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。     

基于信息老化特征的微博传播模型研究

随着微博的迅速兴起,提取信息传播特征和构建传播模型已成为研究热点。针对用户转发行为,首先分析信息转发结构,提取信息老化特征;然后结合转发时效性,基于平均转发概率的递减规律提出SIR的改进模型;最后利用真实转发数据验证了模型的合理性。结果表明,考虑信息时效性和老化特征,能够较好地拟合信息传播过程。进一步,将利用该模型分析不同节点传播影响力,发现其分布服从无标度特征。     

微博信息传播预测研究综述

微博已经逐渐成为人们获取信息、分享信息的重要社会媒体,深刻影响并改变了信息的传播方式.针对微博信息传播预测问题展开综述.该研究对舆情监控、微博营销、个性化推荐具有重要意义.首先概述微博信息传播过程,通过介绍微博信息传播的定性研究工作,揭示微博信息传播的特点;接着,从以信息为中心、以用户为中心以及以信息和用户为中心这3个角度介绍微博信息传播预测相关研究工作,对应的主要研究任务分别是微博信息流行度预测、用户传播行为预测和微博信息传播路径预测;继而介绍可用于微博信息传播预测研究的公开数据资源;最后,展望微博信息传播预测研究的问题与挑战.     

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...     

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。     

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.     

基于SCIR的微博舆情话题传播模型研究

微博是舆情话题传播的重要渠道,研究微博网络中的舆情话题传播机制,将有利于对舆情话题的传播过程进行分析与监控,而传统的网络信息传播模型却无法真实地描述微博网络中的舆情话题传播机制。针对以上问题,分析了微博网络中的信息互动模式及舆情话题的传播特点,以传染病动力学中的SIR模型为基础,通过引入一个新的节点状态--接触状态,构建了基于SCIR（Susceptible Contacted Infected Removed）的微博网络舆情话题传播模型。仿真结果表明,该模型可以很好地描述微博网络中的舆情话题传播规律。     

微博网络信息传播研究综述

微博作为一种新型的社交网络平台, 以其使用方式便捷、传播迅速、交互性强等特点, 在信息分发和舆论传播方面发挥了非常重要的作用。简要介绍了微博的相关机制, 分析了微博信息的传播特征以及影响信息传播的三大因素, 对目前研究所使用的信息传播模型进行了分类, 重点综述了基于传播过程的模型、基于影响力的模型以及基于转发因素的模型, 并对这三类模型的优缺点作了比较分析, 提出了该领域的研究方向和目标。     

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%。     

基于灰色预测理论的软件缺陷预测模型研究

软件缺陷是软件产品预期属性的偏离现象.妥善处理软件中的缺陷关系软件质量以及软件组织的生存与发展.利用开发过程中收集的软件缺陷的相关数据,依据灰色预测理论的核心:GM(1,1)来建立预测模型,对后续软件开发中缺陷的存在情况作出相应预测.实验表明该预测结果能指导软件组织较好地把握软件质量、合理分配测试资源,并在一定程度上帮助软件组织度量软件过程.     

基于Skip-gram模型的微博情感倾向性分析

为了更好地对微博进行表示,提高微博情感倾向性识别的准确度,提出一种基于Skip-gram模型的微博情感倾向性分析方法。首先,使用Skip-gram模型在中文数据上进行训练得到词向量;然后,利用词向量在词语表示上的优势,以及一定程度上满足加法组合运算的特性,通过向量相加获得微博的向量表示以及正负情感向量;最后,通过计算微博向量和正负情感向量的相似度判断微博的情感倾向。在NLP&CC2012数据上进行实验,结果表明,该方法能够有效识别微博的情感倾向,较传统的JST(Joint Sentiment/Topic model)和ASUM(Aspect and Sentiment Unication Model)平均F1值分别提高了23%和26%。     

H7N9疫情背景下的微博信息传播特性研究

自主研制微博爬虫系统WeiboCrawler。针对2013年3月爆发的甲型H7N9流感疫情,使用该系统抓取了新浪微博中与该主题相关的数据集,包括用户信息、原创和转发博文信息。以原创博文为根节点,基于转发关系采用递归方法构造博文转发树,为了严格、清晰地描述微博信息传播过程,对博文转发树进行形式化定义,进而研究微博信息传播过程及转发树的大小、深度、宽度等结构特性。结果表明:博文转发树的结构特性分布符合长尾分布,博文转发树具有深度小、密度大的结构特性;博文流行程度取决于博文转发树的宽度,而与博文转发树的深度无关;在博文转发的不同阶段,信息传播表现出相似的传播特性。考虑微博平台信息传播的特点以及博文转发树的结构特性,结合Galton-Watson分支过程,给出一种新的信息流传播模型,使用该模型对博文转发树的大小、深度、宽度三项结构特性进行仿真,发现该模型能较准确地体现信息传播的结构特性。     

基于神经网络与eTOM信息模型的电信计划预测研究

为了解决综合多种因素对于电信计划预测的影响问题,提出将神经网络与eTOM(enhance Telecom Operations Map)信息模型结合的解决方法。电信计划预测需要采集多个不同专业系统的信息,基于TMF(Telecom Management Forum)提出的eTOM的流程,在电信计划预测需求分析的基础上用UML语言对该信息模型进行了描述,提出数据采集的建议。另外电信计划预测需要综合各种影响因素,在分析了产品消费量、服务质量、用户数量、设备性能、收入、投资等因素影响后,提出基于BP神经网络预测方法。结合电信计划案例,给出电信计划预测的神经网络模型设计,并以一个城市的电信计划预测的真实情况为例,通过对预测仿真结果的分析,验证了方法的精确性与有效性。     

基于混合特征学习的微博转发预测方法

微博转发预测是研究信息传播的关键问题之一,对于舆情监控、广告投放、商业决策具有重要意义。用户兴趣、微博作者影响力及微博内容等信息均影响信息传播过程。转发行为预测的挑战性问题在于如何捕获更多有意义的影响因素以提高预测性能。提出基于混合特征学习的转发预测方法,该方法首先引入并分析了局部社会影响力特征、用户特征、微博内容特征的计算方法;接着,基于分类器建立预测模型;最后,比较了不同类型微博的转发预测效果。在新浪微博平台数据的实验结果表明,局部社会影响力特征、用户特征、微博内容特征都对转发预测有较大影响,其中微博内容特征的影响最大。随机森林预测效果最好,准确率达到83.1%;与朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机模型相比,准确率平均提高约7.4%,最高提高约10.8%。另外,该方法对自然灾害、环境、审判、维权等类型的微博进行转发预测时,效果更加明显,说明这类事件转发的规律性更强。     

基于SIR模型的社交网络推手节点发现及信息传播抑制

推手节点对社交网络信息传播有非常重要的作用。在传统SIR模型中引入推手节点概念,研究该类节点所造成的热门话题在网络中的传播规律,以及对社交网络信息传播的影响和控制。利用You Tube数据构建社交网络拓扑结构,实验发现,当节点传播概率大于0.7时,可设置为推手节点,对于信息传播抑制可采用目标免疫算法。而在一个社交网络中传播节点的整体信息免疫大于0.2时能有效抑制信息传播,该值为使用重要熟人免疫策略对信息传播进行抑制的参数值。     

信息安全模型研究

随着网络技术迅速发展和不断应用,信息安全特别是网络安全成为人们研究的重点问题,本文重点分析了一些典型的信息安全模型,采用形式化的安全模型开发方法,在构建信息安全系统中起到了重要作用,考虑到分布计算机环境和移动计算环境的需求,本文提出了信息安全模型技术的发展趋势。     

基于STEP方法学的模具产品集成信息建模技术研究

以冲压模具为研究对象,基于ＳＴＥＰ标准方法学,提出了三层结构式的模具产品模型,建立了模具产品集成信息模型ＤＰＩＩＭ。充分考虑模具产品生命周期的特点,将模具产品集成信息模型ＤＰＩＩＭ进一步分为需求信息模型、活动信息模型、产品信息模型及制造信息模型,并探讨了模具产品集成信息模型ＤＰＩＩＭ中集成资源的内容,然后定义了７个基本实体库,以作为具体描述模具产品集成信息模型ＤＰＩＩＭ的基本工具。最后,按照ＳＴＥ     

一个基于三元互关联后继树的多功能全文检索系统

针对全文检索领域的索引结构模型的研究,基于三元互关联后继树模型,提出并实现了一个存储结构良好的索引系统.利用该系统实现了多种有效的查询.     

基于本体论的信息过滤模型

信息过滤已成为当今信息技术研究的热点。主要介绍布尔模型、向量空间模型和概率模型,并分析它们各自的优点及存在的不足之处。在此基础上,提出一种新的信息过滤模型——基于本体论的信息过滤模型,阐述用户兴趣模板的构建步骤、用户相关反馈和更新算法,为基于本体的信息过滤技术提供了理论基础。