基于促谣消息的社交话题群体行为预测研究

发布时间：2023-06-05 18:23

　　随着互联网的迅猛发展和社交软件的快速普及,谣言借助社交网络突破了其传播的局限性,进而滋生出新的表现形式即网络谣言。预测网络谣言传播中的群体行为在感知互联网上的舆情变化上起着重要作用。传统的网络谣言研究大部分是以谣言本身为切入点,并未着重考虑谣言与促谣消息和辟谣消息的共生性和对抗性。因此,如何有效度量分析谣言话题下多消息的互影响,如何挖掘谣言话题下用户之间的潜在关系,进而对谣言话题下群体用户行为进行预测是亟需研究和解决的问题。本论文基于社交网络的谣言话题,考虑到用户属性和谣言话题下“谣言-辟谣-促谣”三类消息影响力,分别对网络谣言转发行为预测和谣言话题下多消息用户互参与行为预测进行了研究。本文的主要研究工作和贡献如下:针对谣言话题消息的多样性问题,提出一种基于表示学习和促谣消息的谣言话题群体行为预测模型。首先,考虑到表示学习无监督特征学习的能力对不同的信息空间特征维度达到降维、统一化、稠密化的表达目的。特别的,本文设计了一种学习谣言话题潜在结构特征的新方法Rumor2vec。然后,考虑到谣言、促谣以及辟谣消息相互促进与抑制的传播过程,融入基于演化博弈论思想的合作竞争关系构建新的传播关系网...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 社交网络发展现状
        1.2.2 谣言传播模型概述
        1.2.3 用户转发行为模型概述
    1.3 主要研究内容
    1.4 论文组织架构
第2章 相关技术与理论概述
    2.1 在线社交网络基本特征
    2.2 网络表示学习方法
        2.2.1 DeepWalk
        2.2.2 Node2Vec
        2.2.3 LINE
    2.3 网络谣言传播预测模型
        2.3.1 基于传染病网络谣言传播动力学模型
        2.3.2 基于博弈论的网络谣言传播模型
    2.4 本章小结
第3章 基于表示学习和促谣消息的谣言话题群体行为预测模型
    3.1 引言
    3.2 问题定义
        3.2.1 相关定义
        3.2.2 问题形式化
    3.3 模型细节
        3.3.1 模型框架
        3.3.2 传播空间特征表示
        3.3.3 谣言-促谣-辟谣互影响量化
        3.3.4 转发行为预测模型
        3.3.5 模型算法
    3.4 实验验证与分析
        3.4.1 实验数据
        3.4.2 基线方法
        3.4.3 评估准则
        3.4.4 实验结果分析
    3.5 本章小结
第4章 基于谣言-促谣多类型消息交互的谣言话题群体行为预测模型
    4.1 引言
    4.2 问题定义
        4.2.1 相关定义
        4.2.2 问题形式化
    4.3 模型细节
        4.3.1 模型框架
        4.3.2 特征提取与定义
        4.3.3 互参与行为预测方法
        4.3.4 模型算法
    4.4 实验验证与分析
        4.4.1 实验数据
        4.4.2 基线方法
        4.4.3 评估准则
        4.4.4 实验结果分析
    4.5 本章小结
第5章 总结及未来工作
    5.1 全文总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果



本文编号：3831809