擴(kuò)散的幾率就越大；在平均度和聚類(lèi)系數(shù)較大的網(wǎng)絡(luò)中,免疫節(jié)點(diǎn)起到信息防火墻的作用,在一定程度上抑制信息擴(kuò)散；社會(huì)輿論參與度越大,個(gè)體平均接觸信息次數(shù)越少。模型較好地還原了社交網(wǎng)絡(luò)中信息交互的基本特征,為進(jìn)一步研究網(wǎng)絡(luò)輿論傳播提供理論基礎(chǔ)和形式參考。 3.分析社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心性特征并提出用戶影響力度量方法。在實(shí)證分析兩個(gè)真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中四類(lèi)節(jié)點(diǎn)中心性指標(biāo)分布以及指標(biāo)之間的相關(guān)性的基礎(chǔ)上,提出一種新的用于區(qū)分節(jié)點(diǎn)影響力的基于邊權(quán)重的局域型指標(biāo)(LW指標(biāo))。該指標(biāo)強(qiáng)調(diào)節(jié)點(diǎn)的影響力由鄰居的數(shù)量和質(zhì)量共同決定,并且其時(shí)間復(fù)雜度遠(yuǎn)低于緊密度和介數(shù)。之后借助SIR信息傳播模型驗(yàn)證LW指標(biāo)的有效性,在兩個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的仿真表明：LW指標(biāo)在挖掘影響力較大節(jié)點(diǎn)方面的性能優(yōu)于度、緊密度和介數(shù)；相比于k核數(shù),LW指標(biāo)區(qū)分粒度更細(xì),實(shí)用性更強(qiáng)。該方法可為社交網(wǎng)絡(luò)廣告營(yíng)銷(xiāo)、用戶興趣推薦、網(wǎng)絡(luò)輿情分析等應(yīng)用領(lǐng)域提供理論支撐。 4.研究社交網(wǎng)絡(luò)中話題發(fā)現(xiàn)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。設(shè)計(jì)一套輕型的網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),并提出基于BPNN的網(wǎng)絡(luò)話題發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法。通過(guò)對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)話題時(shí)間序列的預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn),本模型相比于ARIMA預(yù)測(cè)模型在還原話題發(fā)展趨勢(shì)以及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度方面均有更優(yōu)的表現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上,采用小波降噪、BPNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整策略等對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,測(cè)試表明改進(jìn)模型的預(yù)測(cè)性能有了大幅度提升。最后,建立基于BPNN和ARIMA的自適應(yīng)社交網(wǎng)絡(luò)話題發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型,提高了預(yù)測(cè)模型的適用范圍。這些方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論的監(jiān)測(cè)及預(yù)警具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:......
【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】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：G206;TP393.09

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