【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,給人們的生活方式帶來了巨大的變化,社會(huì)日趨網(wǎng)絡(luò)化,人們的生活方式也從傳統(tǒng)的線下活動(dòng)逐漸轉(zhuǎn)移到線上活動(dòng),尤其是網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)的出現(xiàn),對(duì)社會(huì)交往模式和信息傳播模式產(chǎn)生著重要的影響。網(wǎng)絡(luò)信息的傳播速度較快、范圍較廣、影響力較大,對(duì)社會(huì)輿論環(huán)境起著重要影響,而對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的傳播起著關(guān)鍵作用的則是擁有眾多粉絲量的影響力節(jié)點(diǎn),因此對(duì)于影響力節(jié)點(diǎn)的研究也成為了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)問題。在眾多的研究中,大部分的研究視角多以個(gè)體為主,而忽略了影響力節(jié)點(diǎn)集集合對(duì)信息傳播的影響,基于此,本文從集合的視角入手,研究影響力節(jié)點(diǎn)集合對(duì)信息傳播的影響。本文的核心部分主要包括第三章、第四章和第五章。第三章是以2016年4月發(fā)生的“北京和頤酒店女生遇襲事件”為例來研究了微博大“V”集合對(duì)信息傳播的影響,抓取事件在微博上的傳播數(shù)據(jù),通過研究發(fā)現(xiàn)微博大“V”集合網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息傳播具有重要的影響,并由此引發(fā)出本文的核心問題,即影響力節(jié)點(diǎn)集對(duì)信息傳播的影響。第四章內(nèi)容包括對(duì)權(quán)力節(jié)點(diǎn)集的定義以及權(quán)力節(jié)點(diǎn)集識(shí)別算法的提出,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的正確性。第五章研究權(quán)力節(jié)點(diǎn)集的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在不同數(shù)量以及不同位置信息源的情況下對(duì)信息傳播的影響。本文從集群的角度出發(fā),研究權(quán)力節(jié)點(diǎn)集合對(duì)信息傳播的影響。同時(shí),將信息傳播過程中的信息源視為不確定,分別討論了信息源在不同位置以及不同數(shù)量的情況下,權(quán)力節(jié)點(diǎn)集的作用。通過研究發(fā)現(xiàn)權(quán)力節(jié)點(diǎn)集合對(duì)信息傳播有著重要影響,其研究結(jié)果主要有以下方面:(1)信息傳播范圍會(huì)隨著權(quán)力聚集系數(shù)的增加而增加;(2)權(quán)力節(jié)點(diǎn)集的網(wǎng)絡(luò)密度越大,信息傳播范圍越大;(3)當(dāng)信息源為權(quán)力節(jié)點(diǎn)時(shí),信息源數(shù)量為單個(gè)和多個(gè)時(shí)的傳播效果是相近的。本文的研究結(jié)論具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,能夠?qū)π畔鞑サ目刂破鸬街笇?dǎo)作用,能夠?qū)π畔鞑コ杀具M(jìn)行有效的控制,也能夠利用權(quán)力節(jié)點(diǎn)集對(duì)信息進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)和過濾。
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：G206
【圖文】：

該網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征是其聚類系數(shù) C=1，網(wǎng)絡(luò)邊的數(shù)目是 N ( N 1)/2。但際大型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，幾乎不存在用戶之間建立全連接的可能，大型網(wǎng)絡(luò)的連邊密度是稀疏的，只有個(gè)別特殊小團(tuán)體可能會(huì)存在全連通的可能。最近鄰耦合網(wǎng)絡(luò)是一種稀疏網(wǎng)絡(luò)，在一個(gè)包含 N 個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)左右各 k /2個(gè)鄰節(jié)點(diǎn)相連，由此可以得知，這類網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)位置而發(fā)生變化。星形耦合網(wǎng)絡(luò)中含有一個(gè)中心點(diǎn)，其余各節(jié)點(diǎn)都與該中心點(diǎn)相連，呈現(xiàn)出發(fā)散（2）隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)即為隨機(jī)生成的網(wǎng)絡(luò)圖，最為經(jīng)典的模型是 Erdos 和 Renyi 于 20 世紀(jì)代末開始研究的現(xiàn)在成為 ER 隨機(jī)圖的模型[37]。ER 隨機(jī)圖一般可分為兩種，一類固定邊數(shù) M 的 ER 隨機(jī)圖 G（N,M），另一種是具有固定連邊概率 p 的 ER 隨機(jī)圖 p）。

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文BA 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型是 Barabasi 和 Albert 于 1999 年提出的，它使得無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)成科學(xué)研究中的一個(gè)重要課題[41][42]。Barabasi和 Albert 指出 ER 隨機(jī)圖和 WS 小世界略了實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)特性：（1）增長(zhǎng)特性，即網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模是不斷擴(kuò)大的；（2）優(yōu)特性，即新的節(jié)點(diǎn)更傾向于與那些具有較高連接度的 Hub 節(jié)點(diǎn)連接，這種現(xiàn)象也“馬太效應(yīng)”，即富者更富[52]�；谝陨蟽蓚�(gè)重要特性，Barabasi和 Albert 提出了 度網(wǎng)絡(luò)模型。

a b c圖 2-7 SIR 傳播過程示意圖圖 2-7 是用 Netlogo 軟件模擬的包含 100 個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)的 SIR 傳播過程示意圖將傳播概率設(shè)置為 0.5，恢復(fù)概率設(shè)置為 0.1。圖中綠色的節(jié)點(diǎn)代表易感節(jié)點(diǎn)，紅色代染節(jié)點(diǎn)，紫色代表免疫節(jié)點(diǎn)，圖 a 是起始狀態(tài)圖，只包含感染節(jié)點(diǎn)和易感節(jié)點(diǎn)，圖 傳染過程圖，包含易感、感染和恢復(fù)三種狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)，圖 c 是傳播結(jié)果圖，所有的感點(diǎn)都逐漸轉(zhuǎn)化為免疫節(jié)點(diǎn)和易感節(jié)點(diǎn)。本節(jié)主要介紹了三種比較經(jīng)典的傳染病模型，SI 模型是相對(duì)比較簡(jiǎn)單的一種模認(rèn)為個(gè)體狀態(tài)只存在感染和易染兩種狀態(tài)，但是與實(shí)際生活中的網(wǎng)絡(luò)傳播情況不符模型與 SIR 模型在 SI 模型的基礎(chǔ)之上進(jìn)行改善，與 SIS 模型相比，SIR 更能完整出個(gè)體從易染狀態(tài)到感染狀態(tài)再到免疫狀態(tài)的過程，更加符合實(shí)際信息傳播過程SIR 模型被普遍應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)信息傳播的研究中。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 胡慶成;張勇;許信輝;邢春曉;陳池;陳信歡;;一種新的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)影響力最大化發(fā)現(xiàn)方法[J];物理學(xué)報(bào);2015年19期

2 顏慶;張鵬;;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的影響力最大化問題[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2015年02期

3 曹玖新;董丹;徐順;鄭嘯;劉波;羅軍舟;;一種基于k-核的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響最大化算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2015年02期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 劉騁遠(yuǎn);微博網(wǎng)絡(luò)中信息的傳播模型與驗(yàn)證[D];西安電子科技大學(xué);2015年

本文編號(hào)：2782229