本文選題：社會網(wǎng)絡 + 信息傳播��； 參考：《哈爾濱理工大學》2016年博士論文

【摘要】：隨著Web2.0理念和技術(shù)的日趨成熟,社會媒體也正逐漸被知曉、理解、熟悉、認可和應用。以Facebook、Twitter、新浪微博和微信等為代表的社會媒體,已經(jīng)改變了人們傳統(tǒng)的生活方式,更是成為彼此分享生活、狀態(tài)、觀點、經(jīng)驗和興趣的平臺。社會媒體的內(nèi)在結(jié)構(gòu)稱為社會網(wǎng)絡,社會網(wǎng)絡以其用戶數(shù)量巨大、數(shù)據(jù)類型廣泛、傳播速度迅猛等特征而著稱。社會網(wǎng)絡中的海量信息呈現(xiàn)交叉網(wǎng)狀傳播,傳播速度和受眾量呈指數(shù)級增長。因此,社會網(wǎng)絡也隨之點燃了工業(yè)界和學術(shù)界的研究熱情。首先,能否對社會網(wǎng)絡的信息傳播數(shù)據(jù)進行觀測與跟蹤,并精確分析其傳播規(guī)律,已經(jīng)成為社會網(wǎng)絡研究的重中之重;其次,是否存在信息傳播模型可以精準刻畫信息傳播規(guī)律,也成為研究重點;同時,信息傳播整體態(tài)勢能否被感知?信息傳播行為能否被預測?影響信息傳播預測的相關(guān)因素有哪些?可否建立信息傳播預測模型?這些都是開放性并極具挑戰(zhàn)性的問題;此外,社會網(wǎng)絡的信息傳播是否可控?如何讓信息控制的成本最小化,如何選擇最佳控制點以便控制大部分甚至整個網(wǎng)絡,都存在很大的研究空缺;最后,如何將各個方法完美融合并集成到實際應用系統(tǒng)中,如何研發(fā)出社會網(wǎng)絡信息傳播分析及控制系統(tǒng),仍需進一步的綜合驗證。因此,基于上述研究背景及相關(guān)問題,本文的主要工作包括:1.在社會網(wǎng)絡的信息傳播規(guī)律研究方面闡述了信息傳播機制和社會網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)對信息傳播的影響,提出了一種基于傳播遞歸的社會網(wǎng)絡信息傳播樹生成算法,基于對新浪微博真實案例的洞察和觀測結(jié)果,歸納并總結(jié)了七種社會網(wǎng)絡信息傳播模型;此外,在充分分析信息傳播過程與傳染病傳播過程的異同后,引入正向感染及負向感染兩個狀態(tài),提出了一種新型社會網(wǎng)絡的信息傳播模型(SPNR)。2.在社會網(wǎng)絡的信息傳播預測研究方面首先介紹了社會網(wǎng)絡的信息傳播態(tài)勢感知問題的基本思想,并建立了信息傳播態(tài)勢與Modularity指標的映射關(guān)系,提出了一種基于三次指數(shù)平滑的信息傳播態(tài)勢感知模型;此外,針對信息爆發(fā)預測問題,提出了一種信息爆發(fā)預測問題的定義方法,從拓撲結(jié)構(gòu)變化、時序演變、用戶屬性和內(nèi)容演化四個方面深度分析了影響信息傳播預測的相關(guān)因素,并提出了信息爆發(fā)預測模型。3.在社會網(wǎng)絡的信息傳播控制研究方面首次證實了級聯(lián)失效現(xiàn)象不僅僅出現(xiàn)在傳統(tǒng)網(wǎng)絡中,社會網(wǎng)絡也同樣存在級聯(lián)失效現(xiàn)象,并且分析了級聯(lián)失效現(xiàn)象與信息控制之間的關(guān)系;發(fā)現(xiàn)了社會網(wǎng)絡中存在一些“超級用戶”能夠促進級聯(lián)失效現(xiàn)象的演變,提出了一種基于信任危機的社會網(wǎng)絡級聯(lián)失效模型,該模型可以實現(xiàn)在只控制很少用戶節(jié)點的情況下,使得用戶之間產(chǎn)生信任危機并逐級失效,從而達到控制大部分甚至整個網(wǎng)絡的效果。4.在社會網(wǎng)絡信息傳播分析及控制系統(tǒng)方面基于社會網(wǎng)絡的信息傳播規(guī)律、預測和控制三方面的研究成果,設計并實現(xiàn)了Woodpecker系統(tǒng)。詳細闡述并分析了Woodpecker的系統(tǒng)架構(gòu)和處理流程,并介紹了Woodpecker的核心模塊,包括:信息數(shù)據(jù)獲取模塊、信息傳播分析模塊、信息傳播預測模塊以及信息傳播控制模塊。此外,通過對Woodpecker的功能和性能進行測試,發(fā)現(xiàn)Woodpecker能夠?qū)ι鐣W(wǎng)絡的信息傳播規(guī)律進行有效地分析、預測以及控制。本文可以更好地理解社會網(wǎng)絡的信息傳播規(guī)律、有效地對社會網(wǎng)絡的信息傳播態(tài)勢及爆發(fā)行為進行預測、精細化地對社會網(wǎng)絡的信息傳播進行控制。其研究成果在信息傳播、商業(yè)營銷、信息推薦、社會管理等多個領域都具有很強的參考價值及借鑒意義。
[Abstract]:With the growing maturity of Web2.0 concepts and technologies, social media is gradually known, understood, familiar, recognized and applied. Social media, represented by Facebook, Twitter, Sina micro-blog and WeChat, have changed the traditional way of life and become a platform for sharing life, state, views, experience and interest to each other. The internal structure of the body is known as the social network. The social network is famous for its huge number of users, extensive data types and rapid propagation speed. The mass information in the social network is intersected with an intersecting network, and the speed of communication and the audience are increasing exponentially. Therefore, the social network also ignites the research heat of industry and academia. First, whether the information dissemination data of the social network can be observed and tracked, and the accurate analysis of its propagation law has become the most important part of the social network research. Secondly, whether the information dissemination model can accurately depict the law of information dissemination and become the focus of the research; at the same time, can the overall situation of information spread be perceived? Can information dissemination behavior be predicted? What are the factors affecting the prediction of information dissemination? Can it be possible to establish an information dissemination prediction model? These are open and challenging issues. In addition, is the information dissemination of the social network controllable? How to minimize the cost of information control and how to select the best control points to control the large part In the end, how to integrate each method perfectly and integrate into the actual application system, how to develop the social network information dissemination analysis and control system is still needed further comprehensive verification. Therefore, based on the research background and related problems, the main work of this paper includes: 1. In the research of information dissemination law of social network, the influence of information dissemination mechanism and social network structure on information dissemination is expounded. A new algorithm for generating information propagation tree based on communication recursion is proposed. Based on the insight and observation results of sina micro-blog real cases, seven kinds of social network information transmission are summarized and summarized. In addition, after analyzing the similarities and differences between the information transmission process and the transmission process of infectious diseases, the two states of positive infection and negative infection are introduced, and a new social network information communication model (SPNR).2. is proposed in the research of the information dissemination of social network. The basic idea of the problem and the mapping relationship between information dissemination situation and Modularity index are established. A information dissemination situation perception model based on three times exponential smoothing is proposed. In addition, in view of the problem of information burst prediction, a new method for information outburst prediction is proposed, from topological structure change, time series evolution and user genera. In the four aspects of nature and content evolution, the related factors affecting the information dissemination prediction are analyzed, and the information burst prediction model.3. is proposed for the first time in the research of the information communication control of the social network. The cascade failure phenomenon is not only appeared in the traditional network, and the social network also has cascading failure phenomena, and the analysis of the network also has the same cascading failure phenomenon. The relationship between cascaded failure and information control is found. It is found that some "super users" can promote the evolution of cascading failures in social networks, and a cascaded failure model of social networks based on trust crisis is proposed. This model can make users produce only a small number of user nodes. In order to control the effect of most even the whole network,.4. has designed and implemented the Woodpecker system in the three aspects of the social network information communication analysis and control system, which is based on the social network information dissemination law, the prediction and control of the social network information communication analysis and control system. The system of Woodpecker is elaborated and analyzed in detail. The core module of Woodpecker is introduced, including information data acquisition module, information communication analysis module, information communication prediction module and information communication control module. In addition, through testing the function and performance of Woodpecker, it is found that Woodpecker can carry on the information propagation law of social network. Analysis, prediction and control. This article can better understand the law of information transmission of social network, predict the information dissemination situation and explosive behavior of social network effectively, and control the information dissemination of social network carefully. The research results are in information transmission, business marketing, information recommendation, social management and so on. All fields have strong reference value and reference significance.

【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09;G206

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