基于社会网络分析的微博舆情传播主体分析研究

发布时间：2017-08-05 20:24

  本文关键词：基于社会网络分析的微博舆情传播主体分析研究

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【摘要】：随着互联网的飞速发展,信息容量呈爆炸式增长,人们日常生活中的交流与情绪表达,越来越多的反映在互联网中。但随之而来的却是很多网络安全问题,其引发的网络舆情问题严重影响到人们的工作生活和社会稳定。因此迫切需要我们对舆情传播主体进行分析研究,以便寻找网络核心成员,了解舆情的发展和传播情况,引导舆论热点向良性方向发展,减少有害信息对社会造成的影响。社会网络分析作为一种结构化的研究方法,主要研究的是个体及个体间的关系,其一系列的中心度算法,可以很有效的分析出处于核心地位的节点。但是在实际的微博网络中,可能会存在很多“僵尸粉”和“水军”,这些节点在网络中并没有意义,却能够在很大程度上影响节点的重要度衡量,因此需要我们更深入的探索更为有效的节点重要度计算方法。本文通过深入研究微博信息及微博用户网络结构,提出了一种新颖的基于粉丝影响度的网络成员重要度评价算法。研究内容主要包括以下几个方面：首先,研究并提出了“用户节点属性”概念,通过对微博信息的分析,将“转发”,“评论”和“点赞”作为恒量一个节点好坏的属性值。其次,提出了“节点的粉丝影响度”概念,节点的粉丝影响度由节点的所有粉丝节点的属性值决定。再次,对社会网络分析的点度中心度算法进行了重要改进。在社会网络分析中,节点的重要度由节点的度(即链入节点的个数)决定,本文节点的重要度则由链入节点的粉丝影响度决定。通过基于粉丝影响度的节点重要度评价算法,解决了社会网络分析中仅仅由节点的度决定节点重要度可能存在的结果不精确的问题,使分析结果更加准确且符合实际情况。最后进行了实验和分析。实验结果表明,本文的方法在相对较低的时间开销情形下,能够有效地提高微博传播主体的分析准确性。
【关键词】：社会网络分析 SNA 微博舆情 核心成员
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G206;TP391.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.2.1 微博研究现状10-13
• 1.2.2 社会网络分析研究现状13-15
• 1.3 本文章节安排15-16
• 第2章 相关技术介绍16-26
• 2.1 社会网络分析介绍16-21
• 2.1.1 社会网络分析基本模型16-17
• 2.1.2 中心性分析17-19
• 2.1.3 凝聚子群分析19-20
• 2.1.4 核心—边缘结构分析20-21
• 2.2 网页爬取技术介绍21-25
• 2.2.1 WebClient爬取技术相关介绍21-23
• 2.2.2 Jsoup解析技术相关介绍23-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第3章 网络核心成员的发现与研究26-36
• 3.1 系统架构26-28
• 3.1.1 系统框架26-28
• 3.1.2 总体流程28
• 3.2 基于粉丝影响度的网络成员重要度评价算法28-35
• 3.2.1 网络模型构建29-31
• 3.2.2 节点的属性31-34
• 3.2.2.1 节点的属性31-33
• 3.2.2.2 节点的属性值33-34
• 3.2.3 节点的粉丝影响度34
• 3.2.4 节点的重要度34-35
• 3.3 本章小结35-36
• 第4章 实验和结果分析36-46
• 4.1 样本选取36
• 4.2 数据库表设计36-39
• 4.2.1 节点重要度表36-38
• 4.2.2 节点属性表38
• 4.2.3 节点与粉丝对应关系表38-39
• 4.3 实验指标39-40
• 4.3.1 前n排序准确率39
• 4.3.2 前n排序召回率39
• 4.3.3 前n排序F-测量值39
• 4.3.4 时间复杂度评估39-40
• 4.4 实验结果与分析40-45
• 4.4.1 排序准确率40-42
• 4.4.2 排序召回率42-43
• 4.4.3 F-测量值43-44
• 4.4.4 时间复杂度44-45
• 4.4.4.1 理论时间复杂度分析44
• 4.4.4.2 实验结果分析44-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 工作总结与展望46-48
• 5.1 研究总结46-47
• 5.2 展望47-48
• 参考文献48-52
• 攻读硕士学位期间发表的论文52-53
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作53-54
• 致谢54

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