本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播特征及數(shù)據(jù)研究　出處：《北京交通大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著Web2.0技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的普及,利用社交網(wǎng)絡(luò)傳播、交互信息已經(jīng)成為一種重要的人際交流方式。然而,人們尚未對社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播規(guī)律的本質(zhì)特征形成清晰、深刻的認識,在描述和解釋信息演進方面尚缺乏有說服力的理論模型；同時,社交網(wǎng)絡(luò)中參與主體的高度能動性、自組織性、異質(zhì)性,個體間信息交互的匿名性、隨機性和主觀性使得社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播更加復(fù)雜。在這種情況下,社交網(wǎng)絡(luò)中個體的行為特征、觀點演進過程和信息傳播過程成為交叉學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點。鑒于此,本文結(jié)合交叉學(xué)科的建模手段和研究方法,對社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播過程、信息傳播的相互影響和競爭現(xiàn)象、社交網(wǎng)絡(luò)中核心節(jié)點發(fā)現(xiàn)模型和用戶行為特性對信息傳播的影響等問題進行了研究,力圖還原與發(fā)現(xiàn)信息在社交網(wǎng)絡(luò)中傳播的宏觀和微觀規(guī)律,探索抑制、推進信息傳播的影響因素,并建立相應(yīng)的理論模型,該研究方向?qū)⒂兄谡J識社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的基本規(guī)律和特征,對理解社交網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜群體行為規(guī)律具有一定的理論和實踐意義。論文的研究工作得到了國家自然科學(xué)基金項目No.61401015)、北京市重點實驗室資助項目等項目的支持。論文的相關(guān)研究成果己經(jīng)申請了發(fā)明專利(授權(quán)號：2011103184771.0)和獲得了軟件著作權(quán)(V1.02008SRBJ0814)。論文的主要研究工作和創(chuàng)新點如下：1)分析了社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的過程,建立了基于有權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型,通過對模型的仿真和分析,尋找影響信息在有權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)中傳播的因素,同時比較了信息在其他三種網(wǎng)絡(luò)(無權(quán)網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)和BA網(wǎng)絡(luò))中的傳播差異。研究發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)用戶不同的閱讀、轉(zhuǎn)發(fā)信息習(xí)慣和各類型用戶比例等因素均會影響到信息的傳播過程。另外,通過對信息在傳播過程中的相互影響與競爭的現(xiàn)象進行建模,研究了針對同一事件產(chǎn)生的兩種類型的信息在同時傳播過程中的相互影響與競爭關(guān)系。通過對模型的仿真分析,給出了用戶的類型、兩種類型信息發(fā)生的時間間隔和初始的傳播規(guī)模等因素對信息傳播的影響,并且發(fā)現(xiàn)兩信息相互影響過程中存在著一個最佳影響點。模型可以較好地刻畫社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播和傳播過程中相互影響、競爭的基本特征,為進一步研究信息傳播過程提供形式參考和理論依據(jù).2)分析社交網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點的特征并提出網(wǎng)絡(luò)約束力度量方法。分析了真實社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點度、緊密度和介數(shù)等核心指標(biāo),同時提出了一種基于節(jié)點獲取信息和控制信息傳播方向能力大小的中心性指標(biāo),用以衡量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的核心影響力---網(wǎng)絡(luò)約束力(Network Constraint, NC)指標(biāo),該指標(biāo)強調(diào)節(jié)點的影響力由自身和鄰居節(jié)點共同決定。網(wǎng)絡(luò)約束力指標(biāo)超出了兩個節(jié)點之間相互間關(guān)系權(quán)重的層面,提出了至少三個節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為核心節(jié)點挖掘工作提供了一種理論思路。之后借助SIR模型來分析NC指標(biāo)與度、介數(shù)和緊密度指標(biāo)在信息傳播強度S(t)和傳播范圍C(t)之間的差距。仿真結(jié)果表明,通過選擇NC指標(biāo)排名靠前的節(jié)點作為初始傳播節(jié)點會得到更大的信息傳播強度S(t)和更廣泛的傳播范圍C(t)。然后實證分析了兩個真實社交網(wǎng)絡(luò)中度、介數(shù)和緊密度與NC指標(biāo)之間的相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn)NC指標(biāo)和度之問相關(guān)性最高,和介數(shù)的相關(guān)性最弱,和緊密度的相關(guān)性居中；并且NC指標(biāo)與度、緊密度和介數(shù)三類核心指標(biāo)之間的正相關(guān)性相對較高,而緊密度和介數(shù)這兩個核心指標(biāo)之間的相關(guān)性最弱。此模型能夠為社交網(wǎng)絡(luò)中的廣告宣傳、市場宣傳、核心用戶推薦、輿情監(jiān)控和引導(dǎo)等方面提供理論支持。3)基于進化穩(wěn)定策略理論和貝葉斯均衡理論,對網(wǎng)絡(luò)個體在不完全信息博弈下的策略選擇和觀點交互演化過程建模；模型可以反映網(wǎng)絡(luò)個體在不完全信息的條件下進行策略和觀點交互過程中,如何利用歷史經(jīng)驗和預(yù)期收益進行相應(yīng)的策略調(diào)整,給出了信息在傳播過程中出現(xiàn)羊群效應(yīng)的機理。通過系統(tǒng)仿真,驗證了該模型能夠描述群體觀點形成和演進的一般過程,得到了不同假設(shè)和參數(shù)環(huán)境下群體觀點收斂或分裂的傳播結(jié)果;分析了說服成本、預(yù)期收益等因素對群體觀點和群體策略的演進結(jié)果和信息傳播的影響。該模型能夠呈現(xiàn)出一般的觀點交互演進過程,表明進化穩(wěn)定策略理論和貝葉斯均衡理論在解釋觀點信息的形成和演進方面的適用性,為網(wǎng)絡(luò)信息的引導(dǎo)策略提供參考和借鑒。4)基于社交網(wǎng)絡(luò)中用戶發(fā)布信息和回復(fù)信息所具有的時序性、陣發(fā)性和記憶性特征,構(gòu)建了更加符合時序網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型,在SIR模型的基礎(chǔ)上增加了節(jié)點的接觸狀態(tài)；通過對現(xiàn)實社交網(wǎng)絡(luò)中實證數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)用戶發(fā)布信息和回復(fù)信息的行為符合冪律分布特征,通過對節(jié)點NC指標(biāo)分析,發(fā)現(xiàn)了活躍節(jié)點的發(fā)帖行為和回復(fù)行為屬于正相關(guān),而非活躍節(jié)點的發(fā)帖和回復(fù)行為出現(xiàn)了負相關(guān)的現(xiàn)象。然后通過信息傳播模型仿真分析了用戶行為對信息傳播的影響,發(fā)現(xiàn)在冪指數(shù)小的時候,新增傳播節(jié)點較多,信息傳播速度快,但信息持續(xù)傳播時間短,影響力有限；在冪指數(shù)大的時候,新增傳播節(jié)點較少,但是會增大信息傳播的影響范圍和延長信息傳播的持續(xù)時間；同時發(fā)現(xiàn)群體行為上冪律特征會對信息傳播速度影響較大,個體行為上的冪律特征對信息傳播的速度影響較小。本研究為更好地理解社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為特征對信息傳播的影響以及動力學(xué)效應(yīng)等方面提供了參考依據(jù)。5)基于網(wǎng)絡(luò)中信息傳播具有的時序性特征,提出了基于能量交互的網(wǎng)絡(luò)用戶分群模型,將網(wǎng)絡(luò)中的用戶與用戶之間每一次的交互行為,定義為能量的流動,通過實際的交互數(shù)據(jù)集計算每個用戶的能量值,然后按照最終的流量數(shù)據(jù)結(jié)果進行分析,從而實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)用戶的分群排序,通過與實際數(shù)據(jù)相比對,分群排序正確率達到了97%以上。同時,通過網(wǎng)絡(luò)用戶交互行為的特征,提出了基于空間向量理論的用戶識別算法,并通過實際數(shù)據(jù)進行了仿真驗證,得到了較高識別率,解決了對信息發(fā)送者進行有效的識別問題,提高了網(wǎng)絡(luò)安全性,具有一定的實際應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09

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