微博污染传播模型的研究与应用

发布时间：2024-11-28 22:25

　　随着网络用户的角色由感受者向发动者转变,Web2.0技术带来了又一次互联网革新。社交网络迅速发展,并拥有了庞大的用户群。其中,微博服务的各种创新应用进一步缩短了社交网络用户间的距离,其影响力日益增大,逐渐成为把守网络信息安全的关口。 微博用户通过关注的对象,可以便捷地获取对方的微博消息。微博信息很大程度上是依赖于用户的人际关系网进行的。当微博信息到达某用户之后,下一步行动是由传播源的活跃度和受体用户影响力和用户对之间的交互亲密度共同决定的。另外,微博中一旦出现污染实情,如何快速有效地在庞大的用户群体中定位受染用户,妥善处理,尽可能减小污染对网络造成的危害也是需要被关注的重点。 本文的研究目的在于对谣言在微博网络中的传播特性进行实验和探寻,并根据传播模型提出检测受染用户的应用,其中,研究用户行为对用户关系乃至整个微博信息网络的影响是本文的研究重点。 本文从构成微博的用户、关系及消息三大构件入手,经过统计特性分析,选取适当的指标,量化用户间的交互关系,提出了受收发双方影响的传播系数。针对不同类型的用户类型以层次分析法区别交互习惯,构建了微博中谣言传播模型。通过与实际的谣言污染观测...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
目录
图目录
表目录
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究内容的提出
    1.3 研究意义
    1.4 论文的主要研究工作和组织结构
        1.4.1 主要研究工作
        1.4.2 论文组织结构
2 微博服务
    2.1 微博的定义
    2.2 国内外微博服务对比
    2.3 微博的网络性质
    2.4 微博信息传播的构件特征
        2.4.1 微博用户特征
        2.4.2 微博的用户关系
        2.4.3 微博消息特征
    2.5 国内外微博的研究成果
        2.5.1 社交网络研究
        2.5.2 微博特征研究
        2.5.3 微博污染研究
        2.5.4 微博应用研究
    2.6 本章小结
3 微博谣言传播模型
    3.1 用户影响力
        3.1.1 指标选取
        3.1.2 影响力计算
        3.1.3 用户类型的区别
    3.2 谣言传播模型
        3.2.1 SIR模型
        3.2.2 传播系数
        3.2.3 谣言传播模型
    3.3 本章小结
4 MRPM的有效性验证
    4.1 模型有效性验证
    4.2 微博谣言传播模型的应用
    4.3 本章小结
5 微博的谣言检测应用
    5.1 微博谣言分布搜索模型
    5.2 污染源分析
    5.3 受染用户检测实验
    5.4 检测应用有效性验证
    5.5 影响因素实验
        5.5.1 搜索阈值S0

        5.5.2 搜索范围
        5.5.3 微博群密度
    5.6 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 微博管理建议
    6.3 进一步工作
参考文献
致谢
个人简历、在学期间录用的学术论文
    个人简历
    录用的学术论文



本文编号：4012857

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