Modeling of large-scale social network services based on mechanisms of information diffusion: Sina Weibo as a case study

The purpose of this paper is to investigate the characteristics of the dissemination of information in the community. A variety of possible factors that affect the dissemination of information in Sina Weibo have been discussed. By analyzing the process of the information dissemination in the community of Sina Weibo, we found the information dissemination of Weibo community and the dynamic model are very similar. With the aid of data intensive computing theory, the various features have been mined and modeled. The dynamic model is improved and redefined to characterize the community. Then the SEINR model is proposed. The basic reproductive number, the existence of equilibrium point and the stability of the network are analyzed and proved in detail. By comparing with real data in Weibo community, we show that the SEINR model accurately reflects the dissemination of information community. Furthermore, we investigate the SEINR model in detail to show the influences of different parameters on information dissemination by simulations.     

政府与民间科普组织微博科学传播的比较研究——以“@上海科普”与“@科学松鼠会”为例

本文分别选取政府科普组织和民间科普组织中的典型微博各一个,首先从阶段运营数据方面进行监测和比较,再深入到两个典型微博的内容、表现形式等方面考察二者的异同,在此基础上提出促进政府科普组织微博科学传播的对策建议。     

在线社会网络的数据采集方法的研究

在线社会网络是一个由亿万级用户及联接关系构成的大规模集合,其中以新浪微博为典型代表,目前已经成为人们日常交流的重要方式.如何在新浪微博中分析其用户的特征和网络拓扑结构成为研究在线社会网络的基础,利用新浪微博开放平台提供的API采集数据,实验证明,该方法切实可行.     

电视媒体微博营销之现状考察及其发展——以浙江卫视新浪官方微博为例

作为Web2.0的产物,微博既是有史以来最简易的信息发布工具,也是有史以来最高效的信息传播工具。自2009年新浪微博开创中国微博元年,微博在吸引了海量的受众的同时,也吸引了包括电视媒体在内的各大机构的加盟。本文以浙江卫视新浪官方微博为研究个案,在对其微博营销实践研究的基础上,提出针对性的建议方案,为起步不久的国内电视媒体微博营销提出值得借鉴的思考。     

基于NWD集成算法的多粒度微博用户兴趣画像构建

微博文本特殊性的存在使得微博用户兴趣画像难以有效构建。为此, 提出了一种集成算法——新词发现-双向长短期记忆网络-梯度提升算法。首先针对微博文本的非正式性, 提出了一种基于支持度视角的新词发现(New Word Discovery, NWD)算法, 发掘其中大量存在的网络用语以实现更加准确的分词及语义把握; 其次, 引入Simhash算法使得微博文本中的“信息过载”现象得到改观; 再次, 为改善微博文本的简洁性而引起的特征稀疏问题, 采用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory,Bi-LSTM)模型提取博文语义特征; 最后, 通过融合微博用户静态特征训练梯度提升(extreme Gradient Boosting,XGBoost)模型, 从而有效构建多粒度微博用户兴趣画像。实验结果表明, 粗粒度(一级)兴趣标签模型NWD-Bi-LSTM和细粒度(二级)兴趣标签模型NWD-Bi-LSTM-XGBoost的宏平均F1值(Macro-average F1 score, mF1)和受试者工作特征曲线下面积(Area Under ROC Crave, AUC)分别高达83.6%, 79.7%和70.4%, 63.6%, 相对于基准模型, NWD算法的集成使得模型的mF1值和AUC值均能提升3%～5%, 其促进作用优于现有的新词发现方法。     

基于卷积树核的中文微博情感要素识别

情感要素识别是情感分析的关键子任务之一,其目的是识别出文本情感所作用的情感对象。文本情感要素识别属于最细粒度的情感分析,吸引了大量研究者的关注。中文微博由于其语言简短灵活、文本不规范、噪声较大等特点,给中文微博情感分析研究工作带来了新的挑战。目前大部分情感要素识别方法都是基于规则的方法或者基于扁平化特征的统计学习方法,区分噪声的能力不强,性能提升有限。针对中文微博的特点,提出一种基于卷积树核的情感要素识别算法,即首先对句子进行词性标注与依存关系分析,将句子中的名词作为候选情感要素;然后基于两种不同的修剪策略对依存树进行修剪,以获取每个候选情感要素的结构化信息;最后采用卷积树核计算依存树的相似度,并在此基础上识别句子中的情感要素。NLPCC2012和NLPCC2013中文微博情感分析评测任务中的实验验证了该方法的性能,其准确率相比于传统方法有显著提升。     

基于PageRank的用户影响力评价改进算法

为了解决传统微博用户影响力评价算法全面性和客观性差的问题,通过对微博用户影响力的定义和影响因素进行分析,鉴于微博社区网络与web页面网络的拓扑结构有着天然相似性的特点,提出了一种基于PageRank的用户影响力评价改进算法(Self and Followers User Influence Rank)SF-UIR.运用用户追随者数、用户是否认证、用户微博的传播能力三个指标对用户自身影响因素进行了量化,改善了PageRank值对用户影响力评价客观性差的问题.采用权重因子将追随者对其所关注用户的影响力贡献值进行科学的量化分配,解决了追随者影响力等值传递的弊端.与四类主流算法的对比实验结果表明:SFUIR算法同时考虑了基于用户行为的自身影响因素和基于拓扑结构的追随者影响因素,能够有效地解决追随者数量排名算法中的"僵尸粉"干扰问题,能比平均转发数算法更真实地反映用户的影响力高低,能有效规避K-覆盖度算法中未考虑微博用户自身行为特征和将所有的追随者都一视同仁的严重缺陷,能极大地改进PageRank算法单纯依赖追随者数量和追随者质量的不足,从而能够更加全面、更加客观地反映微博用户的影响力.     

在线社交网络的UNI64采样方法

在对社交网络采样方法进行研究时,常以拒绝-接受采样法得到的样本作为对照来评价其他采样方法的优劣.由于各种在线社交网络陆续将其用户ID系统由32位升级为64位,导致拒绝-接受采样法的采样命中率近乎为零.本文根据在线社交网络的特点,以新浪微博为例,对其用户ID分布情况进行分析,提出了一种改进的拒绝-接受采样法UNI64.该方法通过分析网络有效ID样本的分布情况,结合聚类的方法将整个样本空间划分为有效区间和无效区间,并使采样算法避开无效区间,仅在有效区间内生成待测样本,从而有效提高了拒绝-接受采样法在有效样本极为稀疏的样本空间内采样的命中率.     

基于互联网视域对军队政治工作的几点思考

互联网的广泛应用给军队开展政治工作带来了机遇与挑战,文章从思想政治教育、军事宣传工作和安全保密工作三个方面,从内容与形式两个维度对互联网环境下开展政治工作的创新进行了深入探讨,提出了顺势而为开展思想政治教育,充分利用互联网手段开展军事宣传工作和趋利避害做好安全保密工作的思路和方法。     

基于发文内容的微博用户兴趣挖掘方法研究

本文针对微博用户兴趣属性缺失问题,提出一种基于发文内容分析的微博用户兴趣挖掘方法。利用基于短语的主题模型和自动构建的用户兴趣知识库,能够有效地从发文内容中挖掘出高质量的用户兴趣短语并标识其类别,从而实现对微博用户的兴趣挖掘。在SMP CUP 2016数据集上的实验结果表明,主题短语模型在困惑度和短语质量上取得的效果均优于传统的主题模型,用户兴趣挖掘的准确率和召回率最高可达到78%和82%。