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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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67 篇 学位论文
53 篇 期刊文献
4 篇 会议

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124 篇 电子文献
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- 2 篇 教育学
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主题

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3 篇 信息扩散
3 篇 信息传播
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机构

10 篇 西安电子科技大学
6 篇 青岛大学
5 篇 华中科技大学
5 篇 中国人民公安大学
5 篇 中国科学院大学
5 篇 重庆邮电大学
4 篇 上海交通大学
4 篇 北京大学
4 篇 燕山大学
3 篇 大连理工大学
3 篇 天津理工大学
2 篇 上海工程技术大学
2 篇 湖南大学
2 篇 西华大学
2 篇 中国科学院计算技...
2 篇 南京大学
2 篇 中南民族大学
2 篇 北京邮电大学
2 篇 山东理工大学
2 篇 哈尔滨工业大学

作者

2 篇 邓心惠
2 篇 孙庆川
2 篇 张倩倩
2 篇 赵文兵
2 篇 yuan deyu
2 篇 李锦涛
2 篇 梁英
2 篇 郅欢欢
2 篇 楼叶
2 篇 陈慧娟
2 篇 郑蕾
2 篇 chen ziyan
2 篇 陈梓彦
2 篇 朱磊
2 篇 liang ying
2 篇 朱海涛
2 篇 王瑜
2 篇 袁得嵛
2 篇 孙欣然
1 篇 郑啸

语言

124 篇 中文

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排序：

微博网络水军识别技术研究

微博网络水军识别技术研究

引用

作者：程晓涛解放军信息工程大学

学位级别：硕士

随着移动互联网时代的到来,以微博为代表的社会化媒体成为热点信息传播的重要平台。同时,网络中活跃的大量水军用户受利益驱动,散布网络谣言与虚假信息,严重干扰正常的网络秩序,影响社会和谐稳定。目前,针对微博网络中水军用户识别的研... 详细信息

随着移动互联网时代的到来,以微博为代表的社会化媒体成为热点信息传播的重要平台。同时,网络中活跃的大量水军用户受利益驱动,散布网络谣言与虚假信息,严重干扰正常的网络秩序,影响社会和谐稳定。目前,针对微博网络中水军用户识别的研究,主要存在以下问题：(1)传统传播模型刻画不够准确,无法有效发现水军的存在；(2)网络水军隐藏策略的升级,使传统基于内容与基于行为的识别方法对新型水军识别准确率低；(3)微博用户数据存在海量高维问题,同时现实中常伴有数值缺失,使得现有算法无法实现高效检测。针对以上问题,本文从微博网络结构与传统信息传播模型入手,分析了影响网络信息传播的几大因素,建立一种基于局域信息的微博网络信息传播模型,并通过分析正常传播与水军鼓动的非正常传播的差异,实现对水军群体的定位。然后通过对传播者用户关系网络的分析,提出一种融合关系图特征的微博水军识别方法,对新型微博造势水军有更好的识别效果。最后,为解决微博用户数据的海量高维性对识别时间的挑战以及存在的数值缺失问题,提出一种基于MapReduce随机森林的微博水军识别算法,提高对网络水军的识别效率。主要工作和研究成果如下：1.针对传统传播模型刻画不准确的问题,提出一种基于局域信息的微博网络信息传播模型。该模型中引入网络结构中的局域信息,同时考虑到每个传播者的影响力差异,从而细粒度展现信息传播过程,通过观察微博网络中用户个体对传播路径的影响,发现网络中掺杂水军干扰的非正常信息传播,为微博网络中的水军识别和管控防范策略的制定奠定基础。2.传统基于用户内容特征和行为特征的识别方法对新型造势水军识别率低,针对该问题,提出一种用户关系图特征表示与提取方法,并在贝叶斯网络、C4.5决策树和朴素贝叶斯三种常用的机器学习框架下融合包括关系图特征在内的多种特征识别水军用户,通过实验验证了方法的有效性。仿真结果表明,添加关系图特征后对水军账号的识别准确率、召回率提高5%以上,从而验证了关系图特征在水军识别中的有效性。3.针对水军识别中存在特征项缺失和用户数据量庞大的问题,提出一种基于MapReduce随机森林的微博水军识别算法。利用随机森林算法的随机性解决水军识别中的过拟合和特征项的数值缺失问题；通过采用MapReduce模型实现算法的并行化,提高对水军数据的处理速度,以更好的满足舆论热点事件中对水军检测的实时性要求。仿真实验表明,该算法可以获得近似线性的加速比,有效提高水军识别的时间效率,同时对数据缺失问题有较好的鲁棒性,较RBF神经网络、贝叶斯网络算法准确率提高10%。

关键词：微博网络网络水军信息传播模型关系图机器学习 MapReduce 随机森林

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跨学术网络的学者身份识别技术研究

跨学术网络的学者身份识别技术研究

引用

作者：石瑞聪中国科学院大学

学位级别：硕士

科技文献记载着科学技术的发展和进步，丰富全面的科技文献信息是支撑学术搜索、专家推荐、人才库建设等科技服务工作的前提和基础，也为及时掌握科技发展动态、制定科技发展战略提供有效的决策辅助信息。近年来，学术网络已成为科技文... 详细信息

科技文献记载着科学技术的发展和进步，丰富全面的科技文献信息是支撑学术搜索、专家推荐、人才库建设等科技服务工作的前提和基础，也为及时掌握科技发展动态、制定科技发展战略提供有效的决策辅助信息。近年来，学术网络已成为科技文献信息发布的主要渠道之一。但是，由于所属领域、机构的不同，学术网络种类繁多、信息组织和表示方法多样，并且学者重名、学者信息变化等现象也广泛存在，这些都给学术网络信息资源的整合带来了很大瓶颈。伴随着学术搜索、专家推荐等应用的发展，如何跨多个学术网络识别同一学者，从而实现同一学者的身份信息和文献信息的整合，已逐渐成为研究热点。本文将重点围绕学者身份表示学习和跨网络学者关联预测两个阶段开展研究工作，提升跨网络学者身份识别的准确率。　　学术网络包含了学者、科技成果（论文、专利、书籍）、出版物（会议、期刊）等多种类型的节点，以及学者发表科技成果、出版物出版科技成果等多种类型的边，是一种典型的异质信息网络。因此，本文以异质信息网络作为理论研究基础，并结合学术网络的应用特点，充分利用学术网络中学者节点的属性信息、网络信息和内容信息，设计与实现了异质网络特征提取、学者身份表示学习和学者身份识别等算法。本文主要研究工作和贡献如下:　　(1)基于自动构造元路径的异质网络特征提取:在目前的异质信息网络中，节点的表示学习依赖于元路径，而元路径又依赖于人工构造，使得该类模型性能受限。因此本文提出了一种基于自动构造元路径的异质网络特征提取算法(HEAM)。HEAM通过显式和隐式两种方式自动构建元路径，然后通过分层注意力机制学习节点的嵌入。在ACM和DBLP两个基准评测数据集上，HEAM和多个基线模型进行了对比，在节点分类、聚类和跨网络身份识别任务上均有明显的性能提升，验证了HEAM模型的有效性。　　(2)基于多元特征的学者身份表示学习算法:针对学术网络中，学者节点在单一类型信息下建模时导致节点相似不易区分的问题，以及多种类型信息下建模时因分阶段信息融合导致无法区分不同类型信息重要性的问题，本文提出一种基于多元特征的学者身份表示学习算法(MTIR)。MTIR综合考虑学者的属性、网络和内容信息，分别学习不同类型信息下节点的嵌入表示，并端到端地学习不同类型信息的权重系数。为了进一步避免引入噪声数据，使用了两阶段召回策略。在基准评测数据集上，MTIR相比于基线模型有明显的性能提升，本文同时测试了多种召回方式对实验结果的影响，验证了两阶段召回方式的有效性。　　(3)基于邻域对齐信息增强的学者身份识别算法:在目前的方法中只利用锚节点训练节点的表征，而忽略了锚节点在关联预测阶段时的重要性。本文提出了一种基于邻域对齐信息增强的学者身份识别算法(NAIE)。NAIE模型构建了两个反馈机制，其中一个反馈机制为附加邻域对齐信息的相似度打分函数，另一个反馈机制为根据已对齐的信息，补充网络内缺失的链接关系，使用信息传播模型进行节点状态更新。两个反馈机制迭代进行逐步完成所有学者的身份识别预测。NAIE在多个基线模型上进行增强，实验结果表明，NAIE模型在提升学者身份识别准确率上具有有效性。

关键词：异质信息网络学者身份识别信息传播模型节点状态更新

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社交网络中信息传播特征分析与预测方法研究

社交网络中信息传播特征分析与预测方法研究

引用

作者：刘蓉电子科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,在线社交网络已成为当今社会人们发表言论与获取信息最为重要的途径之一,社交网络中的信息传播会对国家和社会产生重大影响。因此,研究信息在大规模社交网络中的传播规律,对社会维稳、舆论管控、信息宣传等方面有着... 详细信息

随着信息技术的发展,在线社交网络已成为当今社会人们发表言论与获取信息最为重要的途径之一,社交网络中的信息传播会对国家和社会产生重大影响。因此,研究信息在大规模社交网络中的传播规律,对社会维稳、舆论管控、信息宣传等方面有着重要的意义。现有关于信息传播规律的研究主要集中于复杂网络传播动力学方向,提出具有普适性的传播模型,概括信息的传播规律,而忽视了社交网络独有的社交关系和属性特征对于信息传播产生的影响。针对这一问题,本文首先对社交网络中信息传播的规律特征进分析,基于社交网络的基本特征对独立级联模型进行改进,提出信息传播概率的计算方法,构建社交网络信息传播模型模拟实际信息传播过程,对社交网络中的传播影响力进行评估,在此基础上进一步研究了社交网络中的信息传播预测问题。本文的主要贡献如下:1.对基于社交网络特征的信息传播模型构建进行了研究。现有信息传播模型大多基于信息传播统计规律构建,具有普适性但缺乏针对性,难以准确模拟实际信息在社交网络中的传播过程。针对这一问题,本文通过挖掘社交网络中与信息传播有关的特征,提出社交网络中的信息传播模型,并给出信息传播概率,模拟实际信息传播的过程。实验表明本文所构建的信息传播模型能够更准确地模拟社交网络中信息的实际传播过程。在此基础上,本文进行多次传播实验用于评估社交网络中的用户传播影响力,实验结果表明在传播过程中抑制高传播影响力节点,能够更大程度地减小信息在社交网络中的传播范围。2.对多特征融合的社交网络信息传播预测方法进行了研究。本文首先对用户信息传播行为进行表示,计算社交网络中用户对于信息的兴趣度,进一步融合社交网络用户的影响力、兴趣、属性和信任等多特征,使用神经网络进行训练,构建社交网络中的用户信息传播预测模型,使用注意力机制验证信任特征对社交网络用户信息传播行为的影响。实验结果表明,用户信息传播预测模型对参与训练的88%用户数据有70%的训练准确率,对参与训练的40%用户数据有85%的训练准确率。在社交网络中,社交网络用户对信息的累积兴趣越高,信息传播的范围越大,且信息传播的过程会因为起始传播信息用户节点的传播影响力而不同。综上所述,本文对社交网络中的信息传播过程进行了研究和特征提取,并结合兴趣和传播行为分析提出传播预测问题进行了研究。

关键词：社交网络信息传播模型信息传播预测

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社交网络中信息传播可控性研究

社交网络中信息传播可控性研究

引用

作者：孙欣然重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网科技的快速发展,人们使用互联网联系交流变得越来越频繁,社交网络成为人们传递信息、联络感情的重要途径。Twitter、新浪微博等社交网站拥有用户达数亿,每天产生的信息量巨大。社交网络改变着人们之间的交往模式、生活观念以... 详细信息

随着互联网科技的快速发展,人们使用互联网联系交流变得越来越频繁,社交网络成为人们传递信息、联络感情的重要途径。Twitter、新浪微博等社交网站拥有用户达数亿,每天产生的信息量巨大。社交网络改变着人们之间的交往模式、生活观念以及信息的传播方式,已成为当下的研究热点之一。社交网络中用户由于自身不同的特征,对信息存在不同程度的态度偏向。态度偏向在传播过程中的更新改变,不同程度地影响着网络中信息的传播过程。此外,社交网络中用户覆盖规模广、信息传播迅猛等特征,给积极信息传播带来便利的同时,也使不良信息得到了广泛传播的途径,难以控制。因此,如何刻画社交网络中的信息传播过程以及如何进行信息传播控制成为当前的研究重点。本文基于社交网络特征,进行下面两方面的研究:通过分析在传播过程中不同用户态度差异对信息传播的影响,本文建立了基于节点态度的信息传播模型。该模型考虑不同用户态度及态度变化规则的不同,通过社会学习理论定义了节点态度及更新规则,并结合传染病动力学SIRS模型给出了节点各状态转移规则,刻画了信息传播的演化规律。采用新浪微博的真实数据作为实验数据集验证本文的传播模型,仿真结果验证了节点态度对信息传播存在影响,证明了所提模型能够更准确地描述信息传播规律和信息传播过程。结合社交网络的信息传播特点,本文提出基于严格可控理论的信息传播控制方法。首先利用用户之间的亲密度、权威性和互动频率对网络中的连边赋予权值,并考虑弱关系在信息传播中的影响,对网络的连边权值加以更新。利用严格可控理论找出网络中的驱动节点组,再根据信息传播的特征选取驱动节点集,对信息传播进行控制。最后进行实验仿真验证了所提传播控制方法对促进、抑制信息传播的影响,以及不同施加控制时间对控制效果的影响。

关键词：社交网络节点态度信息传播模型弱关系信息传播控制

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移动社会网络中节点传播信息影响力最大化挖掘方法研究

移动社会网络中节点传播信息影响力最大化挖掘方法研究

引用

作者：王瑜北京大学

学位级别：硕士

手机通话数据是移动运营商记录用户通话行为的数据,它包含丰富的用户时空属性信息,能够作为一种新兴的构建人与人之间相互联系社会网络的数据源。从手机通话数据中提取用户间的通话行为数据,以及用户的位置信息,以每个用户作为节点,以... 详细信息

手机通话数据是移动运营商记录用户通话行为的数据,它包含丰富的用户时空属性信息,能够作为一种新兴的构建人与人之间相互联系社会网络的数据源。从手机通话数据中提取用户间的通话行为数据,以及用户的位置信息,以每个用户作为节点,以用户间的联系作为节点间的边,构建一种新的社会网络-移动社会网络,是本文研究的主要对象。　　社会网络中的信息传播是多年来学者的研究热点之一,研究社会网络中的信息传播问题对于市场营销有着重要的作用,基于联系的病毒式市场营销越来越受到各家公司的青睐,本论文研究移动社会网络的信息传播机制,构建基于移动社会网络的信息传播模型,使其更真实的反映信息在网络中的传播过程,并对模型的传播过程及最终的传播期望进行理论分析,最终用系统仿真对理论进行验证。事实证明,本文构建的信息传播模型能真实反映移动社会网络的信息传播规律,对于各商家在移动社会网络中做出营销决策具有非常重要的意义。　　进行市场营销必然会进行营销用户的选择,那么,在移动社会网络中进行市场营销时,商家应将产品或者服务首先推广给哪些客户,才能达到营销利益的最大化呢?该问题可以描述为以最初推广客户为信息源,将产品或服务推广出去,使得最终接受该产品和服务的客户群最大化。这就是经典的社会网络中Top-K节点挖掘问题,该问题已经被证明是NP难题。本文针对该问题,提出解决该问题的近似算法,并从算法计算结果对于最优解的近似度和时间复杂度两方面进行分析,最后进行实验将所提算法与其他经典算法对比,从实验层面证明对算法精确度和复杂度理论分析的正确性。　　概括而言,本文研究的主要内容包括:　　1)基于移动通话数据的移动社会网络模型的研究;本文基于手机用户的通话行为数据,构建了基于移动通话数据的社会网络模型,分别研究了不考虑用户时空信息的朴素移动社会网络模型和考虑用户时空信息的空间移动社会网络模型。　　2)基于移动社会网络的信息传播模型的研究;本文在所构建的移动社会网络模型基础上,充分考虑用户通话行为特点,研究信息在移动社会网络中的传播机制,构建真实描述信息在移动社会网络中传播规律的信息传播模型。　　3)基于移动社会网络信息传播模型的Top-K节点挖掘算法研究。在移动社会网络中挖掘最具影响力的Top-K节点是本文研究的又一重点。本文提出基于社群的移动社会网络Top-K节点挖掘算法和基于空间信息的移动社会网络Top-K节点挖掘算法,是解决社会网络中Top-K节点挖掘问题的又一突破。

关键词：移动社会网络通话数据信息传播模型节点挖掘算法

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社交网络中节点影响力最大化及传播模型研究

社交网络中节点影响力最大化及传播模型研究

引用

作者：郅欢欢湖南大学

学位级别：硕士

随着Web2.0技术的不断加强与完善,人们越来越热衷于使用在线社交网络平台进行信息交流和产品发布,那么如何使社交网络信息传播影响力最大化已经成为当前的研究热点之一。在当前的研究基础上,本文的主要工作如下:(1)针对SI(Susceptible-I... 详细信息

随着Web2.0技术的不断加强与完善,人们越来越热衷于使用在线社交网络平台进行信息交流和产品发布,那么如何使社交网络信息传播影响力最大化已经成为当前的研究热点之一。在当前的研究基础上,本文的主要工作如下:(1)针对SI(Susceptible-Infected)信息传播模型未考虑节点间亲密关系对信息传播的影响,本文提出了一种ESI(Extended Susceptible-Infected)信息传播模型。为避免由于挖掘的初始节点之间的距离选择不当,陷入局部最优影响力,提出了一种新的启发式算法—核重构算法(Core Reconstitutions Algorithm,CRA)。该算法引入了k阶核心集和重合率P的概念,通过重合率P合理控制初始节点的影响范围,依次找出影响力最优的节点。基于新浪微博的实验表明,ESI传播模型优于SI传播模型,CRA算法比现有启发式算法具有更优的全局影响效果。(2)在现实的社交网络中,同一主题的不同产品之间充满着竞争,本文在SI(Susceptible-Infected)信息传播模型的基础上考虑产品之间的竞争对节点的影响,将其改进为一种RSI(Rival Susceptible-Infected)竞争信息传播模型。在现实的社交网络中,其中一种产品在节点传播过程中,其他产品对该节点存在竞争阻碍作用。考虑产品的竞争关系对节点造成的影响以及初始节点之间的距离,提出了一种新的启发式算法—影响重构算法(Influence Reconstitutions Algorithm,IRA)。基于真实的数据集实验表明,在竞争关系社交网络中,IRA算法比现有启发式算法具有更优的竞争影响效果。(3)在基于竞争的社交网络影响力最大化的研究成果上,根据提出的竞争信息传播模型RSI与影响力最大化算法,设计并实现了基于竞争的社交网络影响最大化节点挖掘原型系统。

关键词：社交网络信息传播模型竞争影响 k阶核心集重合率 IRA

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考虑平台干预行为的社交网络信息传播效果研究

考虑平台干预行为的社交网络信息传播效果研究

引用

作者：肖新月天津大学

学位级别：硕士

在当前信息社会快速成长的背景下,社交网络已成为我国主要的信息传播媒介。用户可以在社交网络上进行信息交流和分享,社交网络也提供给用户优质的信息和服务。与此同时,越来越多的社交网站实现了对用户的个性化服务,通过对用户类型、兴... 详细信息

在当前信息社会快速成长的背景下,社交网络已成为我国主要的信息传播媒介。用户可以在社交网络上进行信息交流和分享,社交网络也提供给用户优质的信息和服务。与此同时,越来越多的社交网站实现了对用户的个性化服务,通过对用户类型、兴趣点、身份等信息的捕捉,为用户搭建一个高匹配度的好友环境,实现及时且精准的信息推送服务。然而社交网络上平台干预作用并没有得到学者足够的重视,缺乏相关的定量分析。研究平台干预的社交网络上信息传播效果,与无干预情况进行对比,扩展了理论分析,丰富了研究对象。本文在调查大量现有研究文献的基础上,建立了基于用户感知的转发过程模型,在自主构建的社交网络上进行信息传播过程仿真,研究了平台对社交网络上信息传播的影响。首先,总结了当下对信息传播的研究,基于用户感知理论将用户转发过程分为选定UGC、阅读UGC和转发UGC三个阶段,结合网络结构和传播过程构建信息传播模型。然后增加平台干预的条件,构建平台干预的信息传播模型,通过仿真模拟了三种平台干预条件下社交网络上信息传播效果。本文实现了平台干预的定量分析,对以往研究结论进行了证实,并且构建的信息传播模型更贴近实际生活中信息传播现象,具有一定的理论补充价值。同时,本文的研究结论也为网络运营商提供了营销思路,为媒体传播提供了增强手段,更为舆情控制提供了引导建议,具有一定的实践意义。

关键词：社交网络信息传播模型平台干预仿真模拟

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基于在线时变网络的科普信息传播机制研究

基于在线时变网络的科普信息传播机制研究

引用

作者：刘格格山东理工大学

学位级别：硕士

随着我国科普工作的持续完善与发展,新技术与新媒体的迅速普及,为我国科普信息的传播提出了新的要求。信息化进程的逐渐加快,使得科普信息的传播已经不单单依靠线下的活动组织与科学宣传。广大受众通过网络就能够直接在线获取科普信息... 详细信息

随着我国科普工作的持续完善与发展,新技术与新媒体的迅速普及,为我国科普信息的传播提出了新的要求。信息化进程的逐渐加快,使得科普信息的传播已经不单单依靠线下的活动组织与科学宣传。广大受众通过网络就能够直接在线获取科普信息与科学知识,并对其周围人群展开传播与扩散。与此同时,营造良好的科普信息传播环境至关重要,关键节点的科普信息传播能力评价也是不可或缺的一环,所以有必要对科普信息传播机制进行深入研究。本文旨在通过信息传播模型、综合评价模型及相关理论,从宏观与微观两大层面探究在线科普信息传播机制,进而为科普信息传播策略的分析提供支撑。首先,以在线科普信息传播影响因素为切入点构建科普信息传播模型,从用户信任关系与用户活跃力两个角度研究科普信息传播过程,进而对在线网络中的关键节点科普信息传播能力展开研究,以微信公众号为例构建熵权综合云评价模型并进行评价,最后对科普信息传播提出相关策略。本文的研究工作主要有以下几个方面:(1)从用户信任关系和用户活跃力两大因素出发,构建在线科普信息传播模型并进行仿真实验。首先,在用户交互行为时变特性的基础上,根据信息传播相关理论,综合考虑在线科普信息传播特点,构建在线科普信息传播模型;其次,通过仿真实验探究了信任关系与用户活跃力对传播者、潜伏者以及易感者的影响情况。进一步归纳了四类科普信息传播盲区类型,根据不同的盲区类型采取不同的盲区消除措施;发现了活跃力较低的用户盲区比例不一定高,信任关系的变化对各类科普信息盲区存在不同程度的影响。(2)针对微信公众号的在线科普信息传播能力展开评价。首先,根据科普微信公众号自身特点,构建了包含3个准则层指标、6个指标层指标和28个测度层指标的科普信息传播能力评价指标体系;进而,根据获取的数据,利用熵权法确定各层指标权重,运用云模型相关理论构建综合加权评价云模型;最后,对评价指标进行量化,以4个不同主体类型的科普微信公众号为研究对象展开实证分析,针对影响科普信息传播的指标,结合科普信息传播相关领域现实情况,为其科普信息运营等方面提出合理化建议。(3)在线科普信息传播策略研究。主要从建立用户间信任关系、拓宽用户交互渠道、降低盲区规模、信息内容呈现形式多元化、加强科普宣传及组织工作、提高关键节点科普信息传播能力等方面展开分析,进一步丰富科普信息传播机制研究。

关键词：在线时变网络科普信息信任关系信息传播模型综合云评价模型

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企业微博信息传播效果研究 ——基于拉斯韦尔5w模式

企业微博信息传播效果研究 ——基于拉斯韦尔5w模式

引用

作者：孙飞北京邮电大学

学位级别：硕士

微博凭借成本低、传播快、影响大的优势迅速成为企业营销的重要阵地。那么对企业来说,理清微博营销与传统营销的差别,微博信息传播有哪些特征,如何提高微博营销效果就显得格外重要。因此,本文在大量阅读相关文献的基础上,从信息传播理... 详细信息

微博凭借成本低、传播快、影响大的优势迅速成为企业营销的重要阵地。那么对企业来说,理清微博营销与传统营销的差别,微博信息传播有哪些特征,如何提高微博营销效果就显得格外重要。因此,本文在大量阅读相关文献的基础上,从信息传播理论、微博信息传播影响因素和微博影响的角度对现有研究成果进行梳理和综述总结。并基于信息传播理论和复杂网络理论,综合使用统计分析、社会网络分析的方法,通过获取32家企业微博的运营数据,分析企业微博传播过程中企业、用户、微博信息和传播效果的属性及其关系,探索微博社会关系网络的特征及其对信息传播的影响。在此基础上,构建微博信息传播模型,选择转发量做为衡量信息传播效果的指标,从用户体验的角度讲微博传播分为接收、阅读和转发三个阶段,分别研究不同阶段的相关因素对信息传播的推动或者阻碍作用,并用实证数据予以验证,根据研究结论提出企业提升品牌影响力,促进企业微博信息广泛传播的营销建议。随后,选择巴黎欧莱雅的账号为案例,分析企业账号运营特征,并选择典型微博信息采用可视化的方法总结刻画微博传播的路径特征。最后对本研究的局限性和未来的可拓展方向予以总结说明。

关键词：微博营销社会网络拉斯韦信息传播模型

来源：评论

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社交网络上的信息传播模式研究及重要节点挖掘

社交网络上的信息传播模式研究及重要节点挖掘

引用

作者：范天龙杭州师范大学

学位级别：硕士

网络科学凭借着自身的独特优势,近年来纵横于众多学科之间,它提供了一种系统化的理解多交互主体构成的复杂系统或事物的新视角,解决了很多各领域具有代表性的难题,受到不同领域专家学者的青睐。而在网络科学的研究中,网络上的信息扩散... 详细信息

网络科学凭借着自身的独特优势,近年来纵横于众多学科之间,它提供了一种系统化的理解多交互主体构成的复杂系统或事物的新视角,解决了很多各领域具有代表性的难题,受到不同领域专家学者的青睐。而在网络科学的研究中,网络上的信息扩散规律以及重要节点识别方法的研究,一直作为网络科学研究的核心内容之一。本文首先简述了复杂网络的一些基础概念,回顾了网络的经典模型(第1章),探讨了信息扩散的常见模型、研究现状以及传播控制策略(第2章),并详尽综述了重要节点挖掘方面的研究成果及现状(第3、4章)。本文基于已有的研究成果展开了以下几个方面的研究和探讨。本论文的主要贡献如下:(1)将网络上的DHC定理推广到有向含权网络上,并验证了其性能优势,随后将这一方法用于中国城市间微博转发网络,对中国城市的线上媒体影响力和其上的信息传播模式进行了分析和总结。最后又将这一方法用于国际贸易网络分析中,分析了不同国家的影响力及贸易类型,并给出提升影响力的贸易策略(第5章)。(2)提出了一个评价学者学术产出的影响力的新指标,Fan-指数。Fan-指数能在更加公平的同时又提高量化准确性,还具有良好的预测潜力。随后又将这一指标扩展到网络上并发现了它的收敛特性,且其收敛后的稳态值——F-指数,同样具有良好的重要节点识别能力(第6章)。(3)提出了基于圈结构的信息传播理论及其上的重要节点挖掘方法。我们突破了现有的基于“星结构”的网络视角,提出并建构了基于“圈结构”的新网络子结构和描述它的传播矩阵,并提出了一个用于高阶简单环路快速搜索的新算法。随后,我们提出了圈数指标作为基于圈结构网络上的重要节点识别方法;最后以SIR模型为例,提出了基于圈结构的信息传播模型理论,旨在解决在线社交网络上一大类新近崛起的信息扩散现象和问题。笔者相信圈结构将作为星结构的补充和拓展,在不远的未来为复杂网络研究带来新的生命力(第7章)。

关键词：复杂网络重要节点挖掘社交网络分析信息传播模型科学计量 DHC定理圈结构

来源：评论

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