發(fā)布時(shí)間：2020-06-11 21:58

【摘要】：摘要：隨著Web2.0理念的普及與相關(guān)技術(shù)的日益成熟,基于社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的新型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用有了飛速的發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們傳播信息、交流溝通的重要場(chǎng)所。與傳統(tǒng)信息傳播方式不同,社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)話題和觀點(diǎn)的快速傳播增加了輿論事件產(chǎn)生的突發(fā)性和頻度,使輿論的傳播、形成與演化過程變得更加復(fù)雜和不確定,致使傳統(tǒng)輿論的理論和過于簡(jiǎn)化的模型難以描述社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播和輿論的演進(jìn)過程。鑒于此,本文結(jié)合信息科學(xué)、復(fù)雜系統(tǒng)理論、社會(huì)物理學(xué)、傳染病動(dòng)力學(xué)和社會(huì)學(xué)等學(xué)科的思想和方法,對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播機(jī)制、觀點(diǎn)演化模式、用戶行為特征以及話題預(yù)測(cè)方法等問題進(jìn)行了研究。論文的研究目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息傳播與輿論演進(jìn)規(guī)律,以進(jìn)一步挖掘互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為特征。該研究將有助于認(rèn)識(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中人類的復(fù)雜群體行為,同時(shí)也為復(fù)雜系統(tǒng)的理論研究提供一些探索性的成果。論文的研究工作受到了國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61172072)“在線社交網(wǎng)絡(luò)輿論傳播演化模式及熱點(diǎn)預(yù)測(cè)方法研究”,北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.4112045)“網(wǎng)絡(luò)社區(qū)輿論趨勢(shì)預(yù)測(cè)與觀點(diǎn)演化機(jī)制研究”,高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(No.20100009110002)“個(gè)體交互與輿論引導(dǎo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播影響的研究”,北京市教育委員會(huì)學(xué)科建設(shè)與研究生建設(shè)項(xiàng)目等的支持。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)有以下幾方面： 1.構(gòu)造了社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型。該模型在考慮節(jié)點(diǎn)度和傳播機(jī)制影響的基礎(chǔ)上,結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和傳染病動(dòng)力學(xué)理論,進(jìn)一步建立了動(dòng)力學(xué)演化方程組并采用該方程組刻畫了不同類型節(jié)點(diǎn)隨著時(shí)間的演化關(guān)系,反映了傳播動(dòng)力學(xué)過程受到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和傳播機(jī)制的影響。本文模擬了社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播過程,并分析了不同類型節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的行為規(guī)律。仿真結(jié)果表明：由于社交網(wǎng)絡(luò)的高度連通性,信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播的門檻幾乎為零；初始傳播節(jié)點(diǎn)的度越大,信息越容易在網(wǎng)絡(luò)中迅速傳播；中心節(jié)點(diǎn)具有較大的社會(huì)影響力；具有不同度數(shù)的節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的變化趨勢(shì)大體相同。 2.建立了基于自主性和可信度的個(gè)體觀點(diǎn)交互模型。該模型研究了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶觀點(diǎn)交互過程,從社交網(wǎng)絡(luò)用戶屬性出發(fā),引入了兩種個(gè)體特征——自主性和可信度,并分別建立了基于自主性的個(gè)體觀點(diǎn)交互模型和基于可信度的個(gè)體觀點(diǎn)交互模型。采用蒙特卡羅方法對(duì)模型仿真,研究結(jié)果表明：個(gè)體自主性促使個(gè)體極端傾向性的增大,促進(jìn)了群體極化現(xiàn)象的發(fā)生；個(gè)體自主性有利于小規(guī)模的觀點(diǎn)簇產(chǎn)生。同時(shí),具有較高可信度的個(gè)體能夠影響多數(shù)普通個(gè)體,推動(dòng)群體極化現(xiàn)象的產(chǎn)生；個(gè)體可信度有利于觀點(diǎn)簇的融合和大規(guī)模的群體出現(xiàn)。 3.研究了社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為的特征規(guī)律并對(duì)用戶影響力進(jìn)行了建模。本文提出了基于模板機(jī)制的Web信息抽取算法,通過所抓取的新浪微博的用戶數(shù)據(jù),分析了用戶行為的分布規(guī)律。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果表明,微博用戶的粉絲數(shù)量分布呈現(xiàn)冪律分布,而關(guān)注數(shù)量分布為無規(guī)則分布。通過計(jì)算斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù),發(fā)現(xiàn)微博用戶的粉絲數(shù)量與關(guān)注數(shù)量之間存在較弱的相關(guān)性,而用戶的平均回復(fù)數(shù)與平均轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)之間存在較強(qiáng)正相關(guān)性。在提取影響力若干關(guān)鍵因素的基礎(chǔ)上,本文提出了一個(gè)用戶影響力排名的算法,并采用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)所提出的算法進(jìn)行了驗(yàn)證。 4.研究了社交網(wǎng)絡(luò)中話題傳播行為規(guī)律和預(yù)測(cè)方法。本文采用基于模板機(jī)制的信息抽取方法,抓取了部分新浪論壇中的話題數(shù)據(jù),以分析話題傳播的行為規(guī)律。計(jì)算話題的傳播速度,發(fā)現(xiàn)其服從生命周期規(guī)律,即每個(gè)話題經(jīng)歷從出生、生長(zhǎng)、衰減到死亡的過程。基于此規(guī)律,假設(shè)話題在傳播過程中存在生長(zhǎng)因子與衰減因子,并建立話題速度變化規(guī)律的微分方程動(dòng)力學(xué)模型,再利用高斯函數(shù)擬合其生長(zhǎng)因子函數(shù),根據(jù)高斯函數(shù)的幾何意義和話題速度分布規(guī)律,賦予高斯函數(shù)參數(shù)明確的物理意義,利用提出的模型和實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)話題的傳播速度進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。此外,還研究了網(wǎng)絡(luò)話題之間的競(jìng)爭(zhēng)和影響關(guān)系。通過穩(wěn)定性數(shù)學(xué)模型抽象出話題相互競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系,建立基于穩(wěn)定性理論的話題競(jìng)爭(zhēng)模型,然后,以相軌線方法進(jìn)行分析,研究了處于這種關(guān)系中的網(wǎng)絡(luò)話題的發(fā)展趨勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：G206

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本文編號(hào)：2708522