在线社会网络用户的信息分享行为预测研究

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。     

微博用户区域影响力识别算法及分析

通过对微博客的信息传播网络进行分析和测量,从区域信息传播的角度出发,研究了微博信息传播的微观过程。通过真实测量用户的信息传播行为,构建了信息收听网络和信息转发网络模型。通过实测数据发现,在区域信息传播中少量核心节点覆盖了主要的网络信息传播行为。针对这些核心节点,提出了一种类PageRank算法的Weibo-Rank用户传播影响力识别算法,提出了基于真实测量的信息传播覆盖率的评价指标,并通过与多种社会性传统用户影响力分析算法进行对比,实证了该算法的有效性和准确性。     

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。     

改进的SCIR模型中社交网络信息传播研究

社交网络中用户转发是信息传播的重要渠道,研究用户转发模式和信息传播规律,将有利于在网络话题传播过程中进行监控和抑制。现有的建模研究中,存在模型通常缺少时效性,用户行为难以准确刻画的问题。因此,着重分析了社交网络用户行为模式,基于用户连接强度和邻居节点的影响改进了转发概率计算,其次在经典的传染病动力学SCIR模型中,引入在线和离线状态的节点,通过用户在线比率控制网络活跃度。仿真结果表明,该模型相较传统SCIR模型在信息传播过程中具有较好的稳定性和更高的覆盖率,节点属性变化走势更加接近真实网络,可以较好地模拟社交网络中的热点话题的传播规律。     

在线社交网络中信息传播模式的特征分析

在线社交网络以其独特的传播优势,已成为一种流行的社交媒体平台。针对在线社交网络中信息传播模式的形式特点,结合传染病动力学原理,提出了在线社交网络中的信息传播模型。模型考虑了不同用户行为对传播机理的影响,并建立了不同用户节点的演化方程组,模拟了信息传播的过程,分析了不同类型的用户在网络中的行为特征以及影响信息传播的主要因素。实验结果表明：不同类型的用户在信息传播过程中有着特定的行为规律,信息不会无限制地传播,并在最终达到平稳状态,并且传播系数和免疫系数越大,信息传播达到稳态的速度就越快。     

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。     

基于行为预测的微博网络信息传播建模

研究微博网络中的信息传播及扩散机制在市场营销、舆情管控等方面具有重要意义。当前的传播模型大多忽视了用户间的个体差异。为解决这一问题, 提取了影响转发行为的四类特征, 利用机器学习中的逻辑回归模型分析预测个体转发行为, 并在此基础上融入用户个体差异, 建立了一种基于行为预测的信息传播模型。实验表明, 该模型能较好地模拟真实网络中的信息传播过程。     

ELPS:一种高效的微博信息传播轨迹提取算法

近年来,随着社会性网络服务应用(SNS)的流行与发展,SNS已成为人与人之间重要的交流渠道。SNS中大量用户产生的数据内容包含了社会网络中信息传播的客观知识,由此SNS可用于研究社会网络中公众舆论的变化趋势及信息传播的相关规律。由于SNS服务中节点规模大、其用户间的信息传播通常出现离散而稀疏的情况,需要高效的信息传播观察手段。为解决该问题,提出信息传播轨迹用于研究社会网络中信息传播的基本规律,具体的方法为:(1)提出信息传播轨迹(info-trajectory)模型以记录社会网络中信息传播的具体路径;(2)针对微博社会网络,提出几个高效的信息传播轨迹抽取算法;(3)根据已获取的信息传播轨迹研究用户间转发信息行为的时序规律;(4)提出算法K-advocators-discover用于发现社会网络中促进信息传播的top-k名用户;(5)提供充分的实验测试来将所提方法用于抽取新浪微博上热点话题信息的传播轨迹,并采用K-advocators-discover算法分析新浪微博中促进信息传播的用户。实验结果验证,所提方法能高效地提取微博中信息传播轨迹,挖掘其中促进信息传播的用户。     

区块链社交网络信息传播模型的优化研究

区块链的出现使得社交网络信息传播的模式发生了改变,如用户信任度、信息传播的转发概率等。因此,在传统社交网络信息传播模型的基础上,通过对用户行为模式的着重分析,基于用户信任度和经济激励等影响因素优化了转发概率;新增了合约状态节点解释用户的理智性,基于此提出区块链社交网络信息传播模型。理论与仿真分析表明,该模型在区块链社交网络的信息传播过程中具有较好的稳定性和敏感性,节点属性变化走势更加接近真实网络,能够较好地模拟区块链环境下社交网络中信息的传播规律。     

社交网络研究综述

社交网络已成为Web2.0时代最流行的应用,其服务范围已逐步从社交关系管理扩展到媒体信息、应用集成、电子商务等领域。社交网络中大量的活跃用户为研究网络行为、数据安全、信息传播以及其他跨学科问题提供了宝贵的数据和场景。自Facebook出现以来,研究者先后从不同的角度对社交网络进行了大量的研究,这些研究对人们认识社交网络内部规律、促进ICP服务改进具有重大意义。首先对社交网络的发展进行了简单的回顾;然后从社交网络的数据采集技术、社交网络用户行为分析、社交网络中的信息传播及社交网络中的用户隐私4个方面对已有的研究工作进行总结评价;最后,总结了当前研究中出现的问题并对未来研究发展趋势进行了展望。希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示。     

基于演化博弈论的网络信息传播群体行为分析

以网络信息传播为背景,针对网络信息传播群体,对群体的静态结构和动态行为进行抽象和分析。以前期使用经典博弈论来分析传播个体行为的研究为基础,建立符合网络信息传播特性的演化博弈模型来刻画网络信息传播群体的交互行为,采用有限理性Agent来模拟真实网络信息传播环境下的信息传播者,使用演化稳定策略和复制者动态对网络信息传播单群体的行为进行静态和动态均衡的分析,并通过计算验证了网络信息传播群体的稳定结构与群体行为的动态均衡具有很强的关联性。     

信息传播中的用户转发选择预测

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%。     

网络暴力事件中大学生的信息传播行为研究

随着社交网络的普及,新浪微博逐渐成为中国最大且最有价值的社交平台.然而网络的隐蔽性导致网络暴力事件层出不穷,大学生在社交平台发表看法和释放压力的同时却有可能不自觉中产生网络暴力的传播行为.本文以大学生为调查对象,基于新浪微博,进行网络暴力事件中信息传播行为的研究,设计了关于网络暴力事件信息传播行为的调查问卷,并构建用户...     

社交网络中基于注意力机制的网络舆情事件演化趋势预测

与传统媒体相比,社交网络在传播新闻、思想、观点等方面发挥着突出的作用,同时也是传播谣言、虚假新闻等负面信息的最佳途径.因此,对网络舆情演化趋势的准确预测和有效控制已成为重要的研究话题.目前,大多数研究从理论建模的角度对网络舆情事件的演化特性和发展趋势进行预测,基于用户行为特征的信息传播演化趋势预测模型的建模及分析有待进一步研究.考虑到信息传播过程中用户之间的相互影响,文中提出一种基于注意力机制的方法,旨在探究社交网络中用户在信息传播过程中的影响来预测信息的传播趋势.首先,利用基于长短时记忆神经网络(Long Shot-Term Memory,LSTM)的网络架构来获取信息传播的轨迹特征.其次,考虑到信息传播和用户行为的复杂性,利用注意力机制挖掘用户之间的依赖性来预测真实的信息传播过程.最后,综合考虑影响信息传播的驱动因素,得到一种基于注意力机制的信息传播演化趋势预测模型(At-tention Diffusion Neural Network,ADNN).在4个对比数据集上的实验结果显示,ADNN模型优于流行的序列模型,该模型能够有效利用驱动因素对信息传播的影响,更准确地预测社交网络中信息的传播趋势.     

基于社交圈层和注意力机制的信息热度预测

社交网络现已成为现实世界中信息传播与扩散的主要媒介,对其中的热点信息进行建模和预测有着广泛的应用场景和商业价值,比如进行信息传播挖掘、广告推荐和用户行为分析等.目前的相关研究主要利用特征和时间序列进行建模,但是并没有考虑到社交网络中用户的社交圈层对于信息传播的作用.本文提出了一种基于社交圈层和注意力机制的热度预测模型S...     

基于行为分析的微博传播模型研究

随着微博的迅速兴起和其影响力的不断提高,提取微博信息传播特征和构建传播模型已成为了研究热点。针对用户转发行为,首先分析了信息传播机制;然后从影响用户转发行为的发布用户、接收用户、用户亲密度和信息时效性4个方面提取出8个特征因素进行建模;在借鉴传染病动力学SIR模型的基础上,引入用户行为分析和接触节点,提出基于用户行为分析的SCIR模型,并给出动力学方程;最后利用新浪微博真实转发数据验证模型的合理性。实验结果表明,考虑用户转发行为的8个影响因素,结合行为分析结果,能够较好地拟合信息传播过程。     

利用社交网络的影响力骨架探索信息传播

理解社交网络上的信息传播机制,通常包括对拓扑结构的分析和对用户行为的分析。由于社交网络上连边的强度具有异质性,只有一部分连边对于信息传播有实质作用,构成隐藏在社交网络中的影响力骨架。对影响力骨架的拓扑研究可帮助我们获得比直接研究社交网络拓扑结构更深入的认识。我们从连边正负性和个体节点角色分化入手,探讨了微观层面连边和节点在信息传播中的作用,进而从宏观层面分析信息传播所依赖的影响力骨架的连通性和扩散效率,发现信息传播具有一定程度的脆弱性,且其传播效率低于对社交网络本身研究的预期。     

基于博弈论研究社交网络内蠕虫的传播

社交网络内蠕虫的爆发对用户及社交网络造成了极大的威胁。将社交网络的普通用户和网络攻击者作为博弈双方,分析双方的行为策略集合及影响因素,得到收益矩阵的计算方法。基于博弈论确定用户面对信息超链接的点击概率,运行了仿真实验。实验结果表明,蠕虫伪装技术对蠕虫传播影响较大,用户安全意识程度则影响较小。当蠕虫危害度较小或信息价值度较大时,蠕虫传播速度将会加快。基于博弈论研究社交网络的蠕虫传播是可行的。     

微博中转发行为的预测技术综述

在线社交网络中,微博平台的便捷性和开放性,给信息的传播和爆发提供了很大的便利.转发是微博平台上用户的重要行为,也是信息传播的关键机制.基于转发行为,分析一条推文是否被用户转发或者一段时间后的转发量,可以使我们更好地了解信息的传播特性,探索用户的行为与兴趣,以此推进信息推荐、预防突发事件和舆情监控等应用发展.该文较为系统...     

融合社交网络用户自身属性的信息传播数学建模与舆情演化分析

针对传统的社交网络信息传播模型极少将用户属性和信息特征这两个因素纳入到信息传播模型研究中的不足,该文提出了一种基于用户自身属性的信息传播模型。首先该文抽取用户影响力、用户态度、用户年龄、信息能量、信息价值等特征并构建交互规则;其次,根据这些特征建立信息传播的数学模型,模拟社交网络舆情演化过程;最后,为验证模型的有效性,开展了与真实事件的实证分析对比实验。实验结果表明: 仿真结构与真实数据的相似度大于0.97,因而该模型符合社交网络舆情信息传播的特性,能够较为准确地描述社交网络中的舆情传播过程。