基于谣言-辟谣信息的网络舆情群体行为分析与预测研究

发布时间：2021-09-23 14:45

　　自20世纪90年代互联网进入中国以来,移动终端技术得到快速的发展和广泛的应用。在线社交网络也凭借着它的超时空性、开放性、虚拟性等特点已经逐渐取代传统媒体,成为人们传播信息的主要载体。社交网络为人们生活提供了极大的方便,但同时也为谣言提供了传播渠道。与传统媒体相比,网络谣言更容易滋生,并且传播的速度和范围更快、更广。因此有效预测谣言的传播趋势对抑制谣言传播、营造健康的网络环境十分重要。本论文从谣言和辟谣话题传播空间的内容、结构、行为特征出发,分别在个体层面和群体层面对话题的态势变化进行建模、分析和研究。本论文的主要研究工作和贡献如下:1.在个体层面,提出一种面向谣言-辟谣信息的用户行为预测模型。首先,针对用户关系的隐秘性,设计一种user2pixel算法挖掘用户关系的隐秘性,并将话题传播用户关系网络转化为图像像素阵列。其次,针对谣言与辟谣信息对抗性,综合考虑谣言传播过程中影响用户行为的内部因素和外部因素,建立量化谣言-辟谣互影响力模型。最后,在user2pixel构建话题传播像素阵列的基础上,考虑到卷积神经网络对话题传播像素阵列的简单处理优势,并综合借鉴谣言互影响力转移矩阵,基于卷积神经... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

各类应用使用时长占比目前，在线社交网络正处于繁荣发展时期

重庆邮电大学硕士学位论文第5章实验验证及结果分析39(a)谣言话题A(b)谣言话题B(c)谣言话题C图5.1谣言话题多信息下用户参与情况分布图5.2用户行为预测模型验证在本节中，首先对恢复子模型网络参数进行对比实验。然后，对user2pixel算法的有效性进行分析。再对预测子模型分类器的选择和谣言-辟谣互影响力的有效性进行分析。最后，通过与其它四种基线方法的比较，评价该模型的性能。5.2.1基线方法为评估该模型的预测性能，本文将使用以下基线方法与本论文所提出的模型进行对比:

重庆邮电大学硕士学位论文第5章实验验证及结果分析42(c)测试集F1值图5.2不同学习率下模型性能示意图(a)测试集损失值(b)测试集精准率(c)测试集F1值图5.3不同叠加时间下模型性能示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色预测模型的电视频道热度预测[J]. 万倩,谢峰,赵明,王炳飞.  电视技术. 2017(Z1)
[2]微博信息传播预测研究综述[J]. 李洋,陈毅恒,刘挺.  软件学报. 2016(02)



本文编号：3405895