本文關鍵詞：基于社會網絡分析的微博輿情傳播主體分析研究

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【摘要】：隨著互聯網的飛速發(fā)展,信息容量呈爆炸式增長,人們日常生活中的交流與情緒表達,越來越多的反映在互聯網中。但隨之而來的卻是很多網絡安全問題,其引發(fā)的網絡輿情問題嚴重影響到人們的工作生活和社會穩(wěn)定。因此迫切需要我們對輿情傳播主體進行分析研究,以便尋找網絡核心成員,了解輿情的發(fā)展和傳播情況,引導輿論熱點向良性方向發(fā)展,減少有害信息對社會造成的影響。社會網絡分析作為一種結構化的研究方法,主要研究的是個體及個體間的關系,其一系列的中心度算法,可以很有效的分析出處于核心地位的節(jié)點。但是在實際的微博網絡中,可能會存在很多“僵尸粉”和“水軍”,這些節(jié)點在網絡中并沒有意義,卻能夠在很大程度上影響節(jié)點的重要度衡量,因此需要我們更深入的探索更為有效的節(jié)點重要度計算方法。本文通過深入研究微博信息及微博用戶網絡結構,提出了一種新穎的基于粉絲影響度的網絡成員重要度評價算法。研究內容主要包括以下幾個方面：首先,研究并提出了“用戶節(jié)點屬性”概念,通過對微博信息的分析,將“轉發(fā)”,“評論”和“點贊”作為恒量一個節(jié)點好壞的屬性值。其次,提出了“節(jié)點的粉絲影響度”概念,節(jié)點的粉絲影響度由節(jié)點的所有粉絲節(jié)點的屬性值決定。再次,對社會網絡分析的點度中心度算法進行了重要改進。在社會網絡分析中,節(jié)點的重要度由節(jié)點的度(即鏈入節(jié)點的個數)決定,本文節(jié)點的重要度則由鏈入節(jié)點的粉絲影響度決定。通過基于粉絲影響度的節(jié)點重要度評價算法,解決了社會網絡分析中僅僅由節(jié)點的度決定節(jié)點重要度可能存在的結果不精確的問題,使分析結果更加準確且符合實際情況。最后進行了實驗和分析。實驗結果表明,本文的方法在相對較低的時間開銷情形下,能夠有效地提高微博傳播主體的分析準確性。
【關鍵詞】：社會網絡分析 SNA 微博輿情 核心成員
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：G206;TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內外研究現狀10-15
• 1.2.1 微博研究現狀10-13
• 1.2.2 社會網絡分析研究現狀13-15
• 1.3 本文章節(jié)安排15-16
• 第2章 相關技術介紹16-26
• 2.1 社會網絡分析介紹16-21
• 2.1.1 社會網絡分析基本模型16-17
• 2.1.2 中心性分析17-19
• 2.1.3 凝聚子群分析19-20
• 2.1.4 核心—邊緣結構分析20-21
• 2.2 網頁爬取技術介紹21-25
• 2.2.1 WebClient爬取技術相關介紹21-23
• 2.2.2 Jsoup解析技術相關介紹23-25
• 2.3 本章小結25-26
• 第3章 網絡核心成員的發(fā)現與研究26-36
• 3.1 系統架構26-28
• 3.1.1 系統框架26-28
• 3.1.2 總體流程28
• 3.2 基于粉絲影響度的網絡成員重要度評價算法28-35
• 3.2.1 網絡模型構建29-31
• 3.2.2 節(jié)點的屬性31-34
• 3.2.2.1 節(jié)點的屬性31-33
• 3.2.2.2 節(jié)點的屬性值33-34
• 3.2.3 節(jié)點的粉絲影響度34
• 3.2.4 節(jié)點的重要度34-35
• 3.3 本章小結35-36
• 第4章 實驗和結果分析36-46
• 4.1 樣本選取36
• 4.2 數據庫表設計36-39
• 4.2.1 節(jié)點重要度表36-38
• 4.2.2 節(jié)點屬性表38
• 4.2.3 節(jié)點與粉絲對應關系表38-39
• 4.3 實驗指標39-40
• 4.3.1 前n排序準確率39
• 4.3.2 前n排序召回率39
• 4.3.3 前n排序F-測量值39
• 4.3.4 時間復雜度評估39-40
• 4.4 實驗結果與分析40-45
• 4.4.1 排序準確率40-42
• 4.4.2 排序召回率42-43
• 4.4.3 F-測量值43-44
• 4.4.4 時間復雜度44-45
• 4.4.4.1 理論時間復雜度分析44
• 4.4.4.2 實驗結果分析44-45
• 4.5 本章小結45-46
• 第5章 工作總結與展望46-48
• 5.1 研究總結46-47
• 5.2 展望47-48
• 參考文獻48-52
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文52-53
• 攻讀碩士學位期間參加的科研工作53-54
• 致謝54

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1 葉新東;朱少華;;大學生社會網絡與學習的相關性調查研究[J];電化教育研究;2007年02期

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4 黨洪莉;;社會網絡分析推進知識的共享與創(chuàng)新[J];圖書館學研究;2010年05期

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7 李綱;李昂;;基于社會網絡分析的學術團體合著研究——以武漢大學計算機學院為例[J];信息資源管理學報;2011年03期

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9 谷斌;黃家良;;社會網絡分析理論與方法在虛擬社區(qū)知識共享中的應用研究[J];現代情報;2014年01期

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2 蔡劍文;蘇海潮;;廈門大學圖書館人文社科實驗室的實踐與啟示[A];福建省圖書館學會2011年學術年會論文集[C];2011年

3 趙燕平;孫鐵錚;;基于多重社會網絡分析理論的風險發(fā)現與監(jiān)測[A];第12屆全國信息管理與工業(yè)工程學術會議論文匯編[C];2008年

4 汪明亮;;犯罪學研究的一個新視角:社會網絡分析[A];中國犯罪學年會論文集（2011年度）[C];2011年

5 李東泉;魏登宇;盧金河;;社會網絡分析在規(guī)劃管理組織中的應用研究——以常州市規(guī)劃局新北分局為例[A];規(guī)劃創(chuàng)新：2010中國城市規(guī)劃年會論文集[C];2010年

6 周明潔;王可欣;陳爽;;什么樣的人更具有影響力:一項基于人格特征的社會網絡分析[A];心理學與創(chuàng)新能力提升——第十六屆全國心理學學術會議論文集[C];2013年

7 陳百齡;;資料庫中尋人脈:應用網絡分析于電腦輔助報道[A];新聞學論集（第25輯）[C];2010年

8 郝志運;鐘佳桂;莫云生;;基于社會網絡分析的知識權力中心研究[A];2007年全國第十一屆企業(yè)信息化與工業(yè)工程學術會議論文集[C];2007年

9 李勇進;陳興鵬;;白銀市資源型企業(yè)間關系的社會網絡分析[A];中國地理學會2006年學術年會論文摘要集[C];2006年

10 吳冰;王重鳴;;軟件產業(yè)社會網絡分析：一個案例研究[A];上海市社會科學界第五屆學術年會文集（2007年度）（政治·法律·社會學科卷）[C];2007年

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1 記者 徐勇;社會網絡分析應用 穩(wěn)步提升用戶ARPU[N];人民郵電;2009年

2 華南師范大學政治與行政學院 郭臺輝;社會網絡分析介于宏觀與微觀之間[N];中國社會科學報;2014年

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1 宋文丹;社會化問答社區(qū)的社會網絡分析[D];西南交通大學;2015年

2 王韜;社會網絡分析視角下政府微博有效回應網絡輿論研究[D];西南交通大學;2015年

3 于新勇;“東突”恐怖主義威脅風險評估及管理研究[D];國防科學技術大學;2013年

4 諸利亮;企業(yè)管理者職務犯罪的社會網絡分析：“圈子”的影響[D];華東理工大學;2016年

5 劉芳芳;社會網絡視角下的跨區(qū)域產學研合作研究[D];中國科學技術大學;2016年

6 張紅菊;基于社會網絡分析的競爭對手識別研究[D];首都經濟貿易大學;2016年

7 史墨yN;基于社會網絡分析的微博輿情傳播主體分析研究[D];華北電力大學(北京);2016年

8 趙艷淼;社會網絡分析視角下廣場舞群體關系研究[D];云南師范大學;2016年

9 朱偉浩;社會網絡分析視角下廣東省高�；@球社團成員的人際關系研究[D];云南師范大學;2016年

10 張紅梅;e-learning中外主題文獻的社會網絡分析[D];曲阜師范大學;2016年

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