融合兴趣和行为的用户转发行为预测

微博转发是微博网络中信息得以传播的基础,对用户影响力评估以及网络营销等具有重要意义。现有的方法在考虑影响用户转发行为的因素时,大多只考虑微博以及用户属性等特征,没有考虑用户兴趣和用户历史行为规律等个性化特征,本文提出了基于LDA主题模型的用户兴趣与微博相似度计算方法,将计算结果作为用户兴趣特征,还提出了基于用户转发率、与上游用户交互频率的用户历史行为特征,最后融合用户兴趣特征、用户历史行为特征、上游用户特征、微博特征,建立基于几种常见分类模型的预测方法,在真实数据集上的实验结果表明,该方法能够有效提升预测准确性,取得较好的预测效果。     

基于能量优化的微博用户转发行为预测

微博用户转发行为预测是微博社交网络消息扩散模型构建的基础,在舆情监控、市场营销与政治选举等领域有着广泛的应用.为了提高用户转发行为预测的精度,本文在MRF（Markov Random Field）能量优化框架下综合分析了用户属性与微博内容特征、用户转发行为约束、群体转发先验等因素对用户转发行为的影响,并在逻辑回归模型的基础上构造了相应的能量函数对用户转发行为进行了全局性的预测.实验结果表明,微博用户转发行为不仅取决于用户属性、微博内容等特征,而且也受到用户转发行为约束、群体转发先验等因素不同程度的影响.相对于传统算法,本文算法可以更准确地对用户转发行为进行建模,因而可获得更好的预测结果.     

一种微博用户情感影响者发现模型

情感在微博网络中传播并感染用户,对微博网络甚至现实世界都有重要影响.发现具有情感影响力的用户(情感影响者)对社会管理或制定市场策略等具有重要意义.本文建立了包含两种节点(用户,微博)和三种关系(转发,关注,发帖)的异质微博网络,利用微博情感相似性和用户情感行为相似性将其转化为只包含用户节点的同质网络,进而在该网络中使用随机游走模型发现情感影响者.贡献包含以下方面:利用微博情感相似性和用户的情感行为相似性验证了本文所构建微博网络的情感同配性,确认了情感影响在该网络中存在;提出EmotionRank模型用以寻找情感影响者;基于微博数据的实验结果有效验证了该模型的有效性和优越性.     

基于用户与节点规模的微博突发话题传播预测算法

突发话题传播建模与预测的主要目的是对网络中可能产生不良影响的、紧急性突发事件的后续传播进行控制。目前微博网络中的话题传播与预测研究尚处于起步阶段。通过对病毒传染模型、消息传播模型以及话题传播模型的深入研究,提出一种基于微博粉丝关系、用户活跃度和影响力的话题传播模型,将微博用户集合划分为感染用户、易染用户和免疫用户,分析感染用户和易染用户的粉丝关系,预测下个时间窗口内被感染的用户规模。沿用话题传播模型研究中的“内外场强”概念,通过研究发现“内场强”和“外场强”有特定的比例关系,基于用户群的规模大小,分别提出基于用户和节点规模的话题传播预测算法。相关实验表明,基于用户的算法预测更为准确但是时间复杂度较高,基于节点规模的算法则更适合大规模数据集的处理。     

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.     

突发环境事件中微博影响力的预测研究

构建突发环境事件中微博影响力预测模型,有助于相关部门及早发现问题,并采取行动,保障网络舆情平稳发展。因此,本文以“xx突发环境事件”为研究对象,根据微博转发、点赞和评论次数衡量其影响力,选取微博用户、内容、时间特征,建立基于AdaBoost算法的微博影响力预测模型,并对微博特征重要性进行分析,结果表明该模型的预测精度可达到93.2%,能够较好地完成预测任务。此外,微博的内容、时间特征、用户基本信息、用户活跃度均对微博影响力产生作用,长文本的、通知类的微博影响力更高,白天发布的微博影响力要比晚上发布的高,政府媒体用户和大V用户发布的微博影响力更高,原创度高的用户发布的微博影响力也会更高。     

Web数据挖掘及其在微博话题检测中的应用研究

针对微博内容实时性的特点,对话题聚类的Single-Pass算法进行了改进,提出将时间参数添加到微博话题相似度检测方法中,并针对微博转发特性的处理方法给出了算法的处理步骤。仿真实验表明,该算法的优点是逻辑简单、算法执行效率高,通过算法的应用有效提高了基于Web数据挖掘的微博话题检测准确度。     

基于关系的微博重要度算法研究

近年来微博已经发展为一个影响力巨大的社交网络平台。针对微博的复杂网络特性,提出了对微博用户重要度的算法,从海量微博信息中智能提取重要内容。算法考虑到社交网络的节点间影响以及用户行为的传递性,同时为了提高对海量节点的处理能力,进行了有效的子网分划。通过实验,证明算法能有效分析网络中节点贡献内容的重要度,有助于提高社交网络中舆情监控、分析、管理等工作的效率和准确性。     

基于交互行为的在线社会网络水军检测方法

网络水军对广告、谣言、木马和恶意链接进行传播,不仅干扰用户对在线社会网络的正常访问,还可能引发网络安全、社会稳定等方面的问题。针对网络水军信息传播的特点,提出基于交互行为的信息传播模型。模型根据不同传播主体间的交互定义特征来量化传播行为,使用决策树方法对水军传播的信息进行检测。通过新浪微博的真实数据分析传播模型并验证检测方法,结果表明检测方法能够对微博中水军信息进行有效检测。     

基于社区发现的舆情热点挖掘研究

信息时代的快速发展,让社交网络平台成为人们交流工作、发表意见、联络感情的第二世界。为了准确地在大量网络舆情数据中发现热点并分析其热度,提出了基于社区发现的舆情热点挖掘研究,使用社区发现算法对舆情数据的热点挖掘工作进行研究,鉴于微博数据传播机制的特点,微博话题的热度值会受到转发量、评论数、点赞次数以及发表时间的影响,为此引入微博舆情数据关键词的热度影响因子来提高针对微博舆情数据热度计算的准确率。并在此基础上提出一种基于综合权重计算和热度影响因子的改进算法—CWHIF-TR。构建针对微博文本的热度分析模型,完成热点关键词热度分析实验和摘要句热度分析实验,为热度计算的相关研究提供思路。     

一种融合用户关系的自适应微博话题跟踪方法

针对微博口语化、文本短小等特点以及现有研究的不足,本文提出了一种融合用户关系的自适应微博话题跟踪方法.首先,在当前跟踪的时间窗内,推文被映射到特征空间,并作为候选推文集合.然后,针对推文的分布特点以及话题跟踪的目的,变换推文特征空间.在此基础上,利用改进的K-means聚类算法对候选推文集合进行二元聚类,从而划分出相关推文集合,即当前话题目标模型.本文通过Twitter平台获取数据进行实验,实验结果表明,该方法能够实时地跟踪话题热度的变化以及焦点的演变,并提高了微博中话题跟踪的稳定性.该方法为用户推荐、舆情分析等领域提供了有效的支撑.     

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.     

高校BBS与微博的用户社交行为特征分析

为了扩大信息宣传渠道传播校园正能量,高校会使用官方微博发布BBS的一些关键信息。通过对一个高校BBS微博的研究,实现了一种将微博社交信息反馈至BBS的信息抓取与编辑系统。在此基础上,分析微博用户社交行为特征,提出紧密度和亲密度的概念,很好地实现了用户间的好友关系及关注度。特殊标点符号对微博话题的提取能提供很大的帮助,通过比较基于词典与表情符号和基于不同词典的评论情感分析,得出综合网络词典和表情符号的方法能取得更好效果。     

融入词汇共现的社交网络用户情感Biterm主题模型

近年社交网络用户数量不断增加,基于文本的用户情感分析技术得到普遍关注和应用。但数据稀疏性、精度较低等问题往往会降低情感识别方法的精度和速度,提出了用户情感Biterm主题模型（US-BTM）,从特定场所的文本中发现用户偏好及情感倾向,有效利用Biterm进行主题建模,并使用聚合策略形成伪文档,为整个文本集创建词汇配对以解决数据稀疏性和短文本等问题。通过词汇共现算法对主题进行研究,推断文本集级别信息的主题,并通过分析特定场景下的评论文本集中的词汇配对集及其相应主题的情感,达到准确预测用户对特定场景的兴趣、偏好和情感的目的。结果证明,所提方法能准确地捕捉用户的情感倾向,正确地揭示用户偏好,可广泛应用于社交网络的内容描述、推荐及社交网络用户兴趣描述、语义分析等多个领域。     

Cross-group or within-group attention flow? Exploring the amplification process among elite users and social media publics in Sina Weibo

As one of the most important forms of communicative behavior, retweeting enhances the importance or visibility of a particular object in social media. Conceptualizing retweeting as a process of amplification, this study examines how attention to a particular set of issues may be increased by the actions of verified users or social media publics on the largest Chinese microblogging website, Sina Weibo. The Granger-causality test was applied to analyze the sequential linkage between original posts and retweets by different user groups across days 1 to 14. The results show that verified users’ original posts on unobtrusive issues triggered related retweets only in their own network, while social media publics’ original posts on both unobtrusive and obtrusive issues triggered related retweets within their own group. In addition, the results demonstrate that amplification of different types of issue exhibits systematically different temporalities, that is, the response to obtrusive issues is more immediate and ephemeral than that response to unobtrusive issues. The findings highlight the possibilities and limitations of grassroots empowerment through social media in China, and provide meso-level evidence about the complex issue of attention flows in social media – whether bottom-up or top-down.     

基于对称KL距离的用户行为时序聚类方法

网络用户随时间变化的行为分析是近年来用户行为分析的热点,通常为了发现用户行为的特征需要对用户做聚类处理。针对用户时序数据的聚类问题,现有研究方法存在计算性能差,距离度量不准确的缺点,无法处理大规模数据。为了解决上述问题,该文提出基于对称KL距离的用户行为时序聚类方法。首先将时序数据转化为概率模型,从划分聚类的角度出发,在距离度量中引入KL距离,用以衡量不同用户间的时间分布差异。针对实网数据中数据规模大的特点,该方法在聚类的各个环节针对KL距离的特点做了优化,并证明了一种高效率的聚类质心求解办法。实验结果证明,该算法相比采用欧式距离和DTW距离度量的聚类算法能提高4%的准确度,与采用medoids聚类质心的聚类算法相比计算时间少了一个量级。采用该算法对实网环境中获取的用户流量数据处理证明了该算法拥有可行的应用价值。     

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。     

基于在线社会网络的网络爬虫的研究和设计

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,本文设计一个网络爬虫系统,通过新浪微博开放平台提供的应用程序编辑接口（API）采集数据,实验证明,该方法切实可行.