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文檔簡介
1、隨著計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的普及,人與人之間的交流克服了空間障礙,在線社交網(wǎng)絡(luò)也在人們的日常生活中發(fā)揮著越來越重要的作用。隨之而來的信息量爆炸式增長、信息傳播速度的劇增以及信息獲取途徑的多樣化,在給人們提供便利的同時,也對輿情預(yù)警、謠言遏制等提出了新的挑戰(zhàn)。
本文在已有的在線社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播研究的基礎(chǔ)上,針對新浪微博數(shù)據(jù),深入研究了在線社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播機(jī)制,本文的主要工作和研究成果如下:
1、已有的關(guān)于twitter和博客的研
2、究工作表明用戶發(fā)布信息的行為具有明顯的周期性,本文基于新浪微博數(shù)據(jù),對不同時間段微博的發(fā)布數(shù)量進(jìn)行了統(tǒng)計分析,結(jié)果表明新浪微博用戶的行為也具有周期性的特點(diǎn):工作日的發(fā)布量明顯多于周末;而微博發(fā)布的高峰時段在周末和工作日也有所差別,工作日的高峰時段在中午十一點(diǎn)左右,而周末是在晚上,而且周六的高峰時段晚于周
2、轉(zhuǎn)發(fā)作為新浪微博的重要功能之一,是信息傳播擴(kuò)散的主要方式,本文將一條微博的轉(zhuǎn)發(fā)過程對應(yīng)到一個轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò),即以用戶為節(jié)點(diǎn),用
3、戶間的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系為連邊,研究了微博轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)的特征,發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和寬度呈冪律分布,深度近似服從指數(shù)分布。信息傳播是隨著時間逐步推進(jìn)的,微博上信息持續(xù)時間和相鄰兩次轉(zhuǎn)發(fā)行為之間的時間間隔分布都服從冪律分布;根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)隨時間演化趨勢不同,將微博大體分為六類。利用出度入度序列的方法,統(tǒng)計了轉(zhuǎn)發(fā)模式出現(xiàn)的頻率,發(fā)現(xiàn)最常見是星圖和鏈圖,由于微博轉(zhuǎn)發(fā)的便利性和低代價,轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)中包含一定數(shù)量的自環(huán)和雙向邊。此外,統(tǒng)計結(jié)果還表明信息在用戶面前暴露的
4、次數(shù),對用戶的轉(zhuǎn)發(fā)概率有一定影響。
3、在上述實證研究的基礎(chǔ)上,本文提出了一個新的信息傳播擴(kuò)散模型。在這個模型中,將用戶按照其個性分為標(biāo)新型和從眾型,用戶參與轉(zhuǎn)發(fā)的概率不僅與信息在用戶面前的暴露次數(shù)有關(guān),也和用戶的個性特征相關(guān)。在不同網(wǎng)絡(luò)上的仿真表明底層網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和不同類型節(jié)點(diǎn)的比例都對信息擴(kuò)散規(guī)模和傳播速度有影響,從眾型節(jié)點(diǎn)在一定程度上會抑制信息的擴(kuò)散。以度中心性、介數(shù)中心性和特征向量中心性作為節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)時,在一定范
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