基于微博意见领袖的信息传播预测研究

发布时间：2020-05-23 16:20

【摘要】：社交网络的急速壮大源于当下整个互联网的蓬勃发展,通过社交网络平台进行交流、新闻的传送,已经成为人们每天生活必不可少的行为之一。对社交网络的研究有利于广告产品精准投放、分析舆情传播以及为社交网络提供科学依据等。国内外针对社交网络平台的信息预测研究中,意见领袖影响力的构建存在以下问题:选取指标时较为主观,构建影响力时少有结合真实数据的研究;在信息传播预测模型研究中,传统模型预测准确率需要提高且预测多以单位时间实时转发量展示,预测累计转发量的研究较少。针对以上问题,提出融合贝塞尔函数和Ebers-Moll模型的信息传播预测模型。主要的研究内容包含以下几个部分:第一,研究意见领袖影响力计算方法,通过拟合微博爬取的真实数据进行相关指标选取、利用AHP层次分析法进行指标权重计算、从而计算出意见领袖的影响力。最后根据意见领袖影响力的不同范围进行分级。第二,构建基于微博意见领袖的信息传播预测OLB模型,结合传统模型构建流程,利用贝塞尔函数、Ebers-Moll模型发现相关函数关系,根据所选指标拟合出意见领袖影响力与预测转发量的关系,并添加放大级数、时间调控参数等因子进行信息传播预测模型的构建。第三,通过爬虫爬取实验数据,选取不同级别的意见领袖进行OLB模型、传统模型与真实数据的仿真实验对比,并进行误差分析,根据误差判断OLB模型的有效性。综上,基于微博及意见领袖的特征构建出信息传播预测OLB模型,完成了意见领袖影响力计算、信息传播预测模型的建立、数据爬取及仿真实验。通过仿真分析和误差分析得出本文模型与真实数据比对重合度高、与传统模型相比在准确率上有显著提升,说明本文构建的模型模型合理、有效。
【图文】：

(c) (d)图 2.1 模拟微博用户间关系图：(a)节点:5/概率:0.5 (b)节点:50/概率:0.1 (c)节点:500/概率:0.02 (d)节点:5000/概率:0.005由上图所示，当用户数量处于 5、50 时可以清晰看到用户节点之间的关系；当用户数量达到 500 时，可以看到部分用户之间的连线；5000 个用户时，基本上已经看不清楚节点了。所以在基于微博上亿级的用户量，微博已经是一个节点众多的社交网络，这也是众多学者研究社交网络会重点考虑微博平台的原因之一。2.2.1 意见领袖的特点根据意见领袖的影响力范围不同，将意见领袖分为“单一型”和“综合型”。现代意见领袖基本上都属于 单一型 ，即如果一个人在某个领域里有一定的造诣，，并且积累了一部分的从众者，这个人在这个领域就可以作为意见领袖，通过自己的言论行为影响这些从众者。传统社会中的意见领袖多为“综合型”，传统社会的群体中往往会以几个有能力、有声望的人为意见领袖，所有事情都会被这些人影响。但针对现代意见领袖，互联网中的意见领袖正在由“单一型”向“综合型”过渡。

2 微博社交平台研究分析.1 热搜微博上榜方式微博传播最快的途径就是热搜微博，微博实时热搜榜每 10 分钟更新一次，时间内的搜索量进行排序的。如果一条微博在很短时间内就能获得非常高的上升趋势也非常快，很有可能进热搜榜；微博好友热搜榜是使用用户的直接接好友关系计算，并且只呈现好友圈子当中共同搜索过的内容。排序是按照来；热点、名人热搜榜是按照 24 小时内的搜索量排序的，热点热搜以及名是按照热搜热度排序的，也就是说搜索量越高排名也就越高。下图为实时微示意图。
【学位授予单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G206;TP391.1

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本文编号：2677624