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作者

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2 篇 chen ziyan
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124 篇 中文

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社交网络热点信息传播机制研究

社交网络热点信息传播机制研究

引用

作者：王婷婷重庆邮电大学

学位级别：硕士

在线社交媒体的蓬勃发展使其渐渐代替传统媒体成为了信息传播的主要渠道,这大大促进了信息传播的速度和广度,扩大了信息影响力。因此,理解在线社交网络中热点信息的传播规律对市场中的广告投放和舆论控制具有十分重要的意义。但是,目前... 详细信息

在线社交媒体的蓬勃发展使其渐渐代替传统媒体成为了信息传播的主要渠道,这大大促进了信息传播的速度和广度,扩大了信息影响力。因此,理解在线社交网络中热点信息的传播规律对市场中的广告投放和舆论控制具有十分重要的意义。但是,目前人与人、人与信息、信息与信息之间的交互对信息传播机理的影响并不完全清晰,有待进一步研究。本文主要研究内容如下:心理学的情绪感染理论表明,在信息传播过程中,人们的情感会对其行为造成影响,从而影响信息传播。为研究不同情感对信息传播的影响,本文提出了基于情感的信息传播模型。首先,该模型引入了情感传播力描述不同情感对信息传播概率的影响,以此分析不同情感在信息传播过程中扮演的角色。此外,由于用户之间的连接关系是信息传播的基础,因此本文引入信息传播力来研究不同连接关系对信息传播过程的影响。然后,基于异质平均场理论建立了动力学方程,理论推导了信息传播的爆发阈值和传播规模。最后,通过计算机仿真模拟了不同的情感和连接关系影响下的信息传播趋势,并通过实验验证了模型的有效性。现有关于多重信息传播的研究大都基于单一话题考虑信息之间的关系,并且忽略了用户注意力限制对信息传播的影响。针对该问题,本文首先量化了用户注意力广度对其处理信息能力的影响,利用内容相关性对信息进行了不同类型的划分。其次,结合易感-感染-免疫(Susceptible-infected-Recovered,SIR)流行病传播模型将节点分成了5个状态,利用离散时间的微观马尔科夫链理论推导出了节点状态的转移矩阵及其计算公式。最后,通过考虑节点之间的交互规则,利用统计方法提出了非线性动力学模型,求解了该模型的平衡点并证明了其稳定性。通过数值模拟分析了用户最终传播概率与用户的初始传播意愿、接收信息路径的数量、用户注意力广度之间的相对变化关系。利用人工网络的仿真实验分析了信息传播过程中的信息的竞争、合作关系,以及注意力广度对信息传播过程的影响。通过与真实网络数据的拟合度验证了模型的准确性和有效性。

关键词：社交网络信息传播模型用户情感热点话题多信息传播

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基于改进H指数算法的复杂网络重要节点排序研究

基于改进H指数算法的复杂网络重要节点排序研究

引用

作者：董香凝青岛大学

学位级别：硕士

复杂网络是刻画现实世界中复杂系统各组成元素之间联系的建模工具,而节点重要性排序是复杂网络中重要的研究课题,准确地评估复杂网络中节点的重要性在复杂系统的结构演化、稳定性等方面发挥着至关重要的作用。由于现实网络中个体之间的... 详细信息

复杂网络是刻画现实世界中复杂系统各组成元素之间联系的建模工具,而节点重要性排序是复杂网络中重要的研究课题,准确地评估复杂网络中节点的重要性在复杂系统的结构演化、稳定性等方面发挥着至关重要的作用。由于现实网络中个体之间的交互联系日益复杂多变,存在大量的含时交互信息,所以在传统静态网络中引入带有时间属性的信息而构建的时效复杂网络能够更确切地贴合实际。目前,对于静态网络和时效网络中节点的重要性排序问题,现有的大多数方法并不能精确地衡量复杂网络中节点的重要程度,在分辨率和准确性方面存在一定的局限性。鉴于此,本文分别针对静态网络和时效网络中的节点重要性排序算法进行研究,主要工作内容概括如下。关于静态复杂网络的节点重要性排序,本文对H指数算法进行改进并构建了局部近邻节点H指数重要节点排序算法。由于H指数算法会分配给网络中很多节点相同的重要性值,故本文在对H指数算法分析研究的基础上,全面地考虑了节点自身及其邻居的度信息和节点自身及其邻居的H指数,并结合邻居节点提供给目标节点的不同贡献程度,通过引入近邻节点的次要影响力比重系数来衡量邻居节点对目标节点重要性的间接影响,进而提出了一种局部近邻节点H(LNDH)指数重要节点排序算法,解决了以往节点重要性排序方法中大部分节点都拥有相同重要性的问题并且可以精准地识别重要节点。通过在复杂网络数据集上的实验,证实了该算法在不同网络中能够有效评估节点的重要性,并具有很好的区分能力。关于时效复杂网络的重要节点排序,本文对LNDH指数算法做了改进并结合时效网络的特点构建了时效TLNDH指数重要节点排序算法。时效网络的结构和功能特性会随着时间的演变而不断地改变,信息的传播扩散过程也可自然地从静态网络向时效复杂网络上扩展,因此本文在对真实时效数据分析的基础上构建了时效切片网络模型,通过对以上静态复杂网络中节点重要性排序算法的改进,使其进一步适用于时效复杂网络,进而提出了基于时效网络的TLNDH指数重要节点排序算法。此算法综合地考虑到节点本身、节点局部属性以及时间信息,以此来衡量时效网络节点的重要性。通过在时效网络数据集上进行实验对比,验证了该算法在时效网络重要节点排序上的可行性和有效性。

关键词：复杂网络 H指数时效网络信息传播模型节点重要性

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基于反向传播的复杂网络信息溯源方法研究

基于反向传播的复杂网络信息溯源方法研究

引用

作者：邓元璋浙江师范大学

学位级别：硕士

万物互联时代的到来和城市化进程的加快,使得各个社会子系统联系紧密的同时,也带来了很多的不利因素。例如:有害信息在移动社交平台中传播,计算机病毒通过互联网络使得大规模的计算机系统瘫痪,高风险的传染病在生物体之间扩散。鉴于这... 详细信息

万物互联时代的到来和城市化进程的加快,使得各个社会子系统联系紧密的同时,也带来了很多的不利因素。例如:有害信息在移动社交平台中传播,计算机病毒通过互联网络使得大规模的计算机系统瘫痪,高风险的传染病在生物体之间扩散。鉴于这些负面传播现象在当今社会屡见不鲜,对其进行深入的研究与分析,进而逆向追溯其传播源头,对于公共卫生、民生福祉以及网络安全等多个领域而言,具有举足轻重的学术和实践价值。控制恶意传播行为,一方面需要了解并揭示底层网络内在的传播动力学机制,另一方面需要提出并执行相应的控制策略。为此,本文基于反向传播的思想分析传播过程,考虑扩散模型、SIR传播模型、未知传播模型这三种场景下的溯源问题,分别从“基于扩散模型的反向传播溯源方法”,“基于SIR模型的感染强度溯源算法”和“基于未知模型的时变网络溯源算法”这三个课题展开研究。 (1)基于扩散模型的反向传播溯源方法:该研究基于反向传播的思想研究传播源定位。单源检测时,本文设计了局部覆盖策略和快速反向传播算法。局部覆盖策略通过贪心策略优化部署观测点。快速反向传播算法中,采用梯度式搜索策略,在局部区域内开始快速和准确地识别源点。多源检测时,本文考虑源点开始时间不同的情况,提出了反向传播树定理和源中心性定理,开发了反向传播中心性算法。反向传播中心性算法中,根据反向传播树定理估计节点的感染时间,通过反向传播中心性定理筛选嫌疑源点,采用线性规划的方法从嫌疑源中识别源点。在仿真实验中,该研究发现采用快速反向传播算法,能够显著地降低算法的复杂度,结合局部覆盖策略能够有效地提高算法的预测精度。反向传播中心性算法能够适用不同网络拓扑和开始时间的变化,相比于相似算法具有较高的结果。 (2)基于SIR模型的感染强度溯源算法:该研究为了克服网络驱动的传播现象中存在的“获取感染观测点的信息有限”以及“难以准确划分多源传播的感染区域”的缺陷。一是通过设计反向感染过程,根据网络节点的距离向量和感染时间向量的感染相关性,不断缩小源点的搜索范围,尝试少量的观测信息预测源点,提出了反向感染算法。二是根据样本路径预测扩散源数和近源观测点,基于近源观测点的感染强度预测多源传播的感染区域,提高算法的预测精度,开发了感染强度算法。在实验评估中,该研究结果表明底层网络越密集,反向感染算法的检测性能越高。感染强度算法能够准确地划分源点的传播区域,对于网络拓扑结构和感染节点比例具有较好的鲁棒性。 (3)基于未知模型的时变网络溯源算法:本文考虑信息扩散过程中“网络节点连接的动态变化”和“网络传播模型未知”这两个问题,一方面将时变网络拆解为多层静态网络,利用反向时间聚合图刻画时变网络;另一方面,结合感染图快照中的节点状态分配标签,根据先验一致性假设,利用源点在局部区域的突出性识别源点,开发了基于图半监督学习的反向标签传播算法。通过合成网络和真实网络的实验,该研究发现网络节点之间的信息传播越频繁,越有助于反向标签传播算法预测源点。反向标签传播算法的检测性能随着扩散源数的增加,而不断地改善。综上所述,本文基于底层网络的传播模型假设,详细论述了识别扩散源的反向推测过程,实现了传播源定位,并进一步验证了检测算法的有效性和提出了可行性的建议,为溯源方法优化的研究工作提供了重要的理论基础。

关键词：复杂网络溯源传播动力学反向传播信息传播模型

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复杂网络信息传播动力学研究

复杂网络信息传播动力学研究

引用

作者：刘文瑾长江大学

学位级别：硕士

近年来复杂网络的研究发展迅速,且其研究主要集中于网络拓扑结构和网络上的动力学过程分析;基于复杂网络上研究信息传播动力学也是网络传播研究的热点问题之一。随着信息时代的到来,人们在社交网络中进行信息传播和交流,如知识、口碑、... 详细信息

近年来复杂网络的研究发展迅速,且其研究主要集中于网络拓扑结构和网络上的动力学过程分析;基于复杂网络上研究信息传播动力学也是网络传播研究的热点问题之一。随着信息时代的到来,人们在社交网络中进行信息传播和交流,如知识、口碑、谣言及网络暴力等信息的传播。而如何促进有利信息的传播和抑制有害信息的传播对人们生活更加具有实际意义,因此研究信息传播机制至关重要。本文在复杂网络理论的基础上,分析社交网络中信息传播的影响因素及传播动力学。由于无标度网络能更加形象地反映现实世界中的社交网络,结合实际信息传播机制及具体情况,研究基于无标度网络建立了几类新型的信息传播动力学模型,并对提出的模型进行了详细地研究和分析,得到与现实生活中的信息传播现象相吻合的结论。本文工作及创新点主要包括以下几个方面:1、社交网络的出现与发展不仅为学习者提供了一个宽阔的学习环境,更为知识的广泛、快速传播提供了一个良好的平台。为了研究社交网络中知识传播机制及人们认知行为的不同,基于无标度网络提出了一类新型的ILSFI（Ignoramus-Learner-Spreader-Forgetter-Ignoramus）知识传播动力学模型。根据平均场理论和谱半径法,建立模型并计算求解出了模型的基本再生数0R和平衡点,分析了人们不同的学习兴趣和知识获益程度对知识传播的影响,详细研究了知识消失平衡点的全局吸引性,发现社交网络中知识传播动力学依赖于基本再生数,并通过仿真验证了理论分析。2、为了深入理解口碑信息的传播过程,考虑人们购物时对做消费评价的兴趣,分析评论对信息传播动力学研究的影响,基于无标度网络建立了一类SIALS（Susceptible-Infected-Acknowledged-Loath-Susceptible）口碑传播模型,详细研究了口碑信息的传播过程,网络的异质性和消费评价对于口碑信息传播的影响。通过数学分析,得到了所建立模型的基本再生数0R和平衡点,证明了口碑信息传播和消失平衡点的全局渐近稳定性。研究发现口碑信息传播动力学与基本再生数息息相关,当基本再生数0R（27）1时,得到无论口碑信息传播者占社区总人口数的初始值为多少,口碑信息传播最终会消失在网络中;当0R（29）1时,口碑信息传播是持久的,无论口碑信息传播者占社区总人口数的初始值为多少,口碑传播最终成为一个普遍存在的现象。研究发现消费评价参数越大越有助于口碑信息传播,增大消费评价参数能扩大口碑传播范围。3、为了研究网络暴力传播特性,结合实际情况,考虑人们认知行为的差异、外界的干扰及线上社交网络的异质性,基于无标度网络提出了一类新颖的SRCFE（Susceptible-Reader-Commentator-Forwarder-Educatee）网络暴力传播模型,详细探究了网络暴力是如何在社交网络中传播的。通过数学分析,得到了模型的基本再生数0R和平衡点,并深入研究了网络结构异质性、基本再生数和外界干扰对网络暴力信息传播的影响。详细地证明了网络暴力消失平衡点的全局渐近稳定性、网络暴力传播的持久性以及网络暴力平衡点的全局吸引性,发现了网络暴力传播动力学与基本再生数有重要关系,并通过仿真验证了理论分析。研究还考虑政府对网络暴力传播的干预措施,发现了受教育率参数有助于抑制网络暴力事件的传播,且增大该参数能减小网络暴力传播范围。该研究对社交网络中管理和控制网络暴力事件的传播具有十分重要的意义。

关键词：复杂网络社交网络动力学分析信息传播模型基本再生数

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社交网络背景下的微营销路径优化研究

社交网络背景下的微营销路径优化研究

引用

作者：谢嘉弈上海工程技术大学

学位级别：硕士

互联网飞速发展的当下,基本上人们社会生活的各个方面都经历着巨大的转变。政治、经济、文化等各领域也因为互联网的作用而产生至关重要的影响。与此同时在全媒体大力发展的时代背景下,互联网正在逐渐进入微营销时代:微博、微活动、微... 详细信息

互联网飞速发展的当下,基本上人们社会生活的各个方面都经历着巨大的转变。政治、经济、文化等各领域也因为互联网的作用而产生至关重要的影响。与此同时在全媒体大力发展的时代背景下,互联网正在逐渐进入微营销时代:微博、微活动、微信、微搜索等新媒介微营销也正逐渐从“传播”类型的社会步入到“交流”的社会。“微”时代已经到来,微营销也逐渐走进了我们的生活当中。最需要关注的一个问题就是企业的品牌文化,核心竞争力以及产品优势如何这个平台,例如微博,微信等方式来传播,最终实现社交网络背景下的微营销路径优化是本文主要的研究方向。本文以社交网络的发展作为研究背景,分析了社交网络的发展阶段以及社交网络的内部组织结构和特点,接着对社交网络背景下的微营销进行研究,运用实证分析的方法对比社交网络背景下微营销与传统营销的区别和优劣,接着着重对微营销的路径进行了分析,为了更好的研究微营销的路径优化,分析了社交网络的信息传播模型,社会关系强度以及基于熵权的TOPSIS影响力节点这三者对于微营销路径的作用,最终根据以上的研究提出相应的对策建议,从而建立社交网络背景下企业实际可行的微营销运营模式,最终运用社交网络的平台来实现微营销的路径优化。

关键词：社交网络微营销信息传播模型社会关系强度影响力节点

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基于演化博弈论的信息传播机制研究

基于演化博弈论的信息传播机制研究

引用

作者：赖礼城重庆邮电大学

学位级别：硕士

社交网络作为信息传播的重要媒介,大量用户每天在社交软件上进行各种社交活动,为信息的大范围传播提供了重要途径。因此信息传播存在传播范围广、短期爆发性强和传播方式复杂的特点。对社交网络中信息的传播机制进行研究,挖掘其信息传... 详细信息

社交网络作为信息传播的重要媒介,大量用户每天在社交软件上进行各种社交活动,为信息的大范围传播提供了重要途径。因此信息传播存在传播范围广、短期爆发性强和传播方式复杂的特点。对社交网络中信息的传播机制进行研究,挖掘其信息传播规律,从而为信息的传播控制提供思路。本文主要进行以下两方面的研究:人类作为有限理性个体,在社交网络信息传播的过程中,不同的用户在接收到某一信息时由于自身所处社交环境或是受其它因素影响时,对该信息的态度会有差异。态度作为有限理性用户的一种社会属性,在节点间的交互过程中不断地进行选择与更新,这使得传播主体间形成行为博弈,影响着信息的传播。基于此,本文提出一种基于演化博弈的信息传播模型。首先,从个体角度考虑,根据非贝叶斯社会学习规则定义节点的态度更新规则。其次,建立基于态度值的节点间博弈矩阵,依据演化分析范式建立基于节点态度的信息传播模型。通过对积极和消极两种态度复制动态方程组的均衡求解,并对相应的均衡点进行稳定性分析,得到态度节点间的动态交互的演化机理。最后,结合SIS模型,分析不同态度对信息传播的影响。通过数值分析和仿真实验验证了所提模型的有效性,表明了节点不同的态度的变化对信息传播起着重要作用。对信息传播进行有效的控制对现实社会有着重要的意义。因此本文首先着重考虑量化以社会关系为主的内部因素和用户相似度的外部因素对节点在信息传播策略选择过程中产生从众行为的影响。其次,用公共品博弈模型来描述节点对信息进行传播的群体性行为,以节点间的博弈为驱动力驱动网络中边连接关系的演化,得到更新后的网络。最后,基于严格可控理论对复杂网络的完美适用性计算更新后的网络所需的最小控制节点以及其驱动节点集合的选取。通过实验,验证了该控制方法在信息传播中的有效性。

关键词：社交网络节点态度演化博弈信息传播模型传播控制方法

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基于传热过程的社交网络信息传播研究与应用

基于传热过程的社交网络信息传播研究与应用

引用

作者：黄进成燕山大学

学位级别：硕士

在线社交网络的发展使得信息的传播速度更快、范围更广,因此研究信息传播机制变得十分重要。由于传统的SIR模型具有如下局限性:易感染节点被信息影响的概率是一定的,无法根据节点自身环境做出变化;整个信息传播过程过于理想化,网络中的... 详细信息

在线社交网络的发展使得信息的传播速度更快、范围更广,因此研究信息传播机制变得十分重要。由于传统的SIR模型具有如下局限性:易感染节点被信息影响的概率是一定的,无法根据节点自身环境做出变化;整个信息传播过程过于理想化,网络中的节点可以实时接收信息。基于上述传统模型的局限性,本文提出了新型的信息传播模型并研究了信息间的关系对于信息传播过程的影响。本文主要工作如下:首先,基于热传递思想提出了一种HT(Heat Transfer)信息传播模型。该模型基于热传递的物理学特性,对网络中的节点添加温度值属性,定义了传播节点和旁观节点。在HT模型中,将在线社交网络中的节点描述为热量接收者和传播者,定义了信息传播的扩散热量和接收热量过程。引入了节点的线上特征属性,使HT模型更贴近真实信息传播过程。其次,为更好了解HT模型的实现过程,提出了在线社交网络信息传播算法(Two-stage Greedy Diffusion,TGD),将HT模型传播过程表示为对于网络中节点状态的两阶段更新过程。通过真实数据集验证了HT模型,实验结果表明,本文提出的HT模型在不同规模的社交网络信息传播过程中具有较高的精度,并在传播趋势和节点趋势预测方面具有较大的优势。最后,针对具有复杂网络性质的社交网络,将HT模型扩展为MNMS-HT(Multiple Networks and Multi-Source Heat Transfer)模型。在模型中提出了信息之间的竞争与合作两种关系,讨论其对于信息传播过程的影响。通过数据集仿真,结果表明:竞争关系下的信息强度差距越大,弱方信息的峰值节点数越低;层间传输的概率越高,竞争关系下的信息传播过程越快达到收敛;合作关系下的信息传播过程收敛速度快于竞争关系下的信息传播过程收敛速度。

关键词：在线社交网络热传递信息传播模型多重网络多源信息传播

来源：评论

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大规模时序图影响力最大化问题研究

大规模时序图影响力最大化问题研究

引用

作者：许成伟燕山大学

学位级别：硕士

影响力最大化问题的研究在社交网络领域有着广泛的应用。近些年，对于该问题的研究主要基于普通静态图，但在现实社交网络中节点间往往只在某些特定时间存在联系，且具有一定的交互顺序，具有这样特征的网络通常被抽象为时序图进行表示... 详细信息

影响力最大化问题的研究在社交网络领域有着广泛的应用。近些年，对于该问题的研究主要基于普通静态图，但在现实社交网络中节点间往往只在某些特定时间存在联系，且具有一定的交互顺序，具有这样特征的网络通常被抽象为时序图进行表示。时序图中涵盖了节点间联系的时间属性信息，是对现实社交情况的更真实刻画，以其为对象进行影响力最大化问题的研究更具现实意义。因此，本文针对时序图上的影响力最大化问题展开了研究。　　首先，针对时序图中信息传播存在的时序性，现有信息传播模型无法准确模拟时序图中信息传播过程，提出了基于时序图的信息传播模型IDMT(Informationdiffusionmodelontemporalgraph)。模型中定义节点活跃起始时间的概念，并将节点间交互频次计作时序边的权重，给出一种新的时序图节点间传播概率计算方法，同时根据个体对信息的不同反应，定义三种不同的节点状态，并描述了信息在时序图中的传播过程。　　其次，针对现有基于时序图的影响力最大化算法多因时间效率低或影响范围窄，不适用于大规模网络的问题，提出了一种融合启发式算法与贪心策略的种子节点挖掘算法CHG(Combiningheuristicalgorithmandgreedystrategy)。算法结合节点社交广度与信息传播深度两方面因素，对时序图节点影响力进行启发式评估，并根据影响力评估结果对节点初步过滤筛选构建候选种子节点集，然后通过计算候选节点的边际效应，解决节点间影响范围重叠问题，保证获取最优种子节点组合。　　再次，针对网络种子节点失效问题，提出了时序图两阶段替补种子节点挖掘算法TSSM(Two-stagesubstituteseedminingalgorithm)。该算法分为预选与终选两个阶段，预选阶段从失效种子节点局部入手，定义节点可替换度概念，并将其作为选点依据为失效种子节点构建替补列表。终选阶段通过对替补列表中备选节点进行边际效应计算，进一步筛选出能够使得网络影响力达到全局最优的替补种子节点。　　最后，在三个真实的时序网络数据集上对信息传播模型IDMT、算法CHG与算法TSSM进行实验分析，与现有方法对比，验证了本文所提算法的有效性。

关键词：社交网络影响力最大化大规模时序图信息传播模型种子节点挖掘

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基于微博的突发事件检测和信息传播建模

基于微博的突发事件检测和信息传播建模

引用

作者：刘丰哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

微博客自问世以来，以其实时性和便捷性受到用户的钟爱，成为网络应用中炙手可热的新宠，微博上聚集的大量用户及相对自由的言论信息又使得微博成为把握社会脉搏的有力工具。所以本文的研究基于微博平台，致力于发掘微博平台中的突发事... 详细信息

微博客自问世以来，以其实时性和便捷性受到用户的钟爱，成为网络应用中炙手可热的新宠，微博上聚集的大量用户及相对自由的言论信息又使得微博成为把握社会脉搏的有力工具。所以本文的研究基于微博平台，致力于发掘微博平台中的突发事件并在此基础上进行微博网络中信息传播方式的建模。本文的工作主要分为以下几个方面：首先，获取基于微博研究的数据集。进行“人民微博”上的信息抽取工作，应用针对该微博平台页面信息结构设计的爬虫，对该平台的整体信息和热点信息分别进行抽取并存储，整体信息一次性抽取，内容包括微博信息，用户信息和用户关系信息等；热点信息实时抽取，内容包括热点微博信息，热点用户信息和热点关键词信息。而后，检测微博中的突发事件。微博的简短性使得其对事件的描述中，事件的主题词以很高比例出现，并呈现与事件一致的受关注程度，所以本文突发事件的检测部分以事件主题词的检测为线索。首先选择微博语料适用的特征值和数据组织方法；而后构建时间窗内各词的特征轨迹，结合特征轨迹的时域和频域特征判定词的突发性，由于突发事件的主题词包括其人物、地点信息，这些词通常是未登录词但对事件的表达意义重大，所以在该过程进行新词发现；最后根据各突发词的在微博中的共现情况进行聚类，实现突发词与突发事件的对应，并利用已有微博信息提供突发事件的详细描述。最后，构建微博用户网络的信息传播模型。在突发事件信息的基础上，结合微博中信息传播的途径和特点，构建了微博中信息传播的五元组模型，分析了模型各元素的影响因素和元素的表征方法，并在此基础上实现了微博网络中信息传播过程的模拟。这部分着重对微博网络中节点的信息传播能力进行分析，舆情监督过程通过控制信息传播能力强的节点可以有效控制信息的传播。本文的突发事件检测工作能够较真实、及时的映射社会上的重大事件，对民众了解时事，有关部门提前预警都有一定的帮助；信息传播建模工作可以预测信息传播的过程及关键节点，为信息传播监督和控制工作提供参考。

关键词：微博客突发词检测突发事件信息传播模型

来源：评论

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复杂网络上的信息级联动力学

复杂网络上的信息级联动力学

引用

作者：李杰天津理工大学

学位级别：硕士

目前已有的研究还不能全面地评价网络信息级联,研究网络的结构演化及其动态特性已成为当前复杂系统领域的一个重要课题。探究信息级联的背后机制,有助于理解社会群体事件和金融风暴以及生物传播的全球扩散等级联事件,甚至可以在社交网... 详细信息

目前已有的研究还不能全面地评价网络信息级联,研究网络的结构演化及其动态特性已成为当前复杂系统领域的一个重要课题。探究信息级联的背后机制,有助于理解社会群体事件和金融风暴以及生物传播的全球扩散等级联事件,甚至可以在社交网络中控制舆论导向。本文扩展了k-q级联模型来探究复杂网络中的级联过程,分别将该模型应用于单层网络和双层耦合网络上的级联失效行为,以及网络上的信息传播过程中的级联行为。本文主要工作如下:1)从单层网络的级联失效这一特殊的信息级联入手,创新性地将节点的存活能力与节点度值关联,赋予了节点个性化差异性,节点的存活能力不再是完全相同,具体设定分为与度正相关、与度负相关、以及完全随机化。通过大量的仿真实验发现,在个性化设置下,系统的崩溃行为会将发生很大的变化。其中,无标度网络效果更加明显,节点存活能力与网络中初始度值正相关的设置显著增强了复杂网络的崩溃动力学,提高了网络的弹性。2)研究一般的信息级联现象,探索双层网络的级联效应。创新性地扩展了k-q级联模型,引入独立的映射层匹配节点的映射关系,将节点与其映射节点看作一个耦合整体,提出了两种节点脱离逻辑,分别为强逻辑“AND”,弱逻辑“OR”。发现双层网络演化过程中的亚稳态状态仍然存在,并且网络的组成类型,节点的映射方式都会很大程度上影响级联失效的过程。并且在强逻辑脱离规则下,随着映射关系由正相关到随机再到负相关,网络发生级联失效的可能在逐步降低,然而在弱逻辑脱离规则下结论恰好相反。3)将k-q级联模型应用于信息扩散。创新性地对传统阈值模型中的阈值进行重新定义。传统阈值仅仅关注周围邻居比例,当一个节点有非常多的邻居节点时,阈值不容易被触发。k-q级联模型中节点不仅要参考阈值,还要考虑邻居中接受信息的节点绝对数量,该值一旦超过给定值ks,节点同样会被激活。通过仿真实验发现,级联模型下的ER随机网络上,由一个刺激点触发的信息同样也可以扩展到全局,并且从传播速度来考虑发现,信息在k-q级联模型上的传播的速度要快于在传统阈值模型的扩散速度。

关键词：复杂网络信息传播模型信息级联级联崩溃信息扩散

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