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在社交网络中进行意见领袖的识别对信息传播分析、舆情监测、网络营销等有着重要意义。目前,很多挖掘意见领袖的研究仅基于简单的粉丝关注或转发方式,而忽视了用户关系中的权重因素,不符合信息传播的实际情况。因此,提出加权网络下基于微博转发关系的FW-Rank（Forwarding Weight Rank）算法。该算法使用新浪微博数据进行实验,相比于通过简单关注关系形成社交网络的方式,FW-Rank算法的最终结果更加合理准确。 相似文献
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由于社交网络图结构具有动态变化的特性,为此需要采用有效的动态隐私保护方法.针对现有动态社交网络中数据发布隐私保护方法中存在的攻击者背景知识单一、对图结构动态变化适应性较低等问题,提出一种个性化数据图发布隐私保护技术.该方法考虑了图结构信息和对于时空信息的隐私保护.根据用户关联社交关系计算出可信度,基于用户的可信度对用户... 相似文献
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通过分析社交网络中信息传播的特点,构造了社交网络信息传播模型。以用户之间互动情况来定义用户间的信任值,以新浪微博为例研究了用户间的关系特征和社交网络中信息传播的特点。 相似文献
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网站综合测评的指标分析 总被引：2，自引：0，他引：2
王星恒 《湖北第二师范学院学报》2008,25(12):125-126
网络信息计量学是网站综合测评的重要手段,它有5个重要指标：网站访问流量统计对于群体用户行为方式的认识：被搜索引擎收录程度可反映网站在网页的整体设计、信息内容、性能指标等方面的效果;网络信息链接关系与传统文献计量学中文献之间的引用关系在形式上极其相似,它反映了网络信息之间的关系：网络信息组织层次关乎网站的结构功能和使用效率;用户满意程度则是了解用户对网站的实用性、易用性、检索功能、编排设计等的评价的重要数据。 相似文献
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网络信息计量学是网站综合测评的重要手段,它有5个重要指标：网站访问流量统计对于群体用户行为方式的认识：被搜索引擎收录程度可反映网站在网页的整体设计、信息内容、性能指标等方面的效果;网络信息链接关系与传统文献计量学中文献之间的引用关系在形式上极其相似,它反映了网络信息之间的关系：网络信息组织层次关乎网站的结构功能和使用效率;用户满意程度则是了解用户对网站的实用性、易用性、检索功能、编排设计等的评价的重要数据。 相似文献
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在大数据时代,社交网络数据日益剧增,有效分析社交网络信息将对政府的合理决策起到促进作用.在海量的社交网络信息中,用户行为的数据分析是近些年来研究的热点问题.利用社交网络,用户可以关注当前的热点话题,并进行评论或者发布其他信息.这一系列行为反映出用户对于不同话题的偏好性和情感的倾向性,进而提供出有价值的潜在信息.本文设计了一种并行算法,实现了在Twitter和新浪微博数据上识别热点话题,并对用户情感进行分析.实验结果表明,该方法可以有效地监控热点话题及用户情感,具有重要的现实意义. 相似文献
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利用社交网络进行垃圾信息的传播行为已成为日益严重的社会问题。这些垃圾行为不仅威胁到社交用户的个人信息安全,甚至在一定程度上影响着社会稳定。本文分析了社交网络中的垃圾行为,提出了一种计算关系强度的模型及基于关系强度的非信任分数的传播算法。实验结果表明,该算法可以有效地检测社交网络的垃圾行为。 相似文献
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刘辉 《湖北成人教育学院学报》2014,(1):11-12
为了挖掘社交网络的用户信息,从复杂的社交网络提取有价值的数据,需要对社交用户网络进行可视化处理和层次构建,本文采取随机游走算法来实现社交用户网络的层次生成。首先,从社交网络的网络营销方式和商业价值两方面阐述了社交网络研究价值,接着提出了随机游走算法数学模型,最后进行实例仿真,生成社交用户的层次网络模型。 相似文献
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徐翔 《华中科技大学学报(社会科学版)》2023,(2):108-118
当前在社会化媒体与自媒体“人人时代”强势崛起、网络海量信息过载、用户生产内容多样化、网络“巴尔干化”盛行背景下,对社交网络内容生产中的意见领袖是否趋于相似化乃至“标准化”的问题,学界缺乏足够理论关注和系统实证。结合新浪微博样本,本文使用潜在语义分析和用户相似度计算、统计检验、路径分析等方法,探讨社交网络意见领袖“标准化”现象与路径。新浪微博用户随着意见领袖程度提高、粉丝规模增大,表现出去独特性的“全局标准化”,以及与之关联的“趋顶标准化”和“邻域标准化”演变。这几种“标准化”不是相互独立或冲突的,而是有着内在作用结构、同步性过程。高影响力的意见领袖用户并非彼此分化,而是加强着社交网络共同体的内容封闭性,显现出在“个体信息茧房”之外存在尚深思不足的“社会信息茧房”风险,在社交网络多样化、高可达度的公共领域中潜藏着走向趋同的异化逻辑。 相似文献
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社会比较是一种广泛存在的心理现象。社交网络为用户提供了更多样化的社会比较信息、更便捷的比较途径。与传统的社会比较相比,社交网络中的社会比较具有自发性、比较信息的两极化、比较对象的多样化等特征。现有研究发现了社交网络中社会比较对用户的消极影响与积极影响,探讨了与之相关的个体与文化因素。未来研究应更关注社交网络中的消极信息对用户的影响、重视用户的主体性及进一步深化社交网络中社会比较的个体差异与文化差异研究。 相似文献
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《继续教育研究》2017,(11)
随着信息技术的快速发展,微信由于其在线交流的迅捷性,尤其是朋友圈社交功能的私人定制化保证了个人社交的相对隐私、安全,受到大学生群体的青睐。在微信特有的信息传播模式下,微信朋友圈的社交"圈层化"、舆论场中心弱化、信息传播面聚焦化、成员关系稳定化等特征得到不断巩固和加强,而在朋友圈"碎片化、去中心化"的网络环境下,"舆情安全阈值"的界定与监控逐渐模糊与淡化,这给高校的网络舆情安全带来新的隐患。因此,首先剖析了微信朋友圈中悄然进行的三大变化及其对高校舆情管理工作构成的挑战,在此基础上分析了导致变化的微信朋友圈特殊的网络信息传播模式,并基于此,提出高校网络舆情工作的应对策略,即从源头、传播路径、舆情环境、信息分流等四大要素入手来实现舆情的有效研判、监管、处理、引导。 相似文献
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自媒体时代下由于媒介平台愈加复杂化和多样化,导致数据信息量级快速增长、社交网络结构越加稀疏,同时也存在着大量的异构化数据对现有语义模型产生了巨大的挑战,具体体现为用户冷启动和传统语义模型噪声问题。为解决这些问题设计了基于JPMC的时序推荐算法模型,JPMC模型通过建立隐式的社交网络关系,并通过网络表征学习来实现相同趋向用户的群体邻居选取,最后结合静态社交增强矩阵和动态感知的转移序列完成模型的优化。通过实验验证分析,提出的JPMC时序推荐算法模型比传统语义模型的性能在不同实验条件下提高了7%～60%,能够更有效地挖掘用户的长短时偏好,提高了基于社交网络的模型的推荐准确度。 相似文献
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随着位置社交网络的快速增长,越来越多的人借助其分享他们的喜好和位置信息,利用这些信息的潜在规律和呈现出来的偏好特征能够有效地帮助用户发现他们真正感兴趣的地点。然而,用户历史记录数据存在着严重的稀疏性,导致推荐结果不准确。鉴于此,融合地理位置因素和用户社交关系,利用矩阵分解模型提出了一种兴趣点推荐(GSMF算法)。实验结果表明,与主流的兴趣点推荐算法相比,该方法在准确率和召回率等多项指标上均取得了更好的结果。 相似文献
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随着大数据、移动互联网的快速发展,推荐系统成为解决网络信息过载的有力工具。为解决传统推荐系统由于没有将社交网络中用户关系考虑进去而导致的稀疏矩阵、冷启动等问题,提出一种基于矩阵分解技术的电影推荐系统算法MFMRS。该算法充分考虑到社交网络中用户之间的关系对推荐结果的影响,通过设置特征参数、损失函数、随机梯度下降等方法对推荐系统的精度进行改进。结果表明,通过应用该算法,Douban数据集的精度提升62%,Netflix数据集的精度提升51%。 相似文献
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《信阳师范学院学报(哲学社会科学版)》2017,(4):1-6
为了探讨大学生社交网络中上行社会比较、自尊、社交网络倦怠和焦虑之间的关系,以368名大学生为被试,使用上行社会比较问卷、Rosenberg自尊量表中文版、社交网络倦怠问卷和焦虑自评量表进行测试。结果发现:(1)社交网络中上行社会比较、自尊、社交网络倦怠和焦虑两两之间存在显著相关关系;(2)社交网络中的上行社会比较可以通过自尊和社交网络倦怠的序列中介效应影响焦虑;社交网络中的上行社会比较可以通过自尊或社交网络倦怠的单独中介效应影响焦虑。研究认为自尊和社交网络倦怠在预测社交网络上行社会比较对大学生焦虑的影响中起着序列中介作用。 相似文献
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张淼 《新疆职业大学学报》2014,(2):61-64
为了解新疆高职院校学生网络使用偏好情况及影响因素,采用《网络使用偏好问卷》对新疆警察学院等学校的1 037名在校高职学生进行调查,表明：高职院校学生网络使用偏好具体表现为：娱乐工具使用得分最高,信息渠道次之,社交工具使用第三,交易工具使用得分最低;另外学生网络使用偏好在不同学校、不同管理方式、不同学校来源地上有显著差异,不同性别、年龄、年级、专业的学生在网络使用偏好上有显著差异,在是否为独生子女、家庭来源地因素上也有显著性差异,说明人口学变量是影响网络使用偏好的重要因素之一. 相似文献
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对33所大学的2063名大学生进行问卷调查,考察学校背景变量对大学生网络利他行为及其与网络行为偏好间关系的影响.多层线性分析结果表明:(1)大学生网络利他行为存在显著的学校差异;(2)在控制了性别和网龄之后,大学生网络行为偏好对其网络利他行为有显著的正向预测效果;(3)信息偏好对网络利他行为的影响存在显著的学校差异;(4)学校层次和学校地域对信息偏好与网络利他行为间关系的影响均不显著. 相似文献