以微博為主的社交網(wǎng)絡新應用的興起與蓬勃發(fā)展,逐漸改變著人們傳統(tǒng)的生活習慣和社交模式。在微博中,“自媒體”用戶可隨時隨地通過便捷的接入方式參與在線社交,進而獲取信息、交互觀點、參與傳播。相比于傳統(tǒng)社會網(wǎng)絡,新興的微博在線社交網(wǎng)絡更加靈活和便捷,再加上參與主體智能化、社交網(wǎng)絡復雜化、影響因素多元化等影響,這使得網(wǎng)絡輿論產(chǎn)生、發(fā)酵、擴散的時間大大縮短,進而增加了輿論信息傳播、個體觀點演化的復雜性和隨機性。基于此,本文借助社會學、傳播學等交叉學科的思想和方法,對微博網(wǎng)絡信息傳播模式、多元話題傳播與競爭機制、微觀個體觀點交互與宏觀觀點涌現(xiàn)過程、以及網(wǎng)絡社區(qū)疊加的節(jié)點影響力識別等問題進行研究,力圖發(fā)現(xiàn)并還原微博網(wǎng)絡中觀點演化、信息傳播的微觀和宏觀規(guī)律,建立相應的數(shù)學模型,并通過仿真實驗尋找可以促進或抑制信息傳播、觀點擴散的規(guī)律和途徑。論文的研究工作或有助于對微博中輿論演進過程的進一步了解,同時本文的一些研究結(jié)果也可為復雜系統(tǒng)動力學和復雜網(wǎng)絡理論研究提供一些應用擴充。論文的研究工作得到了國家自然科學基金項目（No.61401015）、北京市自然科學基金項目（No.4102047）、高等學校博士學科點... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：137 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

網(wǎng)絡度分布

分析k-shell、介數(shù)和緊密度的概率分布和CDF分布發(fā)現(xiàn)，k-shell和介數(shù)的概率分布近似符合幕律分布規(guī)律特性，即大多數(shù)節(jié)點的k-shdl值和介數(shù)值相對較小，網(wǎng)絡中節(jié)點呈現(xiàn)異質(zhì)性特征。但是緊密度的分布較為集中，在雙對數(shù)坐標中，呈現(xiàn)“中間多兩邊少”的特征。

圖2.4緊密度的概率分布和CDF分布2.3.2 Newman快速算法M. E. J. Newman提出的經(jīng)典的社區(qū)劃分快速算法（一般稱為Newman快速算法，簡稱FN算法)，厲于基于模塊度優(yōu)化的社團發(fā)現(xiàn)算法，主要思路是通過不斷優(yōu)化Q值來提高模塊度。FN社區(qū)劃分算法簡要步驟如下所述：步驟1:初始化步驟。將網(wǎng)絡中n個節(jié)點分別作為獨立社團，且初始化參數(shù)e,,和a,，使其滿足：0 其它e = ■丨 （2.3)‘—如果節(jié)點/和/有邊相連.2/na=-^ (2.4)2m


本文編號：2896415