新浪微博网信息传播分析与预测

发布时间：2017-10-09 15:04

  本文关键词：新浪微博网信息传播分析与预测

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【摘要】：文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的,并对传播行为进行预测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析,挖掘各种影响因素特征并进行建模.提出基于用户属性、社交关系和微博内容三类综合特征,使用机器学习的分类方法,对给定微博的用户转发行为进行预测.基于微博网关注关系拓扑,利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测,为预测微博的影响范围提供依据.文中通过实验分析了新浪微博符合复杂网络特征、社交类特征对转发行为有重要影响,并验证了传播预测的有效性.
【作者单位】： 东南大学计算机科学与工程学院;安徽工业大学计算机学院;
【关键词】： 微博 转发 信息传播 预测 社交网络 社会计算
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2010CB328104) 国家自然科学基金(61272531,61202449,61272054,61370207,61370208,61300024,61320106007) 国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2013AA013503) 高等学校博士点学科专项科研基金(2011009213002) 江苏省网络与信息安全重点实验室项目(BM2003201) 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学)项目(93K-9)资助~~
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1引言随着互联网技术的普及,更多的人享受到互联网带来的便利和乐趣.尤其是近几年在线社交网络[1]的迅速发展,人们越来越多地参与到互联网上丰富的社交活动中.以国内最大的微博网站———新浪微博为例,截至目前新浪微博的注册用户已超过5亿,每天有超过1亿条微博内容产生.事实

【参考文献】

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本文编号：1000838