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社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播建模與節(jié)點(diǎn)影響力研究

發(fā)布時(shí)間:2017-05-01 23:02

  本文關(guān)鍵詞:社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播建模與節(jié)點(diǎn)影響力研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:人類(lèi)正邁入信息化時(shí)代,信息正成為重要的社會(huì)財(cái)富。隨著微博等社交網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,其在網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控以及廣告投放效果評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)用得越來(lái)越廣泛。越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注和研究微博網(wǎng)絡(luò),微博網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播機(jī)制研究和影響力評(píng)估逐漸成為研究中的熱點(diǎn)。本文選取社交網(wǎng)絡(luò)中使用最為廣泛的新浪微博為研究對(duì)象,首先利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取原始數(shù)據(jù),并從中提取出影響用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為因素和用戶節(jié)點(diǎn)影響力評(píng)估指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù),得到期望數(shù)據(jù)集;接著在抓取到的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上建立微博消息傳播模型——基于轉(zhuǎn)發(fā)行為概率預(yù)測(cè)的加權(quán)有向拓?fù)淠P?最后在建立微博消息傳播模型的基礎(chǔ)上,基于改進(jìn)Page Rank算法對(duì)微博網(wǎng)絡(luò)中的用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行影響力評(píng)估研究。數(shù)據(jù)的抓取是整個(gè)研究的基礎(chǔ)。在比較各種網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)抓取方式的特點(diǎn)之后,選取能夠很方便的按照自定義需求進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取的基于網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)的抓取方式。在抓取到指定規(guī)模的原始數(shù)據(jù)后,根據(jù)需要將數(shù)據(jù)分為微博用戶屬性和微博內(nèi)容屬性。其中微博用戶屬性包括用戶ID、關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)、微博數(shù)量以及是否為認(rèn)證用戶等;微博內(nèi)容屬性包括創(chuàng)建時(shí)間、是否包含特殊符號(hào)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)等。最后還對(duì)數(shù)據(jù)抓取過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題特別是反爬策略等問(wèn)題進(jìn)行了分析和解決。在抓取到的數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上,對(duì)微博信息傳播機(jī)制和傳播規(guī)律進(jìn)行研究,并建立基于轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測(cè)的微博消息傳播模型。針對(duì)當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播的研究側(cè)重于從微觀層面出發(fā),對(duì)單個(gè)用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)行分析,而少有從拓?fù)鋵用鎸?duì)整個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播過(guò)程建模的研究。本文首先確定了影響轉(zhuǎn)發(fā)行為的特征因素——主要是微博內(nèi)容與用戶興趣、微博用戶的社會(huì)關(guān)系、微博文本與用戶屬性以及受激活次數(shù)這四個(gè)方面。在對(duì)這四大類(lèi)特征因素進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,利用邏輯斯蒂回歸模型二分類(lèi)得到節(jié)點(diǎn)間的信息轉(zhuǎn)發(fā)概率,進(jìn)而建立基于轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)的加權(quán)有向拓?fù)湫畔鞑ツP?給出模型的生長(zhǎng)演化過(guò)程,并在采集到數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明所構(gòu)建的模型能夠很好的反映微博網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),能夠較好的模擬微博網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播過(guò)程。在構(gòu)建微博消息傳播模型的基礎(chǔ)上,本文還對(duì)微博網(wǎng)絡(luò)中用戶節(jié)點(diǎn)的影響力評(píng)估進(jìn)行了研究,改進(jìn)網(wǎng)頁(yè)重要性評(píng)估算法Page Rank以適應(yīng)微博網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),特別是針對(duì)算法中投票階段和縮放機(jī)制存在的問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)。現(xiàn)有的影響力評(píng)估研究,一般只簡(jiǎn)單地考慮微博的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和評(píng)論數(shù)這兩個(gè)指標(biāo)的影響,但微博作為新興的社交媒體,僅考慮微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和評(píng)論數(shù)已經(jīng)不能準(zhǔn)確的評(píng)估消息影響力,因此我們需要對(duì)微博網(wǎng)絡(luò)中消息的傳播進(jìn)行進(jìn)一步分析,提取更多的特征因素以更好的評(píng)估用戶節(jié)點(diǎn)的影響力。在確定影響力大小衡量指標(biāo)——主要是信息傳播度、傳播活躍程度以及傳播受眾廣度后,對(duì)Page Rank算法進(jìn)行改進(jìn),主要是針對(duì)其投票階段的平均分配權(quán)值的方式忽略了個(gè)體重要性差異進(jìn)行改進(jìn),并確定按傳播活躍程度和傳播度的數(shù)值化乘積作為分配PR值的權(quán)值,以達(dá)到讓傳播能力強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)獲得更多的投票的目的。最后在數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的算法比原始Page Rank具有更好的命中比例。
【關(guān)鍵詞】:微博 信息傳播 影響力 Page Rank
【學(xué)位授予單位】:東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.092
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 緒論10-17
  • 1.1 研究背景與意義10-12
  • 1.2 研究現(xiàn)狀分析12-15
  • 1.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀概述12-14
  • 1.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀問(wèn)題分析14-15
  • 1.3 研究目標(biāo)與主要內(nèi)容15-17
  • 1.3.1 本文研究目標(biāo)15
  • 1.3.2 本文主要內(nèi)容15-16
  • 1.3.3 本文章節(jié)安排16-17
  • 第二章 數(shù)據(jù)集獲取17-27
  • 2.1 引言17
  • 2.2 現(xiàn)有抓取方式及分析17-21
  • 2.2.1 基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的微博數(shù)據(jù)抓取17-19
  • 2.2.2 基于新浪API的微博數(shù)據(jù)抓取19-21
  • 2.3 數(shù)據(jù)抓取關(guān)鍵問(wèn)題解決21-23
  • 2.4 數(shù)據(jù)采集具體實(shí)現(xiàn)23-25
  • 2.5 數(shù)據(jù)采集結(jié)果描述25
  • 2.6 本章小結(jié)25-27
  • 第三章 社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播建模27-41
  • 3.1 引言27
  • 3.2 社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c信息傳播關(guān)系分析27-30
  • 3.2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)出度與信息傳播28-29
  • 3.2.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)入度與信息傳播29-30
  • 3.3 社交網(wǎng)絡(luò)用戶轉(zhuǎn)發(fā)因素分析30-33
  • 3.3.1 特征因素提取30-31
  • 3.3.2 特征因素分析31-33
  • 3.4 社交網(wǎng)絡(luò)信息轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)模型建立33-35
  • 3.4.1 模型初始化33
  • 3.4.2 模型的生長(zhǎng)演化33-35
  • 3.5 社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播結(jié)果分析35-39
  • 3.5.1 外部參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響35-36
  • 3.5.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度分布36-37
  • 3.5.3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)勢(shì)分布37-38
  • 3.5.4 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度-勢(shì)相關(guān)性38
  • 3.5.5 網(wǎng)絡(luò)聚集特性38-39
  • 3.6 本章小結(jié)39-41
  • 第四章 基于PageRank算法改進(jìn)的用戶影響力度量研究41-58
  • 4.1 引言41
  • 4.2 用戶影響力分析41-44
  • 4.2.1 影響力定義41-42
  • 4.2.2 用戶影響力關(guān)鍵因素分析42-44
  • 4.3 PageRank算法分析44-50
  • 4.3.1 收縮機(jī)制存在問(wèn)題46-49
  • 4.3.2 投票階段存在問(wèn)題49-50
  • 4.4 改進(jìn)算法的提出50-53
  • 4.4.1 PR值分配比例計(jì)算50-51
  • 4.4.2 收縮機(jī)制的改進(jìn)51
  • 4.4.3 鄰居節(jié)點(diǎn)差異性的改進(jìn)51-53
  • 4.5 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析53-57
  • 4.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集描述54
  • 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析54-57
  • 4.6 本章小結(jié)57-58
  • 第五章 結(jié)束語(yǔ)58-60
  • 5.1 結(jié)論58-59
  • 5.2 本文的創(chuàng)新點(diǎn)59
  • 5.3 下一步研究工作展望59-60
  • 致謝60-61
  • 研究生期間參加的科研工作及成果61-62
  • 參考文獻(xiàn)62-63

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):339789

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