基于SIR的SNS网络舆情话题传播模型研究

舆情话题通常是由突发性的新闻事件所引发,社交网站(Social Network Sites,SNS)因其庞大的用户规模和开放性、即时性与互动性等特点,成为舆情话题传播的重要渠道.因此,研究SNS网络中的舆情话题传播机制,将有利于对舆情话题的传播过程进行分析与监控.然而传统的网络信息传播模型无法真实地描述SNS网络中的舆情话题传播过程.为了解决上述问题,分析了SNS网络中的信息互动模式及舆情话题的传播特点,基于无标度网络上的SIR模型,通过引入内部感染概率、外部感染概率、免疫概率以及直接免疫概率,构建了SNS网络中的舆情话题传播模型.仿真结果表明,基于SIR的舆情话题传播模型可以很好地描述SNS网络中的舆情话题演化规律.     

基于传染病模型的社交网络舆情话题传播

针对传统模型难以真实地描述社交网络舆情话题传播过程,提出一种基于传染病模型的社交网络舆情话题传播模型。分析了社交网络舆情话题的传播特点,根据传染病动力学机制,将内部感染概率、外部感染概率、免疫概率以及直接免疫概率引入舆情话题传播过程中,构建了社交网络舆情话题传播模型,在Matlab 2012平台下采用Facebook数据集进行仿真测试。仿真实验结果表明,该模型可以准确描述社交网络中的话题传播行为特征,研究结果可以为社交网络舆论管理者提供有价值的参考意见。     

混合模型的微博交叉话题发现

微博具有信息量庞大,信息分散多样等特点,已经成为快速分享和传播信息的新平台.传统话题发现算法大部分都是基于划分的,没有考虑话题之间的关联性,存在一定的局限性,因此研究了大规模微博文本集上的话题发现问题.采用具有分词准确率较高、歧义识别特点的西南交通大学思维与智慧研究所中文分词系统对文本进行分词处理,并提出了基于混合模型的微博交叉话题发现算法.实验结果表明,该算法具有一定可行性和有效性.     

话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减

话题跟踪是一项针对新闻话题进行相关信息识别、挖掘和自组织的研究课题,其关键问题之一是如何建立符合话题形态的统计模型.话题形态的研究涉及两个问题,其一是话题的结构特性,其二是话题变形.对比分析了现有词包式、层次树式和链式这3类主流话题模型的形态特征,尤其深入探讨了静态和动态话题模型拟合话题脉络的优势和劣势,并提出一种基于特征重叠比的核捕捉衰减评价策略,专门用于衡量静态和动态话题模型追踪话题发展趋势的能力.在此基础上,分别给出突发式增量式学习方法和时序事件链的更新算法,借以提高动态话题模型的核捕捉性能.实验基于国际标准评测语料TDT4,采用NIST(National Institute of Standards and Technology)提出的最小检测错误权衡系数评测法,并结合所提出的核捕捉衰减评价方法,对各类主要话题模型进行测试.实验结果显示,结构化的动态话题模型具有最佳的跟踪性能,且突发式增量式学习和时序事件链的更新算法分别给予动态话题模型0.4％和3.3％的性能改进.     

话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减?

话题跟踪是一项针对新闻话题进行相关信息识别、挖掘和自组织的研究课题,其关键问题之一是如何建立符合话题形态的统计模型.话题形态的研究涉及两个问题,其一是话题的结构特性,其二是话题变形.对比分析了现有词包式、层次树式和链式这3类主流话题模型的形态特征,尤其深入探讨了静态和动态话题模型拟合话题脉络的优势和劣势,并提出一种基于特征重叠比的核捕捉衰减评价策略,专门用于衡量静态和动态话题模型追踪话题发展趋势的能力.在此基础上,分别给出突发式增量式学习方法和时序事件链的更新算法,借以提高动态话题模型的核捕捉性能.实验基于国际标准评测语料TDT4,采用NIST(National Institute of Standards and Technology)提出的最小检测错误权衡系数评测法,并结合所提出的核捕捉衰减评价方法,对各类主要话题模型进行测试.实验结果显示,结构化的动态话题模型具有最佳的跟踪性能,且突发式增量式学习和时序事件链的更新算法分别给予动态话题模型0.4%和3.3%的性能改进.     

基于反馈报道的话题模型动态修正方法

在话题追踪过程中,由于给定的初始话题相关报道少,而且话题具有动态演变的特点造成话题模型不准确。针对这一问题,提出了利用动态阈值收集反馈报道构造话题修正模型,实现了话题模型的动态修正;同时结合命名实体能够更加有效地区分不同话题的特性,提出了在修正话题模型时增大相关命名实体权重的方法,从而获得更准确的话题表示模型。实验结果表明,该方法能有效避免话题漂移现象,降低话题追踪过程中的漏报率和错报率。     

基于概率生成模型的微博话题传播群体划分方法

事件以话题形式在微博中迅速传播,并能够产生巨大的影响力。因此,对 参与 话题传播过程的用户进行分析以及发现具有不同主题兴趣情感倾向性的群体受到政府和企业的广泛关注。现阶段,绝大多数应用到微博的群体发现算法都是从单个用户出发,仅考虑了用户社会联系,与用户共享内容相隔离,其群体发现的结果不具有语义信息。少数算法综合了用户社会联系与内容,却忽略了微博本身的结构特性。因此从微博话题的角度出发,综合考虑话题传播过程中的用户交互、微博文本内容以及情感极性,同时结合用户的行为信息,提出了一个基于概率生成模型的微博话题传播群体划分方法BP-STG。采用吉布斯抽样对模型进行推导,不仅能够挖掘出具有不同主题倾向性的群体,同时还能够挖掘出群体的情感倾向分布以及用户在群体中的活跃度及其行为表现。此外,模型还能够推广到许多带有社交网络性质的媒体中。在获取的新浪微博两个话题数据集上的实验表明,BP-STG模型不仅能够有效地对微博话题传播群体进行划分,而且能够发现群体内部活跃用户以及用户在群体中的行为模式。     

基于转发关系的微博话题演化算法

现有的话题演化研究主要针对长文本。因此研究了微博短文本的话题演化问题,综合考虑微博的文本特征和非文本特征,利用微博的传播特性,提出了基于转发关系的微博话题演化算法MTERR。该算法首先以话题模型为基础,结合微博转发特性和话题的时间特征提取微博话题;然后采用话题的内容相关性指标和转发关联度指标构建话题关联函数,生成话题演化拓扑图;最后,基于真实微博数据集的实验结果表明,MTERR算法生成的话题演化图可以有效地反映热点事件发展演化的过程。     

基于双态模型的微博话题跟踪方法研究

针对话题先验相关报道稀疏性及在话题发展过程中所产生的漂移问题,结合微博文本特点提出了一种基于双态模型的微博话题跟踪方法。该方法首先提出了双态话题模型的构建方法,将其划分为永久存储区域和临时存储区域,分别用于保持跟踪话题的中心和跟踪话题部分特征词的变迁;并在跟踪过程中动态更新话题模型,能有效应对微博话题发展所产生的漂移。将该方法与其他微博话题跟踪方法进行对比,结果表明,该方法使得漏检率和误检率等指标均得到降低,有效地提高了话题跟踪的效果。     

基于SCIR的微博舆情话题传播模型研究

微博是舆情话题传播的重要渠道,研究微博网络中的舆情话题传播机制,将有利于对舆情话题的传播过程进行分析与监控,而传统的网络信息传播模型却无法真实地描述微博网络中的舆情话题传播机制。针对以上问题,分析了微博网络中的信息互动模式及舆情话题的传播特点,以传染病动力学中的SIR模型为基础,通过引入一个新的节点状态--接触状态,构建了基于SCIR（Susceptible Contacted Infected Removed）的微博网络舆情话题传播模型。仿真结果表明,该模型可以很好地描述微博网络中的舆情话题传播规律。     

基于KSC算法的无尺度僵尸网络传播模型研究

对于僵尸网络传播特性的研究已有一定进展,无尺度网络传播模型更加符合实际网络特征,基于KSC算法对僵尸程序在无尺度网络中的传播特性进行研究,研究发现,模型基本能够体现僵尸程序在无尺度网络的传播特性和感染特征。     

基于动态主题模型融合多维数据的微博社区发现算法

随着微博用户的不断增加,微博网络已经成为用户进行信息交流的平台.针对由于博文长度受限,传统的社区发现算法无法有效解决微博网络的稀疏性等问题,提出了DC-DTM算法.DC-DTM算法首先将微博网络映射为有向加权网络,网络中边的方向反映结点之间的关注关系,利用提出的DTM模型计算出结点之间的语义相似度,并将其作为节点间连边的权重.DTM模型是一种微博主题模型,该模型不仅能够挖掘博客的主题分布,而且能计算出某一主题中用户的影响力大小.其次,利用提出的复杂度低的标签传播算法WLPA进行微博网络的社区发现.该算法的初始化阶段将影响力大的用户结点作为初始结点,标签按照结点的影响力从大到小进行传播,克服了传统标签传播算法的逆流现象,提高了标签传播算法的稳定性.在真实数据上的实验表明,DTM模型能很好地对微博进行主题挖掘,DC-DTM算法能够有效地挖掘出微博网络的社区.     

An approach of Bursty event detection in social networks based on topological features

User relations and information propagation on social networks can reflect events in real society. Online detection of bursty events is of great significance to studying the evolution of social networks and cyberspace security. Current research works focus on building an event recognition model based on text information and then utilizing clustering or topic model methods to extract features from the data stream and then detect events that have not existed before. The text-based method is designed for specific content, and it does not consider the features of network dynamic evolution. It is restricted by the type and quality of text in social networks, limiting its practical application scenarios. However, there exist remarkable correlations between the occurrence of events and the evolution of the network. In this paper, we consider mining the network structure changes to identify bursty events, the superiority which is that it is sensitive and widely used. We integrate snapshot network topology indexes to quantify its structural features. Then we can judge whether there is a burst event by investigating the change degree of the network structure features of the adjacent snapshots. The effectiveness and efficiency of our approach are further confirmed by experimental studies on four real social network data sets. In addition, we also discuss the salient features of the bursty events and compare the impact of the bursty events on the network structure with that of the scheduled events.

     

基于PageRank的在线社交网络消息传播模型

经典的消息传播模型没有充分考虑在线社交网络的复杂性以及网络节点间的拓扑结构差异。针对这种情况,提出一种基于PageRank的在线社交网络的消息传播模型P-SIR。该模型利用节点的PageRank值作为节点权威度并考虑在线社交网络传播机理,刻画不同类型节点随着时间变化的状态演化关系,反映消息传播过程受到网络拓扑结构和传播机理的影响。该模型还考虑在线社交网络中影响消息传播过程中的一些实际因素,动态指定节点的权威度以适应非均质网络,并考虑外部社会加强效应。采用3种不同类型的网络模拟消息传播过程,通过仿真实验验证P-SIR模型可以有效反映在线社交网络中的消息传播过程。     

一个有效的动态网络节点影响力模型

网络节点影响力度量对社会网络研究具有重要的价值,静态网络的影响力度量是目前研究的主要问题。然后社会网络的结构经常会随着时间变化,呈现出动态网络。静态网络节点影响力度量模型虽然可以对动态网络不同时间点上的快照进行度量,然后这种机制很难刻画动态网络节点影响力的变化过程。本文将动态网络建模为不同时间点网络的叠加快照,然后构建了动态网络边权重衰减和节点影响力衰减机制,基于衰减机制提出了动态网络节点影响力模型,模型可以应用于加权或无权动态网络节点影响力度量。为了客观衡量本文模型的性能,在一个模拟网络和三个真实网络进行了不同实验。在模拟网络上,将结果与人工标注的结果计算肯德尔系数,针对三个真实网络则进行了不同角度的影响力效果分析。实验结果表明本文模型不仅可以较好的刻画动态网络节点影响力的变化过程,还可以准确度量动态网络节点影响力。     

一种改进的室内wsn仿真模型

针对室内无线传播模型具有多径传播效应的特性和无线传感器网络协议栈的特点,提出了一种改进的室内无线传感器网络仿真方法。方法使用阴影模型模拟室内无线传播模型的多径传播效应,结合常用的无线传感器网络节点芯片的性能参数预测出无线信号在室内的实际传输距离,并在NS2中以该无线信道模型为基础,以无线传感器网络协议栈为标准,建立了一个改进的室内无线传感器网络仿真模型。仿真模型的测试结果表明该模型在数据包投递率及网络剩余能量的比率上与实际室内无线传感器网络的性能相似。证明建立的模型能为室内无线传感器网络的实际布网和应用提供可靠的依据。     

博客网络的演化过程研究

受NW小世界网络模型和BA无标度网络模型的构造方法的启发,提出一种基于优先连接增长的NW小世界网络模型用于模拟博客网络,该模型具有NW小世界网络的小世界特性,其增加的度分布也满足幂律分布.考虑到在实际博客网络中各种影响博主被链接的因素的存在,对模型进一步修改,在其基础上加入了知名度.最后以科学网博客为例,通过统计分析其中的博主好友信息,进行实验仿真,结果表明所提的模型能够真实地模拟科学网博客的网络拓扑.     

适应网络病毒传播的SIS离散模型

为有效地模拟病毒在适应网络中的传播,分析了当前适应网络病毒传播研究的现状,结合适应网络中存在的节点动力学和网络动力学相互作用、相互反馈的机制,提出了一种基于计算机仿真技术的适应网络病毒传播的SIS(susceptibleinfected-susceptible)离散模型.通过对所建模型进行仿真和分析,实验结果表明,病毒在适应网络中传播具有双稳态性;由于节点规避病毒传播而改变网络连接的行为,使得网络的度分布发生变化,该行为对病毒在网络中的传播具有抑制作用.     

Personalized recommendation of popular blog articles for mobile applications

Weblogs have emerged as a new communication and publication medium on the Internet for diffusing the latest useful information. Providing value-added mobile services, such as blog articles, is increasingly important to attract mobile users to mobile commerce, in order to benefit from the proliferation and convenience of using mobile devices to receive information any time and anywhere. However, there are a tremendous number of blog articles, and mobile users generally have difficulty in browsing weblogs owing to the limitations of mobile devices. Accordingly, providing mobile users with blog articles that suit their particular interests is an important issue. Very little research, however, has focused on this issue.In this work, we propose a novel Customized Content Service on a mobile device (m-CCS) to filter and push blog articles to mobile users. The m-CCS includes a novel forecasting approach to predict the latest popular blog topics based on the trend of time-sensitive popularity of weblogs. Mobile users may, however, have different interests regarding the latest popular blog topics. Thus, the m-CCS further analyzes the mobile users’ browsing logs to determine their interests, which are then combined with the latest popular blog topics to derive their preferred blog topics and articles. A novel hybrid approach is proposed to recommend blog articles by integrating personalized popularity of topic clusters, item-based collaborative filtering (CF) and attention degree (click times) of blog articles. The experiment result demonstrates that the m-CCS system can effectively recommend mobile users’ desired blog articles with respect to both popularity and personal interests.     

基于无尺度网络的僵尸网络传播模型

主流传播模型不能准确反映僵尸程序在Internet中的传播特性。针对该问题,提出一种基于无尺度网络结构的僵尸网络传播模型。该模型考虑了Internet网络的增长特性和择优连接特性,能够反映实际网络中的无尺度特性,更符合真实Internet网络中僵尸程序的传播规律和感染特性。