本文關(guān)鍵詞：基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的微博輿情傳播主體分析研究

  更多相關(guān)文章： 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 SNA 微博輿情 核心成員

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,信息容量呈爆炸式增長(zhǎng),人們?nèi)粘Ｉ钪械慕涣髋c情緒表達(dá),越來越多的反映在互聯(lián)網(wǎng)中。但隨之而來的卻是很多網(wǎng)絡(luò)安全問題,其引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)輿情問題嚴(yán)重影響到人們的工作生活和社會(huì)穩(wěn)定。因此迫切需要我們對(duì)輿情傳播主體進(jìn)行分析研究,以便尋找網(wǎng)絡(luò)核心成員,了解輿情的發(fā)展和傳播情況,引導(dǎo)輿論熱點(diǎn)向良性方向發(fā)展,減少有害信息對(duì)社會(huì)造成的影響。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析作為一種結(jié)構(gòu)化的研究方法,主要研究的是個(gè)體及個(gè)體間的關(guān)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(diǎn)。但是在實(shí)際的微博網(wǎng)絡(luò)中,可能會(huì)存在很多“僵尸粉”和“水軍”,這些節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中并沒有意義,卻能夠在很大程度上影響節(jié)點(diǎn)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(diǎn)重要度計(jì)算方法。本文通過深入研究微博信息及微博用戶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提出了一種新穎的基于粉絲影響度的網(wǎng)絡(luò)成員重要度評(píng)價(jià)算法。研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：首先,研究并提出了“用戶節(jié)點(diǎn)屬性”概念,通過對(duì)微博信息的分析,將“轉(zhuǎn)發(fā)”,“評(píng)論”和“點(diǎn)贊”作為恒量一個(gè)節(jié)點(diǎn)好壞的屬性值。其次,提出了“節(jié)點(diǎn)的粉絲影響度”概念,節(jié)點(diǎn)的粉絲影響度由節(jié)點(diǎn)的所有粉絲節(jié)點(diǎn)的屬性值決定。再次,對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的點(diǎn)度中心度算法進(jìn)行了重要改進(jìn)。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中,節(jié)點(diǎn)的重要度由節(jié)點(diǎn)的度(即鏈入節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù))決定,本文節(jié)點(diǎn)的重要度則由鏈入節(jié)點(diǎn)的粉絲影響度決定。通過基于粉絲影響度的節(jié)點(diǎn)重要度評(píng)價(jià)算法,解決了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中僅僅由節(jié)點(diǎn)的度決定節(jié)點(diǎn)重要度可能存在的結(jié)果不精確的問題,使分析結(jié)果更加準(zhǔn)確且符合實(shí)際情況。最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法在相對(duì)較低的時(shí)間開銷情形下,能夠有效地提高微博傳播主體的分析準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 SNA 微博輿情 核心成員
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 微博研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文章節(jié)安排15-16
• 第2章 相關(guān)技術(shù)介紹16-26
• 2.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析介紹16-21
• 2.1.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)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(jié)構(gòu)分析20-21
• 2.2 網(wǎng)頁爬取技術(shù)介紹21-25
• 2.2.1 WebClient爬取技術(shù)相關(guān)介紹21-23
• 2.2.2 Jsoup解析技術(shù)相關(guān)介紹23-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 網(wǎng)絡(luò)核心成員的發(fā)現(xiàn)與研究26-36
• 3.1 系統(tǒng)架構(gòu)26-28
• 3.1.1 系統(tǒng)框架26-28
• 3.1.2 總體流程28
• 3.2 基于粉絲影響度的網(wǎng)絡(luò)成員重要度評(píng)價(jià)算法28-35
• 3.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建29-31
• 3.2.2 節(jié)點(diǎn)的屬性31-34
• 3.2.2.1 節(jié)點(diǎn)的屬性31-33
• 3.2.2.2 節(jié)點(diǎn)的屬性值33-34
• 3.2.3 節(jié)點(diǎn)的粉絲影響度34
• 3.2.4 節(jié)點(diǎn)的重要度34-35
• 3.3 本章小結(jié)35-36
• 第4章 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析36-46
• 4.1 樣本選取36
• 4.2 數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)36-39
• 4.2.1 節(jié)點(diǎn)重要度表36-38
• 4.2.2 節(jié)點(diǎn)屬性表38
• 4.2.3 節(jié)點(diǎn)與粉絲對(duì)應(yīng)關(guān)系表38-39
• 4.3 實(shí)驗(yàn)指標(biāo)39-40
• 4.3.1 前n排序準(zhǔn)確率39
• 4.3.2 前n排序召回率39
• 4.3.3 前n排序F-測(cè)量值39
• 4.3.4 時(shí)間復(fù)雜度評(píng)估39-40
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析40-45
• 4.4.1 排序準(zhǔn)確率40-42
• 4.4.2 排序召回率42-43
• 4.4.3 F-測(cè)量值43-44
• 4.4.4 時(shí)間復(fù)雜度44-45
• 4.4.4.1 理論時(shí)間復(fù)雜度分析44
• 4.4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析44-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 工作總結(jié)與展望46-48
• 5.1 研究總結(jié)46-47
• 5.2 展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-52
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文52-53
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作53-54
• 致謝54

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