【摘要】：新聞資訊類(lèi)APP使人們能夠隨時(shí)隨地的獲取新聞信息,極大豐富人們的信息獲取途徑,近年來(lái)受到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注。然而,新聞?lì)怉PP在及時(shí)傳播大量新聞消息的同時(shí),也助長(zhǎng)了各種未經(jīng)及時(shí)審核的信息的傳播。對(duì)信息傳播進(jìn)行溯源分析,有助于及時(shí)切斷不良信息的傳播途徑,為維護(hù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境持續(xù)健康發(fā)展提供有效支撐。本文對(duì)移動(dòng)新聞APP的新聞傳播溯源分析方法進(jìn)行研究,通過(guò)構(gòu)建異質(zhì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以及對(duì)PageRank算法進(jìn)行改進(jìn),得出信息傳播和輿論形成過(guò)程中影響力高的節(jié)點(diǎn),對(duì)特定信息在新聞APP中的傳播進(jìn)行及時(shí)掌控。本文主要工作如下:(1)研究基于通信協(xié)議逆向分析的新聞APP數(shù)據(jù)抓取方法。由于移動(dòng)新聞APP與服務(wù)器端的通信協(xié)議是不公開(kāi)的,且通信協(xié)議數(shù)據(jù)包中帶有一些加密參數(shù),傳統(tǒng)的面向Web頁(yè)面的數(shù)據(jù)采集方法無(wú)法直接應(yīng)用于新聞APP。為了解決這一問(wèn)題,本文提出了基于通信協(xié)議逆向分析的方法,首先通過(guò)靜態(tài)分析對(duì)關(guān)鍵函數(shù)進(jìn)行定位,然后通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)試確定關(guān)鍵函數(shù)中對(duì)通信協(xié)議數(shù)據(jù)包中的動(dòng)態(tài)參數(shù)的加密方法,并在獲取關(guān)鍵參數(shù)后模擬客戶(hù)端與服務(wù)器端進(jìn)行通信,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抓取。(2)研究包含用戶(hù)及新聞兩類(lèi)節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。在構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)部分,現(xiàn)有的方法通常是將用戶(hù)作為唯一類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成社會(huì)網(wǎng)絡(luò),然后基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,但是在實(shí)際信息傳播中涉及到不止一種類(lèi)型的主體,同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)包含的信息不夠全面,容易造成信息損失。基于這種情況,本文構(gòu)建了由用戶(hù)節(jié)點(diǎn)和新聞節(jié)點(diǎn)共同組成的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò),異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中包含更加全面的結(jié)構(gòu)信息和豐富的語(yǔ)義信息,可以使分析的結(jié)果更加全面準(zhǔn)確。(3)研究基于NAUR算法的用戶(hù)影響力評(píng)估方法。在對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行影響力計(jì)算的過(guò)程中,本文結(jié)合了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣骱陀脩?hù)行為進(jìn)行共同分析。用戶(hù)的交互行為大多發(fā)生在事件間隔較短的時(shí)期,滿(mǎn)足冪律分布,為此,本文采用指數(shù)截?cái)嗟膬缏珊瘮?shù)對(duì)用戶(hù)間交互行為與時(shí)間間隔之間的規(guī)律進(jìn)行了擬合,并將上述規(guī)律與基于隨機(jī)游走思想的PageRank算法相結(jié)合,提出對(duì)用戶(hù)節(jié)點(diǎn)的影響力進(jìn)行計(jì)算的NAUR算法。(4)開(kāi)發(fā)新聞APP的信息傳播溯源系統(tǒng)。當(dāng)給定特定話題或消息數(shù)據(jù),本文開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)可以在數(shù)據(jù)獲取、異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和用戶(hù)影響力評(píng)估的基礎(chǔ)上,追溯得出該話題傳播過(guò)程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),進(jìn)而得以構(gòu)建消息傳播的關(guān)鍵路徑,實(shí)現(xiàn)溯源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法具有很高的有效性和準(zhǔn)確性。
【圖文】：

由于實(shí)際的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境比較復(fù)雜，有可能出現(xiàn)以下兩種情況：等級(jí)沉逡逑沒(méi)和等級(jí)泄露［３６］。逡逑等級(jí)泄露現(xiàn)象如圖２－２所示，，有的網(wǎng)頁(yè)沒(méi)有出度，即在這些網(wǎng)頁(yè)上不存在鏈逡逑接到其他網(wǎng)頁(yè)的鏈接，在經(jīng)過(guò)迭代計(jì)算后，對(duì)于不存在外鏈的網(wǎng)頁(yè)的ＰＲ值逐漸逡逑增大，最后接近等于１，而其他網(wǎng)頁(yè)的ＰＲ值卻幾乎為０。逡逑１４逡逑

對(duì)于移動(dòng)新聞客戶(hù)端的溯源分析主要是對(duì)信息傳播過(guò)程中影響力高的節(jié)點(diǎn)逡逑進(jìn)行挖掘，主要分為以下幾個(gè)方面：通信流量捕獲、數(shù)據(jù)采集、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和逡逑用戶(hù)影響力計(jì)算，總體框架圖如圖３－１所示。通信流量捕獲部分主要是對(duì)移動(dòng)新逡逑聞客戶(hù)端和服務(wù)器端的通信協(xié)議數(shù)據(jù)包進(jìn)行捕獲以及過(guò)濾；數(shù)據(jù)采集部分主要是逡逑對(duì)通信協(xié)議數(shù)據(jù)包進(jìn)行分析，基于可變參數(shù)的回溯對(duì)移動(dòng)新聞ＡＰＰ進(jìn)行靜態(tài)分逡逑析和動(dòng)態(tài)調(diào)試，獲得通信協(xié)議，進(jìn)而模擬客戶(hù)端向服務(wù)器端發(fā)送請(qǐng)求，達(dá)到對(duì)移逡逑動(dòng)新聞的抓取并存儲(chǔ)的目的；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建部分主要是對(duì)新聞進(jìn)行基于ＬＤＡ的逡逑話題聚類(lèi)，按照不同的話題建立不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，即將某一話題相關(guān)的用戶(hù)和新逡逑聞建立社會(huì)網(wǎng)絡(luò)；用戶(hù)影響力計(jì)算部分主要是基于本文的ＮＡＵＲ算法對(duì)用戶(hù)的逡逑影響力進(jìn)行計(jì)算并排名。逡逑通Ｓ量邐￣？＾邋｜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)搖邐力逡逑１邋￥邋？穿穿；Ｊ邋ｇ邋＋１邋ｆ邋？新邋＿？邋５逡逑ｆ￥邋閣凼ｕｗ邐ｉｌｌ邋Ｈ邋笑力逡逑Ｗ［｜Ｊ邐Ｓ邋ｊ逡逑圖３－１總體框架圖逡逑３．１基于Ａｎｄｒｏｉｄ逆向分析的移動(dòng)數(shù)據(jù)采集逡逑３．１．１數(shù)據(jù)來(lái)源逡逑本文以“今日頭條”新聞ＡＰＰ作為數(shù)據(jù)源，根據(jù)該移動(dòng)新聞客戶(hù)端上的新聞逡逑和用戶(hù)數(shù)據(jù)建立社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行用戶(hù)行為分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，進(jìn)而對(duì)用戶(hù)的逡逑影響力進(jìn)行分析，達(dá)到溯源分析的目的。逡逑“今日頭條”新聞ＡＰＰ是國(guó)內(nèi)目前非常受歡迎的一款新聞?lì)悾粒校校鄯e激逡逑活用戶(hù)數(shù)超過(guò)７億
【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】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：G210.7;TP311.56

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本文編號(hào)：2658162