面向微博话题传播的重要节点测量研究

为了发现在微博网络中对话题传播有巨大影响力的用户,从网络的拓扑结构出发,对微博平台上话题信息的传播进行了研究,测量了话题传播的网络拓扑结构,并利用紧密中心度和介数中心度对传播过程中参与的用户进行了影响力测量。根据测量分析结果,利用随机游走思想,将两种方法进行优化,计算出一个新的参数叫扩张比,用来评价用户在整个话题传播过程中的影响力,实验结果表明优化后的方法能够有效地发现整个网络中影响力最大的重要节点。研究结果有助于控制话题的传播过程,实现网络营销的利益最大化,以及提供研究个人影响力最大化问题新的思路。     

基于话题自适应的中文微博情感分析

近年来,随着社会网络的迅速兴起,面向社会网络的情感分析技术逐渐成为数据挖掘领域新的研究热点。中文微博以其语言简短、文法灵活的特点,给情感分析的研究工作带来了新的挑战。对数据预处理、情感词典构造、话题元素引入等中文微博情感分析技术进行了系统的研究,提出了给情感词分级的方法以提升情感分析的准确度;同时提出了面向话题的自适应方法以更准确地识别情感词;最后实验结果验证了以上方法的有效性。     

社交网络中考虑节点度的演化博弈

在谣言传播过程中,针对度不同的节点具有的辨识能力不同,结合节点度定义一种新的博弈收益,借助博弈论建立一种动态复杂网络演化模型。该模型考虑到谣言传播往往与节点利益相关这一特点,通过引入辨识能力描述不同节点的非一致传播率,研究谣言在该模型上的传播动力学行为,并提出两种谣言抑制策略。随后,利用两种典型网络模型进行仿真实验,并在Facebook真实网络数据中对仿真结果进行验证。研究表明,谣言模糊程度对BA（Barabási-Albert）无标度网络和Facebook网络中谣言传播速率及达到稳定状态所需时间影响较小,随着谣言模糊程度增大,谣言在网络中传播范围变大,相对于WS（Watts-Strogtz）小世界网络,谣言更容易在BA无标度网络和Facebook网络中传播;研究还发现,免疫收益增加值相同时,与BA无标度网络和Facebook网络相比,WS小世界网络中免疫节点的增长幅度更大;此外,通过节点危害程度进行抑制比通过博弈收益进行抑制具有更好的谣言抑制效果。     

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。
     

基于用户关系与属性的微博意见领袖挖掘方法

提出一种结合用户关系与用户属性的挖掘方法.根据微博特征构建微博用户关系网,采用小世界网络理论确定用户的中心性,以此获得基于用户关系的候选意见领袖.通过分析微博用户属性,建立意见领袖影响体系,提出D-means聚类算法,获得基于用户属性的候选意见领袖,结合2种候选意见领袖得到最终意见领袖.实验结果验证该方法在挖掘意见领袖上比现有方法更加准确有效.     

基于上下文语境的微博情感分析

传统情感分析方法仅考虑单一文本,对长度短小且口语化严重的微博文本情感极性识别率较低。针对上述问题,提出一种结合上下文消息的情感分析方法。将微博情感分析问题看做标签序列学习任务,使用隐马尔可夫支持向量机把微博上下文语境融人微博情感分析问题中。实验结果表明,该方法较之于基于朴素贝叶斯或支持向量机的微博情感分析模型可以更好地分析微博情感极性。     

基于逻辑回归的微博用户可信度建模

针对微博虚假用户问题,以新浪微博为研究平台,对微博用户的行为进行分析,从在线时长、发帖时间、互动程度等方面,提取用于区分用户类别的特征变量,运用逻辑回归算法,提出一个基于逻辑回归的微博用户可信度评价模型。实验结果表明,该模型能够对传统的虚假用户“僵尸粉”进行识别,对新型虚假用户有较高的识别率,可以根据置信值的大小对用户进行大致分类,实用性较强。     

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.     

中文微博的Hashtag话题相关性分析

Hashtag(微博话题词)是发布者为微博信息创建的话题标签,能帮助用户在海量微博数据中高效发现热点话题。Hashtag由用户创建的特性使得不同的Hashtag可能代表着同一个话题,挖掘Hashtag之间的话题相关性将有助于热点话题发现和聚合展示。研究了Hashtag之间相关性分析问题,抽取了Hashtag文本特征、微博内容、Hashtag的出现次数-时间分布以及Hashtag共现等一系列特征,以分析Hashtag之间的话题相关性。在新浪微博数据上的实验结果显示,这一系列特征组合能较好地帮助Hashtag相关性分析。     

基于BIG-WFCHI的微博信息关键特征选择方法

特征选择是用机器学习方法提高转发预测精度和效率的关键步骤,其前提是特征提取.目前,特征选择中常用的方法有信息增益(Information Gain,IG)、互信息和卡方检验(CHI-square test,CHI)等,传统特征选择方法中出现低频词引起的信息增益和卡方检验的负相关、干扰计算等问题,导致分类准确率不高.本文...