面向时间感知的微博传播模型研究

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。     

面向海量网络数据的收集方法研究与分析

网络爬虫是当前应用最普遍的针对海量网络数据的收集方法,其通过一定规则和URL自动抓取互联网信息及数据,主要是由程序来实现的.研究和分析了海量网络数据收集方法的理论基础,针对微博用户信息数据收集,提出了一种基于Scrapy框架的爬虫方法.     

网络群体行为的演化博弈模型与分析方法

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.     

新浪微博网信息传播分析与预测

文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的,并对传播行为进行预测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析,挖掘各种影响因素特征并进行建模.提出基于用户属性、社交关系和微博内容三类综合特征,使用机器学习的分类方法,对给定微博的用户转发行为进行预测.基于微博网关注关系拓扑,利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测,为预测微博的影响范围提供依据.文中通过实验分析了新浪微博符合复杂网络特征、社交类特征对转发行为有重要影响,并验证了传播预测的有效性.     

分级意见领袖下的微博信息传播与数学建模

为了有效地分析意见领袖在微博在线社交网络传播中所起的作用及微博信息传播的生命周期,提出了一种OLL分级意见领袖模型。首先,爬取微博数据,并进行数据统计分析;其次,将传播力构建为转发数、活跃度与粉丝量3个因素相关的函数,并建立一种基于层次分析的权重计算方法;最后, 利用计算的传播力并结合OLL模型,对意见领袖传播作用及微博生命周期进行了实验分析。仿真结果表明:意见领袖在微博信息传播中有很强的传播效应,通过计算得出OLL模型仿真与3组真实数据的误差分别为9.6%,13.4%,4.5%,从而证明了所提OLL模型对于分析意见领袖在微博信息传播中的生命周期是合理且有效的。     

基于微博的用户社区网络挖掘分析

以新浪微博为研究平台,随机获取微博用户数据作为研究样本,通过共链关系构建社会网络,利用聚类分析方法对样本进行微博关注好友的网络群体分析,网络内部子结构分析和个体角色分析。进而从微博用户好友数据中挖掘关注对象的特征和关注对象间的关联特征,并对改进微博用户关注好友的推荐和信息推送提出一些建议。     

基于行为分析与传播个体的微博传播模型研究

随着社交网络的迅速发展,掌握信息传播的规律,进行信息传播的管理越来越重要,而提取信息传播特点和建立模型已经成为研究热点。传统信息传播模型并未考虑易感染者的类型以及时间网络等行为因素,对信息传播规律的研究不够准确。针对信息传播及用户行为的分析,改进模型增加双重易感染者、潜伏者等传播个体和优化传播过程的微博网络传播算法(MDSLIR)。该算法使得用户可以根据传播方式及时获取、传播和免疫信息,从而更好对社交网络信息进行管理。以新浪微博为例,研究微博信息的演化规律,使用微博上的真实数据进行仿真测试,并与传统算法进行比较,实验结果表明MDSLIR算法的有效性和可行性。     

基于微博的用户社区网络挖掘分析

以新浪微博为研究平台,随机获取微博用户数据作为研究样本,通过共链关系构建社会网络,利用聚类分析方法对样本进行微博关注好友的网络群体分析,网络内部子结构分析和个体角色分析。进而从微博用户好友数据中挖掘关注对象的特征和关注对象间的关联特征,并对改进微博用户关注好友的推荐和信息推送提出一些建议。     

基于信息挖掘技术的大学生微博行为研究

本文将信息挖掘技术应用于大学生微博分析,以江南大学在校生为研究对象,通过收集学生的微博数据,对微博内容和行为进行分析,力求以真实的微博数据为依据,客观地反映当前大学生微博的使用现状,并探究不同群体大学生的微博行为差异。     

网络意见人士的调查分析

本文借用新浪微博平台,通过python爬虫获取新浪微博的内容,对网络意见人士的身份信息、微博转发量和评论内容等进行文本统计分析,对网络意见人士的身份特征、群体行为特征及群体政治认同特征进行分析和总结.     

基于中文微博的情感词典构建及分类方法磁

微博情感研究已成为网络文本分析的重要研究领域,微博情感词典是进行微博情感分类的基础。提出一种在分析海量微博语料情感的过程中,自动构建情感词典的方法。方法自动从语料中获取情感词汇、筛选确定情感新词,使用SO-MB 算法计算新情感词的情感极性及强度,构建微博情感词典,结合规则对中文微博进行无监督情感分类。实验证明提出的微博情感词典的构建方法及微博情感分类方法是有效的。     

基于话题标签和转发关系的微博聚类和主题词提取

针对微博聚类正确率不高的问题,在研究微博数据特点的基础上,利用微博hashtag来增强向量空间模型,使用微博之间的转发关系提升聚类的准确性,并利用微博的转发、评论数以及微博发布者信息来提取聚类中的主题词。在新浪微博数据集上进行实验发现,与k-means算法和基于加权语义和贝叶斯的中文短文本增量聚类算法(ICST-WSNB)相比,基于话题标签和转发关系的微博聚类算法的准确率比k-means算法提高了18.5%,比ICST-WSNB提高了6.48%,召回率以及F-值也有了一定的提高。实验结果表明基于话题标签和转发关系的微博聚类算法能够有效地提高微博聚类的正确率,进而获取更加合适的主题词。     

基于中文文本分析的微博情感地图的制作

自web进入2.0时代以来,互联网社交信息爆炸式地融入了人民生活,对海量社交网络信息的分析成为文本分析领域的一个重要研究方向.本文通过整理情感词典,制定语义规则,分析评测中文微博的情感色彩并与GIS空间分析方法相结合绘制出了情感地图.试图以客观的评价手段,对主观情绪进行科学计量化描述,并以地图为载体进行直观表达.论文将微博情感分析结果作为公民幸福指数的评价参考,同时,将地理信息科学与传统的情感分析相结合制作出情感地图,能够为国民幸福指数宏观评价及其空间分布特征提供更直观的展示和参考.     

互联网时代微博在高校图书馆中的应用

随着互联网技术和高校图书馆的快速发展,微博使得用户更好地参与图书馆网络信息的建构.高校图书馆微博服务和优势,给图书馆带来了新的生机和活力,本文分析了微博在高校图书馆创新服务的应用优势.     

试论民生警务视野下的公安微博运用

本文主要论述将民生警务理念引入到公安微博的运用中利于改变重管理、轻服务,重宣传、轻民意的思想倾向,以及这一理念的运用要求做到及时发布警情,及时答复群众关切,广泛搜集民意,改善治安防范调查效果。     

基于二元搭配词的微博情感特征选择

分析和监测微博文本中所包含的情感信息,能够挖掘用户行为,为微博舆情监管提供借鉴。但微博文本具有长度较短、不规范、存在大量变形词和新词等特点,仅以情感词为特征对微博进行分类的方法准确率较低,难以满足实际使用。为此,基于微博语料构建二元搭配词库,并根据PMI-IR算法结合语料库统计信息,提出搭配词组情感权值的计算方法PMI-IR-P。结合情感词典,采用统计方法生成微博情感特征向量,利用机器学习中的C4.5算法构建分类模型,对微博文本进行情感倾向分类。分别使用不同的数据集用于构建搭配词库及分类模型,并与基于情感词典的分类方法以及朴素贝叶斯分类方法进行对比。实验结果表明,提出的情感特征通过运用C4.5算法对微博文本情感分类的准确率达到87%,具有较好的效果。     

Teensensor: Gaussian Processes for Micro-Blog Based Teen’S Acute and Chronic Stress Detection

Stress is a common problem all over the world. More and more teenagers today have to cope with different stressor events coming from school, family, peer relation, self-cognition, romantic relation, etc. Over-stress without proper guidance will lead to a series of potential problems including physical and mental disorders, and even suicide due to the shortage of teen’ s psychological endurance and controllability. Therefore, it is necessary and important to timely sense adolescents’ stress and help them release the stress properly. In this paper, we present a micro-blog based system called TeenSensor, aiming to detect teens acute and chronic stress from their tweeting contents (including linguistic text, song, picture, emoticon, punctuation) and tweeting context (time, and frequency) on micro-blog. We conduct a user study where 69 16/17-year-old high-school students got involved. The result shows that sensing teenagers acute and chronic stress is feasible through the open micro-blog, achieving 69.6% accuracy for acute and 72.2% for chronic, respectively. TeenSensor performs better in detecting the stress of introvert teens than extrovert teens. Among the four typical types of teens stress, self-cognition stress is revealed the least from micro-blog, compared to the study, inter-personal, and affection stress types.     

基于微博产业下的互联网安全问题初探

该文首先简要介绍了微博的特点、优势以及发展现状,针对微博产业在快速发展过程中所存在的各种问题进行了系统性的分析和梳理。最后该文结合微博自身特点,提出了可行的有效治理方案。     

基于SVM的微博转发规模预测方法

为了评价微博的传播效果, 在分析影响用户转发行为因素的基础上, 提出了采用用户影响力、用户活跃度、兴趣相似度、微博内容重要性和用户亲密程度五项特征进行转发行为预测的SVM算法, 以及基于该算法的转发规模预测算法。最后给出了传播规模预测的评价方法。针对新浪微博用户数据的实验表明, 预测精度达到了86. 63%。     

基于隐含语义分析的微博话题发现方法

随着微博的大量普及和关注度的不断提高,微博热点话题发现已成为当前研究热点。针对于短文本、向量空间模型（VSM）文本表示方法存在高维度、稀疏,以及同义多义问题,导致难以准确度量文本相似度,提出一种基于隐含语义分析的两阶段聚类话题发现方法。引入话题热度的概念来选取具有一定关注度的微博文本,用隐含语义分析（LSA）对数据集进行建模;用层次聚类的CURE算法确定初始类中心;用K-means聚类得到热点话题的聚类结果。真实微博数据集的实验结果验证了该方法的有效性。