發(fā)布時間：2020-11-21 02:49

　　 網(wǎng)絡(luò)空間群體性事件(簡稱“網(wǎng)群事件”)是網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容管理的重要對象之一,已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)、法學(xué)等多個學(xué)科的研究熱點(diǎn)。分析網(wǎng)群事件中的用戶行為、用戶影響等級對社交網(wǎng)絡(luò)研究有重要的意義,網(wǎng)群事件中的用戶責(zé)任界定研究有助于網(wǎng)絡(luò)空間的治理。本文以發(fā)生在微博平臺上的網(wǎng)群事件及用戶為研究對象,在分析了現(xiàn)有研究中存在的不足后,針對用戶責(zé)任量化、用戶影響等級算法和用戶責(zé)任界定與預(yù)警方法展開了研究。主要內(nèi)容包括:第一,針對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)用戶責(zé)任界定的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)較模糊的問題,結(jié)合相關(guān)的法律法規(guī),分析社會科學(xué)中責(zé)任的定義,提出了一個適用于網(wǎng)群事件的用戶責(zé)任定義,并構(gòu)建了一個由普通責(zé)任和潛在法律責(zé)任組成的網(wǎng)群事件用戶責(zé)任體系。第二,針對現(xiàn)有的用戶影響等級算法不完全適用于網(wǎng)群事件用戶責(zé)任的分析等問題,基于PageRank算法思想,提出了一種用戶自身影響等級算法和一種用戶行為影響等級算法。首先,在用戶關(guān)注關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中,綜合分析用戶自身的基本屬性和相鄰用戶間的內(nèi)容相似度,計(jì)算用戶自身影響等級。其次,在用戶交互關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中,分析用戶的行為特征,并引入相鄰用戶間的響應(yīng)權(quán)重因子,計(jì)算用戶行為影響等級。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的用戶自身影響等級算法可以有效地計(jì)算用戶在關(guān)注關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的影響,用戶行為影響等級算法能夠合理地反映用戶在網(wǎng)群事件中的真實(shí)影響。第三,針對當(dāng)前研究中缺少網(wǎng)群事件用戶責(zé)任界定方法的問題,提出了一種基于影響等級的用戶責(zé)任指數(shù)計(jì)算方法。該方法綜合分析網(wǎng)群事件的特點(diǎn),提出了事件影響等級的定義及計(jì)算方式。然后結(jié)合用戶自身影響等級和行為影響等級,計(jì)算用戶責(zé)任指數(shù)。通過在真實(shí)的網(wǎng)群事件中進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明提出的用戶責(zé)任指數(shù)能夠合理地發(fā)現(xiàn)事件中責(zé)任較大的用戶。為了分析用戶責(zé)任的演化規(guī)律,本文引入了時間因子和變化率的概念,動態(tài)計(jì)算責(zé)任指數(shù)。然后在此基礎(chǔ)上,提出了一種簡單的用戶責(zé)任預(yù)警方法。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP393.08
【部分圖文】：

圖 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)示意圖[43] 所示，網(wǎng)群事件中用戶之間的關(guān)系可以抽象成“圖”的絡(luò)。用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中包含節(jié)點(diǎn)集合和邊集合，其中，節(jié)邊代表用戶之間的關(guān)系。用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的具體定義如下

用戶責(zé)任指數(shù)總體分布圖

責(zé)任指數(shù)前100位用戶分布
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本文編號：2892402