微博中信息传播特性分析及模型仿真研究
本文选题：微博 切入点：信息传播 出处：《系统仿真学报》2013年12期
【摘要】：针对微博中用户知名度和活跃度的不一致性,重新定义了网络中内/外部场强,建立了基于概率统计分析的随机性信息传播模型。为了验证模型的合理性与有效性,通过微博开放平台,采用应用程序接口对微博信息的转播/评论数据进行采集,然后分析微博中信息的传播速率随时间变化的统计特性,得出不同话题类型的微博信息传播特征具有非常相似的结论:信息发布后,其转播/评论数在短时间内达到峰值,然后便很快衰落。仿真实验说明:微博信息被转播/评论的概率越大,初始外部场强越大,说明信息的吸引度就越大,在前24小时内所完成的转播/评论数的比例也就越高,该模型较好地模拟了微博中用户对信息转播/评论随时间的变化趋势。
[Abstract]:Aiming at the inconsistency of user popularity and activity in Weibo, this paper redefines the internal / external field strength in the network, and establishes a stochastic information propagation model based on probabilistic statistical analysis.In order to verify the rationality and validity of the model, through Weibo's open platform, the application program interface is used to collect the relaying / commenting data of Weibo information, and then analyze the statistical characteristics of the information transmission rate changing with time in Weibo.It is concluded that the transmission characteristics of Weibo with different topic types are very similar: after the information is released, the number of broadcast / comment reaches its peak in a short period of time, and then declines quickly.Simulation results show that: the greater the probability of Weibo's information being relayed / commented, the greater the initial external field strength, the greater the attraction of the information, and the higher the proportion of broadcast / comment numbers completed within the first 24 hours.The model well simulates the tendency of users in Weibo to relay / comment information over time.
【作者单位】： 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61379114&61309014) 重庆市自然科学基金(CSTC,2011jjA40045)
【分类号】：TP393.092
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本文编号：1719775
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