首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
社交网络影响力研究综述   总被引:4,自引:3,他引:1  
互联网正逐步演变为无处不在的计算平台和信息传播平台。在线社交网站、微博、博客、论坛、维基等社交网络应用的出现和迅猛发展,使得人类使用互联网的方式产生了深刻变革——由简单信息搜索和网页浏览转向网上社会关系的构建与维护、基于社会关系的信息创造、交流和共享。社交网络中个体间的交互形成影响力,社交网络中的影响力主要依赖个体间的关系强度、个体间的网络距离、时序因子以及网络特征与个体特征等。影响力分析技术的相关研究主要包括个体间的影响强度度量技术、个体影响力度量技术、影响力扩散机制等。  相似文献   

2.
随着在线社会网络的大规模应用和普及, 亟需对在线社会网络进行深入研究分析。在线社会网络的网络结构和信息传播研究是该领域中的两大研究热点和关键问题。网络结构包括关键节点、网络关系以及社团的挖掘, 通过对网络结构的分析可以掌握被分析网络中存在的社团、节点之间的关系以及关键节点等, 而这种分析对于国家及时掌握在线社会网络的舆情、公司广告在网络上投放策略的制定都具有极大的帮助。对在线社会网络信息传播的研究主要有信息传播动力模型、信息传播源和路径的发现与描绘、信息传播的最大化和最小化等, 通过对在线社会网络信息传播的研究, 人们可以对在线社会网络信息传播的影响进行预测和干预, 从而可以将信息传播的影响按照有利的方向引导。综述了在线社会网络的网络结构和信息传播的研究现状, 并对这两方面的主要研究方法及技术的优势和不足以及适用场合进行了对比分析。  相似文献   

3.
随着在线社会关系网络的迅猛发展,每天数以千万计的人通过发表、评论、分享等方式,产生和传播各类话题.对在线社会关系数据的感知与收集、存储管理、群体行为等进行研究,能更好地挖掘和分析社会关系网络.由于微博平台的登录、数据显示与处理等方面与传统网络平台有很大差异,传统网络爬虫不适于对微博信息的全面抓取.本文采用模拟用户浏览行为方法来爬取海量微博数据,通过数据包截取与分析等手段获取相关信息.实验结果表明该方法的有效性.在此基础上,以收集的微博数据为研究对象,对群体行为进行了分析.  相似文献   

4.
在线社会网络中信息的传播路径包含着用户对内容、来源等的偏好信息,研究运用信息的传播路径来预测用户信息分享行为的方法。基于传播路径的信息过滤能力研究了信息在网络中的传播过程和信息传播路径的转换方法。运用基于关联规则的分类算法对在线社会网络中的信息分享行为进行预测。以新浪微博为例对微博用户的转发行为进行了预测,结果表明该方法对在线社会网络中的活跃用户的信息分享行为的预测具有较好的效果。  相似文献   

5.
网络群体行为的演化博弈模型与分析方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
随着社会关系网络和在线社会网络应用的不断发展,如何理解和分析群体合作行为的稳定维持和演化是社会关系网络研究中面临的最大的挑战之一.文中综述了网络群体行为和随机演化博弈模型与分析方法等方面的研究工作,介绍了可用于网络群体行为分析评价的指标和模型,总结了网络群体行为和随机演化博弈模型的若干研究和分析方法,探讨了应用随机演化博弈模型进行网络群体行为研究的可行性.基于这些讨论,展望了社会关系网络中的网络群体行为研究所面临的主要挑战.  相似文献   

6.
在线社会网络中信息扩散研究可以帮助网络用户获取有价值信息、帮助企业推广产品、帮助政府调控舆情,应用价值巨大.该文旨在综述在线社会网络中信息扩散研究的现状.首先详细阐述了研究背景和研究意义;随后将当前研究划分为基于理论扩散模型的研究和基于信息扩散级联的研究两类,前者包括信息扩散特性研究、信息扩散概率计算、信息扩散最大化问题和竞争性的信息扩散最大化问题,后者包括信息扩散特性研究、用户影响力计算和信息扩散预测模型,对上述各方向的研究方法和研究进展进行了概括、比较和归纳,同时对各研究方向之间的内在关联进行了深入分析;接着探讨了信息扩散动态性和在线社会网络动态性的关系;最后对该研究目前存在的问题和一些未来发展方向进行了总结.  相似文献   

7.
随着在线社会网络的快速发展,越来越多的人开始利用微博或Twitter来传播信息或分享观点.研究社会网络中的信息传播规律对于意见领袖挖掘、舆情监控、品牌营销等有着重要意义.虽然有关社会网络中的信息传播模型已经得到广泛研究,但是影响网络中节点之间信息传播的因素有哪些,以及如何刻画信息传播过程,仍然是一个有待深入研究的重要内容.传统的传播模型及其扩展模型更多地从网络结构出发研究信息传播,很大程度上忽视了节点属性和信息内容的影响.从多个维度提取信息传播的特征,包括节点属性特征和信息内容特征,对节点间传播概率和传播延迟进行建模,提出一个细粒度的在线社会网络信息传播模型.利用随机梯度下降算法学习模型中的各个特征的权重.另外,针对模型的传播预测功能,在新浪微博真实数据集上进行了实验,结果表明,在预测准确率方面,所提出的模型要优于其他同类模型,如异步独立级联模型、NetRate模型.  相似文献   

8.
《计算机科学与探索》2016,(11):1524-1531
在线社会关系网络中,用户之间的关注关系网络承载着上层的信息传播,关注关系网络的结构影响着消息的可见度,并影响着信息传播过程的转发选择。以新浪微博为例,围绕信息传播中的多次暴露现象展开研究,结合用户关注关系网络的结构,探索信息传播过程中多次暴露情形下用户转发选择行为的模式和规律。针对信息传播中用户在多个暴露源下的转发选择预测问题,融合消息内容、网络结构、时序和交互历史等多方面因素,建模和预测用户转发选择。实验结果表明,新方法的预测准确率高达91.3%。  相似文献   

9.
王振飞  张利莹  张行进  李伦 《计算机科学》2017,44(2):275-278, 289
随着在线社交网络的快速发展,提取信息传播特征和构建传播模型已成为研究热点。针对传统微博网络传播模型未考虑用户的不完整阅读、潜伏期和直接免疫等行为难以准确识别免疫节点的缺陷,通过分析用户的行为特征,提出增加传播的个体分类和完善传播途径的微博网络传播算法(MSILR)。该算法可以使用户根据微博信息的传播特性及时获得、传播和屏蔽信息,根据模型反映的社会关系和在线社会行为完善社交网络的功能。以新浪微博为例,分析微博网络的传播机理和网络参数对信息传播过程的影响,完善动力学演化方程组,刻画信息传播过程随时间的演化规律。在真实微博网络数据集上进行测试,并与传统算法进行比较,实验结果表明了MSILR算法的有效性和可行性。  相似文献   

10.
定位和溯源是控制信息传播的基础,理解和研究信息传播过程则是溯源的前提.在线社交网络(online social network,OSN)是网络生活的重要内容,用户在在线社交语境中进行的一系列活动从本质上来讲都是在进行信息交互,针对这一语境下信息扩散的特征,综合现有研究中的传染病传播模型的设计思路,基于CSR模型,提出一种新型的模型CSRR,为在线社交网络的进一步分析提供重要的参考和依据,同时为公安机关的侦查工作和舆情监管提供技术支持.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号