基于机会、信任和动机的信息传模型构建及预测分析

发布时间：2021-12-29 20:31

　　Facebook、Twitter、微博等大规模在线社交网站的迅猛发展,预示着社交网络已经成为人们获取信息、发布信息、社会交往的关键平台。大量的节点用户积极参与到信息的产生与传播的过程中,使得信息呈现出内容全面丰富、传播快速准确、传播范围广、影响程度深等特性。一个优秀的信息传播及其预测演化模型可以使人们对舆论、营销等传播方式有更精准和直观的领会,有利于发现传播方式的薄弱环节,进而预判其可能带来的风险水平,拟定相关的控制措施。尤其对威胁社会治安、引起社会动荡的网络舆论进行有效的控制及引导具有明确的正向社会意义。然而,当前的信息传播及其预测演化模型大多存在两方面的问题:一是以信息内容和网络拓扑结构为传播条件,并未考虑到网络中节点用户的社会性或传播主体情感性的传播因素;二是现有的多数模型主要考虑传播用户的静态属性,而忽略网络用户行为或兴趣会随时间变化的情况,不具备信息传播预测的能力。为解决以上问题,本文对微博社交网络中的信息传播及其演化预测进行研究。主要研究内容包括以下两个方面。（1）利用社会归属网络中的三元闭包原则,本文提出了一种基于机会、信任和动机的混合社会因素信息传播模型构建方法。首先,... 

【文章来源】：西华大学四川省

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

信息传播机制框架描述图

基于机会、信任和动机的信息传播模型构建及预测分析（6）通过实验对本文所提出的信息传播模型及演化预测模型进行分析评估。在实数据集上通过实验对比得出，提出的 GCIP-PageRank 模型既考虑了传统的信息传播型没有充分考虑的网络节点的社会因素特征，又对传播信息内容进行了挖掘，得到了好的信息传播模型效果。此外，实验证明提出的 TSPIP 模型对具有突发流量的微博热事件的传播预测方法是有效的。

一个社会归属网络，显示出人们之间的友谊和他们与社会团体的归属关系

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3556825