社交网络热点信息传播机制研究

发布时间：2021-04-14 16:23

　　在线社交媒体的蓬勃发展使其渐渐代替传统媒体成为了信息传播的主要渠道,这大大促进了信息传播的速度和广度,扩大了信息影响力。因此,理解在线社交网络中热点信息的传播规律对市场中的广告投放和舆论控制具有十分重要的意义。但是,目前人与人、人与信息、信息与信息之间的交互对信息传播机理的影响并不完全清晰,有待进一步研究。本文主要研究内容如下:心理学的情绪感染理论表明,在信息传播过程中,人们的情感会对其行为造成影响,从而影响信息传播。为研究不同情感对信息传播的影响,本文提出了基于情感的信息传播模型。首先,该模型引入了情感传播力描述不同情感对信息传播概率的影响,以此分析不同情感在信息传播过程中扮演的角色。此外,由于用户之间的连接关系是信息传播的基础,因此本文引入信息传播力来研究不同连接关系对信息传播过程的影响。然后,基于异质平均场理论建立了动力学方程,理论推导了信息传播的爆发阈值和传播规模。最后,通过计算机仿真模拟了不同的情感和连接关系影响下的信息传播趋势,并通过实验验证了模型的有效性。现有关于多重信息传播的研究大都基于单一话题考虑信息之间的关系,并且忽略了用户注意力限制对信息传播的影响。针对该问题,本... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

规则网络的

重庆邮电大学硕士学位论文第2章相关理论基础142.随机网络随机网络模型是1960年由Erds和Rényi提出的，所以也被称为ER模型，该类网络中任意两个节点以随机概率p(0p1)产生连边[51]。图2.2中生成了100个节点，任意节点之间按照概率0.3产生连边，其生成的网络结构图如图2.2(a)所示。由图2.2(b)可知，随机网络中节点的度都相近，节点的度分布服从泊松分布。(a)随机网络结构图(b)随机网络度分布图图2.2随机网络的网络结构图和度分布图3.小世界网络小世界网络也被称之为WS网络模型，是Watts和Strogatz发现的网络模型[52]，用于模拟具有小世界现象的网络。小世界现象就是MilgramStanley提出的著名的“六度分割理论”，该理论认为这个世界上任何两个人之间只需要通过不超过六个人就能够相互认识[53]。“六度分割理论”为社交网络奠定了基础，相应的小世界网络相对于规则网络和随机网络而言更能模拟真实的社交网络，其网络结构图和度分布图如图2.3所示。(a)小世界网络结构图(b)小世界网络度分布图图2.3小世界网络的网络结构图和度分布图

重庆邮电大学硕士学位论文第2章相关理论基础142.随机网络随机网络模型是1960年由Erds和Rényi提出的，所以也被称为ER模型，该类网络中任意两个节点以随机概率p(0p1)产生连边[51]。图2.2中生成了100个节点，任意节点之间按照概率0.3产生连边，其生成的网络结构图如图2.2(a)所示。由图2.2(b)可知，随机网络中节点的度都相近，节点的度分布服从泊松分布。(a)随机网络结构图(b)随机网络度分布图图2.2随机网络的网络结构图和度分布图3.小世界网络小世界网络也被称之为WS网络模型，是Watts和Strogatz发现的网络模型[52]，用于模拟具有小世界现象的网络。小世界现象就是MilgramStanley提出的著名的“六度分割理论”，该理论认为这个世界上任何两个人之间只需要通过不超过六个人就能够相互认识[53]。“六度分割理论”为社交网络奠定了基础，相应的小世界网络相对于规则网络和随机网络而言更能模拟真实的社交网络，其网络结构图和度分布图如图2.3所示。(a)小世界网络结构图(b)小世界网络度分布图图2.3小世界网络的网络结构图和度分布图

【参考文献】：
期刊论文
[1]竞争环境中基于主题偏好的利己信息影响力最大化算法[J]. 曹玖新,闵绘宇,王浩然,马卓,刘波.  计算机学报. 2019(07)
[2]基于SIR模型的情感网络传播分析[J]. 徐沛东,马力,李培.  计算机与数字工程. 2018(04)
[3]基于邻居节点间相互影响和改进概率的社交网络信息传播模型[J]. 张永,和凯.  计算机应用研究. 2018(03)
[4]DTM-SIR模型上信任机制对信息传播的影响[J]. 张永,华姗姗.  计算机工程与应用. 2018(21)
[5]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)
[6]在线社交网络信息传播研究综述[J]. 胡长军,许文文,胡颖,方明哲,刘峰.  电子与信息学报. 2017(04)
[7]基于SEIR的网络信息传播研究[J]. 赵丹玲,霍希,Chen Michael,吴建宏.  生物数学学报. 2016(04)
[8]基于概率递减机制的信息传播模型构建与分析[J]. 李娟,周学广,陈斌,郑笛.  海军工程大学学报. 2016(01)
[9]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)
[10]基于SI模型的信息传播研究[J]. 李娟,陈斌.  信息系统工程. 2015(08)

博士论文
[1]社交网络中的信息传播模型研究[D]. 杨洋.清华大学 2016

硕士论文
[1]基于演化博弈论的信息传播机制研究[D]. 赖礼城.重庆邮电大学 2019
[2]突发事件下基于SIRS模型的网络情感传播研究[D]. 谭博.杭州电子科技大学 2017
[3]一种基于个体行为的社交网络信息传播模型[D]. 李红杰.哈尔滨工程大学 2016



本文编号：3137636