微博用户行为与信息传播研究

发布时间：2024-05-17 14:47

　　随着互联网的发展,微博已经发展为人们交流、共享信息的重要平台。微博用户通过发布、关注、转发和评论等行为,促进了信息的传播。微博用户自身的行为不仅影响了消息的传播,而且也影响了消息的传播方向。为了快速检测信息传播,避免恶意信息造成较大影响,及时的检测到热点事件或恶意信息的传播范围,对保障社会的安定有重大意义。本文以分析微博用户行为基础,研究信息传播途径为背景,针对微博高维稀疏的特点,研究微博用户行为特征的获取、信息传播路径中较大影响力的k个用户节点,旨在建立用户行为特征模型,从而快速获得信息传播途径。本文主要研究如下:(1)为了尽可能地去除微博短文本中包含的大量噪声数据,对微博内容的成分进行分析,去掉文本中大量的无关信息,并通过简繁转换、分词和去停用词方法尽可能地得到无噪声数据。(2)根据微博用户行为(发布、关注、转发和评论等)和微博内容,提出一种融合用户行为和内容的微博用户影响力方法。通过对微博用户行为(发布、关注、转发和评论等)的分析,得到行为数据,进而计算出用户影响力的权值。利用微博用户内容建立词共现矩阵,继而运用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型...

【文章页数】：44 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图5.3主路径信息传播路径预测结果

图5.3主路径信息传播路径预测结果路径用户的个人主页发现，案例微博在主路径上的实际传播笑”首先转发了“小奇趣摘”发布的案例微博，且在“趣闻学你该吃药了”又对案例微博进行了二级转发，由此，案例闻搞笑”以及“趣闻搞笑”与“同学你该吃药了”之间形成了中营”对其他主路径用户转发的案例....

图2.2微博用户食品安全信息风险感知与传播行为影响因素研究框架

2.5风险放大下的微博用户食品安全信息风险感知与传播行为基于前文的文献回顾和研究模型,本研究的研究假设如下：

本文编号：3975745