網絡空間群體性事件(簡稱“網群事件”)是網絡信息內容管理的重要對象之一,已成為計算機科學、法學等多個學科的研究熱點。分析網群事件中的用戶行為、用戶影響等級對社交網絡研究有重要的意義,網群事件中的用戶責任界定研究有助于網絡空間的治理。本文以發(fā)生在微博平臺上的網群事件及用戶為研究對象,在分析了現有研究中存在的不足后,針對用戶責任量化、用戶影響等級算法和用戶責任界定與預警方法展開了研究。主要內容包括:第一,針對當前網絡用戶責任界定的技術標準較模糊的問題,結合相關的法律法規(guī),分析社會科學中責任的定義,提出了一個適用于網群事件的用戶責任定義,并構建了一個由普通責任和潛在法律責任組成的網群事件用戶責任體系。第二,針對現有的用戶影響等級算法不完全適用于網群事件用戶責任的分析等問題,基于PageRank算法思想,提出了一種用戶自身影響等級算法和一種用戶行為影響等級算法。首先,在用戶關注關系網絡中,綜合分析用戶自身的基本屬性和相鄰用戶間的內容相似度,計算用戶自身影響等級。其次,在用戶交互關系網絡中,分析用戶的行為特征,并引入相鄰用戶間的響應權重因子,計算用戶行為影響等級。實驗結果表明,本文提出的用戶自身影響等級算法可以有效地計算用戶在關注關系網絡中的影響,用戶行為影響等級算法能夠合理地反映用戶在網群事件中的真實影響。第三,針對當前研究中缺少網群事件用戶責任界定方法的問題,提出了一種基于影響等級的用戶責任指數計算方法。該方法綜合分析網群事件的特點,提出了事件影響等級的定義及計算方式。然后結合用戶自身影響等級和行為影響等級,計算用戶責任指數。通過在真實的網群事件中進行實證分析,結果表明提出的用戶責任指數能夠合理地發(fā)現事件中責任較大的用戶。為了分析用戶責任的演化規(guī)律,本文引入了時間因子和變化率的概念,動態(tài)計算責任指數。然后在此基礎上,提出了一種簡單的用戶責任預警方法。
【學位單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP393.08
【部分圖文】：

圖 2.1 復雜網絡示意圖[43] 所示，網群事件中用戶之間的關系可以抽象成“圖”的絡。用戶關系網絡中包含節(jié)點集合和邊集合，其中，節(jié)邊代表用戶之間的關系。用戶關系網絡的具體定義如下

用戶責任指數總體分布圖

責任指數前100位用戶分布
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本文編號：2892402