微博意见领袖的评估模型

当今社会,微博正以几何级数的速度迅猛发展,并且日益成为信息时代的主要传播渠道之一。文中对微博意见领袖的基本概念进行论述,同时在阐述传统意见领袖评估方法的基础上,经过对比分析之后,提出以活跃度、传播力和覆盖度3个指标来评估微博意见领袖的影响力,构建评估指标体系。利用层次分析法和属性特征权重排序得到影响力的最终值,为寻找微博意见领袖提出了可靠的评估模型,为更深入的研究奠定了基础。     

微博“退烧”的警示

疯狂了3年的＂微博热＂正在退烧。据中国互联网络信息中心（CNNIC）《第33次中国互联网络发展状况统计报告》,截至去年12月,我国微博用户规模达2.81亿,较上年同期减少2783万,下降9%;手机微博用户1.96亿,比上年同期减少596万;手机微博使用率为39.3%,比上年同期降低8.9%。     

微博实名制是个好东西

京城微博“全体加V”的时代就要到来112月16日,北京市四部门发布了《北京市微博客发展管理若干规定》,规定北京市行政区域内的微博用户注册、发布、更新微博时都要使用真实身份信息,并要求北京市行政区域内的相关网站在三个月内完成对用户的规范。此规定一出,立刻引发了全国网友的围观,无论是网络意见领袖还是草根网民,     

网刊互动

＂IT商业新闻网＂博客 陈志刚：运营商做微博不缺看客缺资源相对于门户网站的微博热,尽管电信运营商拥有庞大的用户规模和优质通道,并且很早就推出同类业务,却形成了＂早起的鸟儿没虫吃＂的尴尬局面。究其原因,门户网站通过转化先期具有坚实基础的名人博客和草根博客资源,使自己具有了丰富的＂表演者＂资源,但运营商还停留在＂为微博而微博＂的初始阶段，只是工具的同义重复，既缺乏对微博价值性的充分认识，也缺乏庞大的表演者资源。     

网刊互动

＂IT商业新闻网＂博客 陈志刚：运营商做微博不缺看客缺资源相对于门户网站的微博热,尽管电信运营商拥有庞大的用户规模和优质通道,并且很早就推出同类业务,却形成了＂早起的鸟儿没虫吃＂的尴尬局面。究其原因,门户网站通过转化先期具有坚实基础的名人博客和草根博客资源,使自己具有了丰富的＂表演者＂资源,但运营商还停留在＂为微博而微博＂的初始阶段，只是工具的同义重复，既缺乏对微博价值性的充分认识，也缺乏庞大的表演者资源。     

基于微博网络的信息传播模型

微博（Microblog）中信息传播的面积、速度、效率都得到了极大提高,研究信息在微博中的传播规律,对控制和引导舆论具有非常重要的理论价值和现实意义。结合信息在微博网络中的传播规则和微博网络的拓扑结构,通过构建一种新的基于微博网络的信息传播模型,并在实际新浪微博拓扑子网中模拟信息流向,得到如下结论：当信息敏感度大于某一临界值后,明星用户在信息扩散中的意见领袖角色随着信息敏感度的增加而逐渐弱化,当信息敏感度趋于1时,明星用户在信息传播中的优势趋于0。     

基于多维特征分析的社交网络意见领袖挖掘

在社交网络中进行意见领袖的挖掘对信息传播与演化的深度分析、舆情监控和引导具有重要意义,本文综合结构特征、行为特征和用户的情感特征对意见领袖节点挖掘问题进行研究.本文首先对微博真实文本数据进行话题识别得到主题社区,在主题社区中基于用户节点之间的关注关系构建交互网络拓扑.然后分别从结构、行为和情感三个维度对用户的影响力进行度量.最后,分析用户在主题社区中的影响力分布与传播规律,提出意见领袖识别算法MFP(Multi-Feature PageRank).实验表明,该算法可有效地挖掘潜在的意见领袖节点,能够获得较高的支持率.     

基于微博分类的用户兴趣识别

社会媒体成为用户分享与获取信息的重要平台。发现感兴趣的微博账户与信息是社交媒体平台最重要的活动,其关键问题在于用户兴趣模型的构建。提出基于微博分类的用户兴趣识别方法。首先人工构建目标分类体系,基于典型微博账户采集微博训练语料训练微博分类器,而后通过对用户微博进行分类识别出用户感兴趣的类别。实验表明基于典型主题类别微博,结合词语与主题的特征可有效进行微博分类达到86%的F值,输出的类别可准确表示用户兴趣。     

基于胜任力模型的社交网络意见领袖识别方法

提出了社交网络意见领袖的胜任力模型,模型中包括社交网络意见领袖所应具有的信息生产、信息传播以及信息影响3大能力要素及各个显性和隐性行为指标。根据胜任力模型,将社交网络用户划分为普通大众、活跃分子、主题意见领袖和网络意见领袖等4类,设计了意见领袖的层次筛选流程和筛选实验系统框架。以采集到的新浪微博数据为例,通过整合主题分类工具MALLET及多种社交网络分析工具,再采用Python语言针对特定功能编程,实现了意见领袖的识别。实验验证了识别模型的有效性和层次筛选方法的可行性。     

基于文化安全的微博信息推送技术的研究

针对传统推送技术存在推送效率低、局限性大及安全性差的问题,提出基于文化安全的微博信息推送技术;该技术下的微博信息推送系统主要包括用户兴趣模块、关键词采集模块、文本分类模块以及信息推送模块。系统通过用户兴趣模块,为用户提供符合文化安全要求的信息;采用基于主题词表的贝叶斯方法,获取微博文本中的关键词。通过关键词和文化安全类别的互信息值,塑造关键词-文化安全类别关系表,实现微博文本的分类;再经过信息推送模块,将文化安全类的微博信息推送给用户。实验结果表明,该方法具有更优的查准率和召回率指标,实现了很好的信息推送服务。     

新浪推微币探路微博商业化 博友或不买账

日前,有关新浪微博将在今年第三季度推出针对个人客户的虚拟货币——＂微币＂的消息不胫而走。易观国际分析师董旭称新浪此举是微博业务向商业化迈出的一大步。他乐观地表示,微币可以挽留有付费习惯的人,其便捷性可以激发一些用户的付费欲望。但有网络调查显示,部分网民对此并不买账,并且,他们怀疑新浪微博要转向收费,或是模仿QQ推出有区别对待的会员制。     

一种基于MapReduce架构的微博用户影响力评价算法的设计与实现

随着互联网的高速发展和Web2.0时代的到来,微博用户正以惊人的速度在增长.新浪微博现以粉丝数作为用户排名的依据,在僵尸粉和大量低使用率帐号的影响下,这种简单的排名依据难以表征用户的影响力.本文以海量新浪微博数据为分析对象,在分布式系统上构建微博用户的影响力评价模型.文章主要以微博用户的转发网络计算微博用户的微博影响力,再利用关注关系计算微博用户的潜在影响力,最后合成微博用户影响力的评价模型.实验及分析表明,该评价方法在微博服务中能有效的反映微博用户的真实影响力,适用于度量微博用户的影响力.     

社交网络中社区领袖的挖掘算法

社交网络中用户和用户之间通过关注而产生联系形成社区。因此,文中借鉴PageRank算法,将传统上把影响力平均分配给关注的人的做法加以改进,依据用户间的亲密程度将影响力按比例分配给关注的人,从而生成新的UserRank算法。算法经过多次迭代计算后,社区中每个用户的影响力收敛并趋于稳定,影响力值最大的用户,就是社区领袖。实验表明,本算法能更快更有效地挖掘出社区领袖。     

国内“微博问政”问题研究综述

随着网络技术的发展以及自媒体时代的到来,公众政治参与意识的觉醒,利用＂微博问政＂成为党政机关和公众进行交流沟通的一个新的平台。本文通过对中国知网（CNKI）的相关文章进行检索,从纵向综述了＂微博问政＂的发展历程,即经历了萌芽使时期、初步发展时期以及快速发展时期,并将进入一个稳定发展时期。并且从横向上综述了＂微博问政＂的研究内容,并对国内＂微博问政＂研究进行了展望。     

新浪微博与Twitter的特性对比研究

随着微博客服务的流行,越来越多的用户在微博上用其在线账号进行交流,使真实世界的人们和微博中的用户形成了一一映射.无论是新浪微博本身还是新浪微博中的用户都有很多独特的特性.本文利用新浪微博用户关系网络中的弱连接组件(Weakly Connected Compo-nent)对新浪微博的很多重要特性进行了讨论.同时,又进一步分析了新浪微博与Twitter在网络结构和同质性方面的相同点和区别.与Twit-ter相比,新浪微博的关系分布指数不对称,同质性也更低,并且本次研究还在新浪微博中发现了中国用户的"北漂"现象,这些都反映出中国社会和用户独有的特征.     

基于多元属性的社团挖掘在意见领袖发现中的应用

意见领袖是网络舆论传播中的关键,在舆情分析中有重要意义.采用无向图建模,将链接两端节点的PageRank值与相似度,作为链接的双重属性,通过二次判别式对链接进行主次划分,将整个网络划分为核心与非核心两类用户,并将网络中的大社团进行细化,结合细化后的社团跟核心用户的划分结果找出其中相应的子社团中的意见领袖,提出了一种基于二元分类的意见领袖发现算法.     

基于多特征融合的微博用户权威度定量评价方法

微博用户权威度是评价微博信息可靠性的重要因素之一.本文针对微博用户权威度的定量计算提出了一种基于多特征融合的微博用户权威度定量评价模型.首先,提出了用户权威度的概念,将其定义为用户影响力和被信服度两部分组成;在暂不考虑用户领域影响因子的情况下,基于新浪微博数据,抽取出微博用户信息传播影响力、用户信息完整度、用户活跃度以及用户平台认证指数4项评价特征,以构建了用户权威度定量计算模型;然后,采用层次分析法对所构建模型的4项评价特征的权值进行确定,并分别给出了4项评价特征的提取算法.同时,在用户关注关系网络的基础上,提出了一种基于用户被关注价值的用户信息传播影响力模型UIRank,并通过实验验证了其比PageRank算法更加有效.实验结果表明,本文提出的微博用户权威度定量计算模型比较合理,为用户权威度的定量评价提供了一种可行的解决方案.     

一种面向微博用户的标签推荐方法

首先对国内微博平台的信息进行了综合分析,主要介绍了微博信息的定义,在错综复杂的微博信息中哪些信息比较重要,以及这些微博信息包含哪些详细的内容,是如何组织的.然后选取新浪微博平台作为研究对象,利用新浪微博API设计了爬虫程序,抽取用户信息；以用户的关注人数、粉丝数和发布的微博数为标准对用户信息进行了定量分析.最后根据分析...     

一种基于用户动态兴趣和社交网络的微博推荐方法

针对为微博用户推荐符合其兴趣取向的个性化微博信息的问题,结合LDA主题模型,提出了一种基于用户动态兴趣和社交网络（DISN）的微博推荐方法.DISN方法首先引入时间函数,推断出用户的兴趣向量,通过对新发布的微博数据内容进行聚类分组,以用户兴趣向量筛选与用户最匹配的分组,随后以网格索引的形式对选定的分组中微博进行查询,计算微博发布者被目标用户关注的可能性并进行排序,最终形成推荐列表.实验验证了DISN方法较之传统方法更具有效性和高效性.     

微博转发网络中的节点特征和传播模型

微博作为重要的社交网络平台,具有传播快速、平台影响大的特点.微博用户的节点特征决定了其网络影响力.研究了微博转发网络中节点的度值特征和传播模型.首先通过区分信息流动方向构建了微博转发网络;其次分别讨论了出度一入度的均值和方差,明确二者的差异,并分析了考虑节点度值特征的信息传播过程;最后通过仿真验证可以看出:边的有向性对信息传播有着显著的影响,在有向条件下,渗流阈值增加,同样概率下传播范围变小,信息传播更为困难.