基于多Agent的微博社交网络信息传播建模与分析

发布时间：2021-05-15 12:34

　　随着网络和计算机技术的发展,社交网络成为人们进行信息传播的重要平台。微博以其高效、开放的特点成为用户活跃度最高的在线社交平台之一,为人们发布信息、交流信息、获取信息提供了重要通道。在微博中,每个人既是信息的传播者也是信息的接收者,微博已成为消息扩散和舆论传播的重要平台,研究影响微博信息传播的相关因素,有利于管理和控制舆情传播。本文研究建立基于多Agent的微博社交网络信息传播模型,通过对微博个体属性与行为的定义,从微观角度出发研究系统的宏观演化现象,探讨相关因素对微博信息传播过程中的影响,研究了社交网络上模因的传播现象。主要工作如下:分析了微博中信息的传播模式以及信息传播网络的形成,分析了微博不同于其他社交网络平台的用户个体之间的用户关系,分为互相关注、单向关注、陌生人三种关系。考虑信息传播受信息传播方与信息接收方双方关系的影响,针对互相关注关系,定义互相关注双方之间为强关系。针对单向关注关系,定义单向关注双方为弱关系。针对陌生人关系,因其缺少关注联系定义为最弱关系。考虑不同强弱关系下影响信息传播的因素不同,对相关因素进行具体表述并给出相关算法描述。并在此基础上引入偏好概念,将相关影响... 

【文章来源】：青岛大学山东省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 微博社交网络信息传播国外研究现状
        1.2.2 微博社交网络国内研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 章节安排
第二章 相关理论基础
    2.1 信息传播的传染病模型
        2.1.1 SIR模型
        2.1.2 SIS模型
    2.2 复杂网络
        2.2.1 复杂网络基本概念
        2.2.2 图
        2.2.3 度和度分布
        2.2.4 聚集系数
        2.2.5 平均路径长度
        2.2.6 复杂网络基本类型
    2.3 多Agent建模仿真
        2.3.1 Agent及多Agent系统
        2.3.2 多Agent系统建模仿真方法研究
    2.4 微博相关理论基础
        2.4.1 微博概念及特点
        2.4.2 多Agent与微博信息传播
    2.5 本章小结
第三章 微博社交网络结构及传播特性分析
    3.1 微博数据
        3.1.1 数据分析过程
        3.1.2 微博数据获取
        3.1.3 数据处理
        3.1.4 定义及数据集描述
    3.2 微博网络结构分析
        3.2.1 入度与出度
        3.2.2 聚类系数
        3.2.3 平均路径长度
    3.3 微博社交网络信息传播特性分析
        3.3.1 微博社交网络关注机制
        3.3.2 微博社交网络用户关系分析
        3.3.3 微博社交网络中的用户行为
        3.3.4 微博社交网络信息传播有向性
        3.3.5 微博社交网络信息传播的节点复杂性
    3.4 本章小结
第四章 基于CP-nets的用户偏好决策分析
    4.1 影响信息传播行为的因素分析
        4.1.1 用户态度
        4.1.2 信息价值
        4.1.3 用户影响力
        4.1.4 用户认同度
        4.1.5 用户兴趣与信息内容相似性
    4.2 基于CP-nets的用户偏好决策模型
        4.2.1 CP-nets定义
        4.2.2 偏好规则建立
        4.2.3 最优输出查询
        4.2.4 最优结果输出
    4.3 本章小结
第五章 基于多Agent的微博社交网络信息传播模型
    5.1 复杂网络与多Agent结合
    5.2 Agent的属性
    5.3 Agent间的关系强度
    5.4 信息价值
    5.5 基于多Agent的交互规则
    5.6 多Agent仿真平台介绍与比较
    5.7 仿真网络构建
    5.8 实验结果与讨论
        5.8.1 微博信息传播效果随时间的变化
        5.8.2 个体怀疑性对微博信息传播的影响
        5.8.3 信息价值对微博信息传播的影响
        5.8.4 影响力对微博信息传播的影响
    5.9 微博信息传播建议
    5.10 本章小结
第六章 基于多Agent的微博社交网络模因传播仿真
    6.1 研究目的
    6.2 社交网络上的模因传播建模
        6.2.1 个体属性
        6.2.2 模因属性
        6.2.3 媒体
        6.2.4 传播规则
    6.3 仿真实验
        6.3.1 仿真网络构建
        6.3.2 实验结果与讨论
    6.4 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 论文工作总结
    7.2 论文展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]新媒体环境下公众舆论对新闻事件发展的影响——以微博为例[J]. 谢安楠.  新闻研究导刊. 2019(17)
[2]基于传染病模型的微博信息传播规律研究[J]. 白黎,杨亚强.  自动化技术与应用. 2019(06)
[3]基于Multi-Agent的政府干预下虚假舆情传播规律与控制决策[J]. 李春发,刘凯,王晟锴.  现代情报. 2018(05)
[4]基于节点态度的社交网络信息传播模型[J]. 黄宏程,孙欣然,胡敏.  工程科学与技术. 2018(01)
[5]基于转发行为影响因素的SCIR信息传播模型[J]. 张永,华姗姗,张航.  计算机工程. 2018(11)
[6]微博信息传播模型及其演化研究综述[J]. 崔金栋,郑鹊,孙硕.  图书馆论坛. 2018(01)
[7]在线社交网络信息传播问题研究综述[J]. 彭川,李元香.  计算机与数字工程. 2016(11)
[8]基于多智能体的网络社区负面口碑信息传播研究[J]. 蔡淑琴,王伟,周鹏,崔晓兰.  计算机科学. 2016(04)
[9]基于SCIR的微博舆情话题传播模型研究[J]. 丁学君.  计算机工程与应用. 2015(08)
[10]基于小世界网络的微博谣言传播演进研究[J]. 刘咏梅,彭琳,赵振军.  复杂系统与复杂性科学. 2014(04)

博士论文
[1]社交网络中个体交互行为和观点演化模式研究[D]. 刁苏蒙.北京交通大学 2016
[2]多主体系统仿真调度与贝叶斯网络决策建模问题研究[D]. 沈洋.南京航空航天大学 2012

硕士论文
[1]社交网络信息传播实证分析[D]. 刘向阳.南京邮电大学 2018
[2]基于多Agent的市场需求突变下供应链库存系统动态特性的仿真研究[D]. 谢锦锦.青岛大学 2017
[3]基于多主体的微博舆情演化研究[D]. 宋新宇.首都经济贸易大学 2017
[4]在线社交网络中信息传播规律的仿真研究[D]. 冯新颖.河北工业大学 2016
[5]面向微博社交网络的时变差别适应度模型研究[D]. 马路.北京化工大学 2016
[6]危机信息互联网传播仿真研究[D]. 梁红霞.哈尔滨工程大学 2011
[7]基于多Agent仿真的在线口碑传播网络形成机制研究[D]. 蒋帅.浙江大学 2010



本文编号：3187642