社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播與控制研究.pdf

1、近年來，隨著社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)逐漸取代傳統(tǒng)媒體，成為人們獲取信息、傳播信息的主要平臺(tái)。社交網(wǎng)絡(luò)中信息數(shù)據(jù)的產(chǎn)生傳播也更為方便，在為信息傳播提供便利的同時(shí)也為謠言，反動(dòng)信息提供了更好的傳播平臺(tái)。與現(xiàn)實(shí)社會(huì)不同，社交網(wǎng)絡(luò)的輿情產(chǎn)生可以不受時(shí)間、空間的限制，使得社交網(wǎng)絡(luò)的輿情更加難以控制。當(dāng)負(fù)面社交網(wǎng)絡(luò)輿情大規(guī)模爆發(fā)時(shí)，如果不能及時(shí)有效控制負(fù)面輿情的發(fā)展，其將會(huì)成為影響廣泛的社會(huì)事件，危及整個(gè)社會(huì)的安全。因此，面向社交網(wǎng)絡(luò)輿情安

2、全的研究已經(jīng)得到學(xué)界和業(yè)界的重點(diǎn)關(guān)注。
　　本文以最具代表性的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)微博作為研究對(duì)象，旨在研究社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的影響、預(yù)測(cè)以及控制。由于微博網(wǎng)絡(luò)具有數(shù)據(jù)量大、信息碎片化嚴(yán)重、交互多樣性、信息傳播快等特性，通過系統(tǒng)審核或人工實(shí)時(shí)監(jiān)控等方式并不能有效地限制社交網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)信息的傳播。因此，針對(duì)微博這一社交網(wǎng)絡(luò)輿情主要推動(dòng)媒介，如何自動(dòng)實(shí)現(xiàn)微博輿情的傳播影響度量、預(yù)測(cè)、對(duì)負(fù)面輿情信息的傳播控制與監(jiān)管，有效阻止微博輿情危機(jī)爆發(fā)并正確

3、引導(dǎo)微博輿論是社交網(wǎng)絡(luò)輿情安全保障中亟待解決的重要問題。
　　本文從社交網(wǎng)絡(luò)輿情安全的角度出發(fā)，主要針對(duì)以下幾個(gè)方面開展研究:
　　首先，針對(duì)大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中存在大量碎片化數(shù)據(jù)，并且這些數(shù)據(jù)具有較高的稀疏性，提出一種面向多實(shí)體稀疏關(guān)系數(shù)據(jù)的高效聯(lián)合聚類算法。在算法中，為了充分利用多關(guān)系數(shù)據(jù)，提出了一種魯棒的約束信息嵌入方法構(gòu)建關(guān)系矩陣，降低了矩陣的稀疏性，進(jìn)一步提高了算法的準(zhǔn)確率。在稀疏約束的塊坐標(biāo)下降框架下，關(guān)系矩陣通

4、過非負(fù)矩陣三分解算法同時(shí)獲得不同實(shí)體的聚類指示矩陣。非負(fù)矩陣分解過程中，通過高效的投射算法實(shí)現(xiàn)快速求解，確保了聚類結(jié)果的稀疏結(jié)構(gòu)。在人工和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，算法在三個(gè)指標(biāo)上都具有明顯提高，特別在極端稀疏數(shù)據(jù)上的效果更加明顯。
　　其次，針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情事件相關(guān)消息傳播影響度量問題，在綜合考慮交互用戶歷史屬性、用戶間交互類型及交互頻次的基礎(chǔ)上，提出了基于用戶交互的微博有向傳播樹模型。在該模型中建立用戶交互度量矩陣來描述用戶間的

5、交互，對(duì)單消息傳播過程中的用戶交互圖進(jìn)行稀疏化處理形成有向傳播樹，來刻畫消息快速傳播過程描述。利用有向樹中邊的交互度量矩陣進(jìn)行消息影響力度量和垃圾消息識(shí)別。在真實(shí)的新浪微博數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，傳播樹模型能夠有效地刻畫消息傳播過程，同時(shí)能夠有效地度量消息的傳播影響。
　　再次，針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情事件相關(guān)消息傳播預(yù)測(cè)問題，考慮關(guān)鍵用戶對(duì)輿情事件傳播的影響，提出了基于關(guān)鍵用戶的動(dòng)態(tài)線性預(yù)測(cè)模型。為了避免結(jié)構(gòu)屬性對(duì)消息傳播規(guī)模預(yù)測(cè)的影響，將

6、消息的傳播規(guī)?？坍嫵啥鄠€(gè)用戶的傳播規(guī)模問題，并建立用戶傳播影響函數(shù)。為了提高線性模型的擬合效率，僅考慮關(guān)鍵用戶的傳播影響函數(shù)生成線性預(yù)測(cè)模型。利用預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的差異檢測(cè)輿情事件消息傳播中的關(guān)鍵用戶，并根據(jù)關(guān)鍵用戶動(dòng)態(tài)的調(diào)整預(yù)測(cè)模型。在真實(shí)的微博網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，模型能夠有效地預(yù)測(cè)消息傳播，在預(yù)測(cè)的同時(shí)能夠發(fā)現(xiàn)影響模型預(yù)測(cè)效果的關(guān)鍵用戶。
　　最后，針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)輿情產(chǎn)生時(shí)僅通過刪除相關(guān)輿情消息并不能有效地對(duì)輿情進(jìn)行控制的問題