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微博网络演化机制实证分析及应用——以新浪微博和腾讯微博为例

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第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外微博研究现状综述

1.3论文的主要研究内容

1.4本文的组织结构

第二章 复杂网络理论介绍

2.1复杂网络基本知识介绍

2.2链路预测问题介绍

2.3复杂网络节点影响力研究

2.4本章小结

第三章 微博用户关系网络实证分析

3.1数据集的获取及网络构建

3.2微博网络的结构特征分析

3.3微博网络演化机制实证分析

3.4本章小结

第四章 基于链路预测的网络演化机制研究

4.1引言

4.2基于局域信息的有向网络相似性链路预测指标

4.3基于链路预测的网络演化机制研究

4.4基于节点结构属性的链路预测算法

4.5本章小结

第五章 基于互惠边的微博网络影响力节点发现

5.1引言

5.2互惠边对微博网络信息传播的影响

5.3基于互惠边的影响力节点发现算法

5.4本章小结

第六章 总结与展望

6.1本文工作总结

6.2展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢

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摘要

近年来,以微博为代表的在线社交网络迅猛发展,成为了民众获取信息和表达观点的重要工具和平台,在人们的工作、生活中起着日益重要的作用。深入了解微博网络的演化机制,对于更好的推进微博网络的健康发展,监控微博网络中的信息传播等均有重要价值。本文主要以新浪微博和腾讯微博为研究对象,对微博网络的结构特征、演化机制、信息传播机制等问题进行了探讨,具体来讲,主要工作有以下三点:
  (1)获取了新浪微博和腾讯微博的网络数据,实证分析了微博网络的结构特性及其演化规律。基于网络真实的演化信息,分析了节点结构属性和节点间距离对网络演化的影响。结果表明,两个微博网络具有相似特性,如小世界特性、入边度分布两阶段无标度特性、无同配异配性、节点间连边的低互惠性等,网络中节点互惠率随着节点度的不同发生明显变化。这些宏观特性和规律并不随着时间发生明显变化。网络演化方面,网络中节点增边行为服从度大优先机制,而聚类系数和节点对间距离均与节点对间增边能力呈负相关性。
  (2)以链路预测理论为研究平台,用不同于实证分析的方法分析了节点度和聚类系数对节点连边能力的影响,并基于分析结果提出了一种新的链路预测指标。结果表明,基于链路预测的方法研究网络演化机制结果与实证分析一致,但是更加简便且普适性较高,而基于此提出的链路预测算法在微博网络和其他多个在线网络中均取得了较好的链路预测效果。
  (3)在分析微博网络信息传播机制的基础上,基于改进的SIR模型探讨了互惠边在微博网络信息传播中的作用,同时基于互惠边对于节点的活跃性的影响,提出了一种改进的影响力节点发现算法。研究结果表明,互惠边对于信息传播的速度和规模均有着很强的促进作用,基于互惠边因素提出的新算法在发现有影响力的传播节点方面比PageRank算法和LeaderRank算法更加有效。

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