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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 468 毫秒
1.
根据社交网络信息传播多维度、多元化和基于人际关系的特点,构建一种基于用户相对传播能力的分层网络传播模型,对社交网络传播模型研究中缺少实例验证和用户层次分类的问题进行补充分析和证明。通过调查收集"平江火电厂重启事件"中公众对火电项目的态度变化数据,对政府相关宣传内容的传播过程、方式和效果进行归纳总结;采取K-Means方式对抽样的数据节点进行分类,构建以节点传播能力为划分标准的分层网络传播模型,分析模型中信息的传播路径、传播特征及权重关系。研究表明:(1)基于用户相对传播能力的分层网络传播模型更能真实地体现社交网络中信息传递的特点;(2)意见领袖层节点在信息传播过程中具有导向性作用,其网络影响程度约为普通群众的4倍(意见领袖节点的平均权重为2.6,普通群众节点的平均权重为0.6);(3)用户网络地位影响信息传递的效果,政府在提高公众支持度的问题上应该充分发挥意见领袖的作用,引导社会舆论。社会信息传播网络仍然是复杂网络研究中的难点,信息传递的方向、节点出度和入度都有待在未来的研究中进一步完善。  相似文献   

2.
本文在基于小世界网络理论SIR模型分析的基础上,构建出一种对微博网络负面信息传播的扩散机制模型,利用数学建模对该模型传播趋势进行概率分析,研究发现微博网络社区的节点度越大,该节点处负面信息传播的能力就会越强;并通过对微博负面信息义乌"微笑哥"之谜进行社会网络实证分析,对节点用户中心度的刻画,说明了微博内负面信息的传播会因其网络内节点的不同而呈现不同的扩散特征。  相似文献   

3.
熊建英 《情报科学》2021,39(1):41-47
【目的/意义】为有效约束社交网中隐含风险的信息传播,研究一种基于信誉的信息行为动态管理机制。【方 法/过程】通过节点身份认证与历史行为计算节点信誉值,利用敏感词的风险权值计算内容的风险指数后并进行风 险类型分级,综合节点源信誉与内容风险指数提出一种基于社交网节点信誉授权的信息传播控制模型(RBDC)约 束不同类型信息转发权限。【结果/结论】仿真结果表明,相比无限制的信息传播情景,对内容风险与用户信誉进行 细粒度的分类与并构建转发权限映射关系,可以显著限制高风险信息传播速度与传播范围。【创新/局限】在保障社 交网用户属性数据真实与敏感词风险词表有效维护的情况下,通过多源数据融合构建的RBDC信誉授权传播抑制 模型可以实现信息传播动态调整机制,抑制风险信息传播,也有利于促进网络节点的自律。  相似文献   

4.
【目的/意义】网络是数字出版产品研发风险信息传播的主要渠道,明晰风险信息网络传播机理是规避数字 出版产品研发风险的基础。【方法/过程】探究数字出版产品研发风险信息网络传播的内涵与规律,基于复杂网络理 论构建数字出版产品研发风险信息网络传播动力学模型,并对所建立的动力学模型进行仿真研究。【结果/结论】研 究结果表明:网络的平均度、初始情况下处于传播者状态节点的度值、个数以及第一次接触度值最大节点传播的信 息后向外传播的概率越大,风险信息在网络中的传播范围越广,传播时间越持久;由人们主观意愿决定的接触者状 态节点转变为免疫者状态的概率越小,风险信息的网络传播范围越广、时间越持久。  相似文献   

5.
运用社会网络分析方法,研究SNS社交网络结构中节点的结构位置及相互关系对信息传播的影响。以腾讯微博用户数据作为实验样本,运用Ucinet生成网络拓扑结构图,针对邻接矩阵数据进行节点度分析,测度节点度和节点在网络结构中的位置与信息传播的贡献大小之间的相关性,确定在不同规模网络中适于测度微博用户信息传播贡献的指标,从而有针对性地控制和引导不同类型的微博用户的信息发布和传播,达到网络舆情监控和管理的目的。  相似文献   

6.
贾红雨  赵雪燕  邱晨子 《现代情报》2015,35(3):64-67,81
本文针对微博网络舆情的控制和引导问题,提出一种基于复杂网络的图谱分析方法。本文以微博用户间转发和评论某一话题下用户关系数据作为基础研究数据,生成用户节点网络关系图谱,通过对微博网络模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析,定性和定量评估出对舆情活跃度高、传播范围广、传播速度快的微博用户节点,作为控制微博舆情的传播、引导舆情舆论导向的关键用户节点。本文以某一微博社区为样本数据,采用复杂网络分析工具Gephi,验证了基于复杂网络的图谱分析对识别舆情控制中关键用户节点的正确性和有效性。  相似文献   

7.
【目的/意义】本文利用用户在健康信息问答过程中产生的真实数据,从网络结构和信息主题两个维度对网 络健康社区中的健康信息传播网络及主题特征进行研究,进而为社区的建设和维护提供建议。【方法/过程】首先, 利用社会网络分析法对不同时间阶段的健康信息传播网络进行指标测度和可视化呈现,探究其网络结构特征;然 后结合LDA和已有词表,对社区内健康信息进行主题识别和提取,分析健康信息主题的分布及其变化趋势。【结果/ 结论】本研究发现实验选取的网络健康社区内部的健康信息传播网络具有小世界效应,用户流动性大,关键节点变 更快;用户健康信息问答的内容集中在若干主题,且部分主题随时间呈现一定变化趋势。【创新/局限】网络健康信 息的生成和传播源于用户之间的信息交互。本文从网络结构和信息主题两个维度开展研究,更符合其内部机理, 研究更加深入和具象;网络健康社区种类众多,本文只选择其中一个社区进行研究,可能存在一定的局限性。  相似文献   

8.
在网络舆情内容的传播过程中,各种物理上独立的舆论会话在传播要素上可能存在着语义关联,并且传播要素之间的相互影响对舆情传播内容的演变具有重要作用。本文从网络舆情的传播阶段中传播要素的相互影响入手,以传播内容为主要研究对象,以社群网络中的关键节点及其传播主题为分析单元,将生命周期理论和关键节点识别相结合,并选择新浪微博作为数据来源,采集舆情事件信息,构建舆情事件生命周期各阶段的社会网络并提取关键节点,借助LDA主题模型方法挖掘各阶段舆情内容的主题,在此基础上研究相同阶段或者不同阶段中在关键节点影响下的舆情主题分布及其变化。研究结论为社会舆情分析与决策支持提供了一定的参考。  相似文献   

9.
【目的/意义】大数据时代,社交媒体用户的碎片化信息痕迹为刻画在线社交活动中的用户画像并揭示其信 息传播行为提供了依据。【方法/过程】通过对微博、QQ群、天涯论坛、人人网等社交平台的深入挖掘,构建了在线社 交活动中的用户画像模型,并对其信息传播行为的时间统计特征进行实证分析。【结果/结论】研究结果表明,在社 交媒体用户的发布行为中,时间间隔服从重尾分布,其活跃程度与幂指数正相关,与时间间隔宽度负相关;而时间 间隔的重新标度方法则在一定程度上消除了不同活跃程度个体所造成的影响;在交互行为中,时间间隔服从重尾 分布,可用幂指数近似刻画,交互行为表现出“强阵发”特征,在一定程度上存在预测性。  相似文献   

10.
柯云 《现代情报》2016,36(3):22-26
本文以新浪微博平台为数据采集平台, 对微博信息传播的影响因素和效果进行数据分析, 在借鉴信息传播四要素和流行三要素的基础上, 总结出了影响微博信息传播的16个因素。首先通过对“风云人气榜”上随机抓取的320个新浪微博用户数据进行多元线性回归预测, 实证得到粉丝数、工作时间和发布时间对微博信息传递有促进作用, 而活跃度、休息时间和日期对信息传播有阻碍作用;然后利用爬取数据中提取的441 005个转发样本, 通过逻辑回归、朴素贝叶斯和贝叶斯网络的概率模型分析, 实证了社交类型对用户微博转发行为的影响最为显著, 微博社交需求显著高于内容需求, 并且根据ROC曲线得出综合类型对用户微博转发行为的预测最为精准。  相似文献   

11.
【目的/意义】为了探究复杂网络中信息的传播机制以及不同网络中的信息推动力。【方法/过程】本文利用 邻居节点特性与信息公信力确定传播规则,探究了小世界与无标度网络中的信息传播,并研究了节点对爆发规模 的影响差异。【结果/结论】结果发现:无标度网络中信息传播的驱动力倾向于从众效应,而小世界网络则主要源于 信息本身;不同k-shell值的节点对无标度网络爆发规模的影响比小世界网络显著;不同度值的节点对二者的爆发 规模影响均显著。  相似文献   

12.
技术创新网络中节点的退出会影响网络的稳定性,甚至导致网络瓦解。研究网络中节点退出的影响因素,有助于网络中节点关系的治理。使用社会网络分析法和统计分析法,以集成电路产业专利合作网络为例对节点退出影响因素进行分析。研究表明,节点规模越大、网络关系密度越大、节点中间中心性越大,节点越不易退出网络;网络规模多样性越大、网络规模差异性越大,节点越容易退出网络。  相似文献   

13.
研究微博中信息的传播规律对舆论预测与管控、市场营销等方面具有重要意义。当前的信息传播模型大多忽视了不同信息间、不同用户间的个体差异。为解决这一问题,本文选取了影响用户浏览和转发信息行为的特征,采用集成逻辑回归与SVM的二分类算法预测个体行为。预测多个用户对于同一信息的浏览与转发行为构成了本文中的信息传播模型。结果表明,该模型能较好地预测现实微博网络中的信息传播过程。  相似文献   

14.
社会网络已经成为人类共创与共享信息的平台,信息在网络中的传播对社会发展产生的作用和影响与日俱增。因此,揭示用户间信息的传播规律对于及时掌握和控制信息传播具有非常重要的意义。以社会网络社会关系强度P、社会网络潜在关系强度Q、社会网络信息传播能力W为基础,构建了社会网络信息传播度量模型,描述了度量模型的算法核心思想。仿真实验表明,社会关系强度越大,网络的信息传递概率越大,也就意味着网络的信息传递能力越强。  相似文献   

15.
李钢  王聿达  崔蓉 《现代情报》2021,40(12):27-35
[目的/意义] 在大规模社交网络中快速搜索关键节点对于舆情的引导和控制具有重要意义。[方法/过程] 本文提出一种适用于社交网络的局部中心性关键节点识别算法,该方法综合评估了节点的K壳、自身的聚集特性以及邻居的扩散特性和节点自身传播状态,同时体现了节点在空间上的网络位置和邻居的拓扑结构以及在时间上演化特征,评价指标更加全面高效。[结果/结论] 实验结果表明,该方法识别的关键节点对网络鲁棒性的影响与介数中心性接近,但计算仅基于节点局部信息,时间复杂度低。剔除这些节点后网络的连通性受到较大影响,网络聚类系数降低,平均路径长度增加。同时,利用SIR传播模型模拟验证,以该算法识别的关键节点为初始传播源可提升信息传播范围和平均传播速度。  相似文献   

16.
张佳 《科技通报》2019,35(2):76-79,84
针对当前只关注对数字图书馆网络功能的提高,忽略了对信息扩散的问题。为此,通过关联规则方法对海量图书信息数据扩散进行研究,给出关联规则的基本概念,并介绍了数字图书馆网络的特征,将API与编写抓取程序、开放数据等技术结合在一起;利用Apriori算法通过层次顺序搜索的循环方法对图书信息数据频繁项集进行挖掘,采集数字图书馆网络中某用户粉丝、关注者、转发以及评论信息扩散数据;将关联规则作为研究海量图书信息数据扩散方法,通过关联规则衡量节点度和出入度;在此基础上通过关联规则对海量图书信息数据扩散情况进行研究,发现海量图书信息扩散有高低谷期;转发量和评论量呈一定的正相关性;数字图书馆网络中海量图书信息数据扩散的广度和用户影响力相关。  相似文献   

17.
微博比较研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
李燕萍 《情报杂志》2012,(3):77-83,69
分析比较新浪和腾讯微博网站的特点,对其内容变量、转发和评论数以及发博途径进行实证分析;对转发数和评论数、粉丝数、关注数和博文数,分组进行两两比较,利用SPSS统计软件,采用相关分析等方法,统计分析每个微博网站的用户关系和行为特征,研究发现转发数和评论数、粉丝数、关注数和博文数,每组数据两两之间,都具有一定的正相关性,认为影响和制约微博信息传播的基本要素有两点,一是用户本身的人际关系社会网络;二是微博信息。为微博网站的用户行为特征和信息传播机制研究提供理论依据。  相似文献   

18.
【目的/意义】分析高校新媒体的信息传播网络结构及演化特征,有利于推动高校信息的有效传播,提升舆 论引导力。【方法/过程】以高校官方微博为例,本文对高校新媒体信息传播网络密度特征、网络中心性特征、网络结 构特征、地域路径及情感路径特征进行了分析,最后运用BA无标度网络模型对高校新媒体信息传播网络结构的演 化特征进行了仿真模拟。【结果/结论】高校新媒体信息传播网络具有较小的聚类系数、较短的网络平均路径,节点 的度分布符合幂律规律;高校新媒体影响力正在突破传统地域影响;高校信息传播中以积极情感为主,网络舆情事 件对情感影响较大;随着节点增加,网络平均度经过前期快速增长后会稳定在某个恒定值左右,网络平均路径长度 则一直呈现增长趋势。最后本文提出了改善高校新媒体信息传播网络结构的建议。【创新/局限】在今后的研究中 需要进一步扩大数据样本和时间跨度。  相似文献   

19.
本文针对延迟容忍网络中非协作节点对数据传递的影响,利用节点转发数据行为和诚信行为分布式评估信任度,进而选择信任值高的节点作为中继完成数据的传递,有效提高了延迟容忍网络中数据传递的可靠度,提升了网络资源利用率。  相似文献   

20.
近年来,微博用户行为分析与挖掘逐步成为社交网络领域研究热点,本文基于微博传播机制及用户特点,提出了一种基于高频关键词信息的微博内容筛选算法,结合好友联合影响概率确定关键微博用户,并分析其影响力及具体范围。实验数据分析表明:本文设计的算法是可行的,与传统方法相比,本文算法在高频关键词提取和微博用户行为分析方面,能够有效提高话题传播中微博用户影响力度量的准确性。  相似文献   

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