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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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微博的普及导致微博平台数据量日益增长,因此从海量微博中快速准确地为微博用户推荐好友成为了巨大挑战。用户的社交网络和微博文本在一定程度上体现了用户的价值观和兴趣爱好,有相似兴趣的微博用户更有可能成为朋友。基于上述事实,以用户微博文本相似度为似然函数,使用K-means聚类对微博用户聚类,得到微博用户社交圈;在社交圈内部迭代计算用户之间的相似度,同时计算用户对其所在社交圈中其余用户的信任度;最后,根据用户之间的相似度和信任度完成微博好友推荐。实验结果表明,该算法优于传统的基于社交网络拓扑图的好友推荐方法。 相似文献
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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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黄俊英 《中学政治教学参考》2012,(26):34
"关注我啊!我的粉丝已经破百了哦!"一句流行于当代校园的网络语,彰显了中学生的网络新生活。微博,是博客的一种变体,用户利用PC、手机等各种数码产品发布文字、图片、音频、视频信息,再以短信等形式发送给好友或追随者。微博整合了用户的时间碎片,"随时随地分享你身边的新鲜事",并以近乎爆炸式的发展速度成为了时下最热门的交流工具之一。合理利用微博,可以为思想品德课教学保驾护航。 相似文献
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随着互联网进入Web2.0时代,以人人网、微博为代表的社交网络作为人们交流、娱乐的途径,受到越来越多网民的喜爱。其中,高校用户作为社交网络的积极参与者,具有重要的研究价值。但用户黏性差,流失量大的问题一直困扰着社交网络的发展。以技术接受模型（TAM）为理论基础,从高校用户参与度的三个主要的决定因素：感知有用性、感知愉悦和重合度,以及三个外部因素：信息性动机、社会交互和自我展示入手,运用结构方程模型,研究分析影响社交网络高校用户参与度的决定因素和外部因素,以及它们之间的相互关系。结果表明,“熟人网络”、信息以及自我展示对社交网络用户参与度有着重要影响。 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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针对移动社交网络中用户通过社交平台分享位置信息时存在可信社交关系和不可信陌生人的攻击等问题,提出了一种面向社交关系的位置隐私保护模型。该模型通过对社交关系进行分类和对位置隐私进行分级,让不同级别的用户看到不同精度的位置信息,从而实现对位置的隐私保护。其中,对社交关系的分类包括对用户的好友类别按亲密度分级和对陌生人类别按信任模型计算值分级。相较于L intimacy模型,该模型具有较低的时间复杂度和隐私泄漏率,且能有效保护用户位置隐私。 相似文献
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近几年随着网络的发展,以及人们社交需求的提升,使得关于社交网络的企业开始大量涌现,并逐渐走向成熟.为此本文在现有文献基础上以社交网络为研究对象,试图通过平台经济学的视角去分析社交网络所具有的平台属性以及具体的用户动因,结合主要的社交工具如微博、微信、Facebook等,发现社交网络具有平台企业的性质,另外用户社交需求、个人形象建立、信息获取和一站式的用户体验是用户使用社交网站的重要动因. 相似文献
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社交网络的快速发展,微博成为主要的社交媒体平台,针对如何预测微博文本的未来互动数,对微博进行有效的分发控制的问题,提出一种基于并行决策树的微博互动数所属级数预测的方法。首先,对用户以往发表的微博进行用户特征和微博文本特征的处理;然后,使用并行决策树分类算法对训练数据进行分类模型的构建;最后使用得到的分类模型对新微博文本的互动数所属级数进行分类预测。通过对比算法的实验,验证了所提方法具有较高的分类精度和较好的可扩展性,能够对微博所属级数进行有效的分类预测。 相似文献
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黄俊英 《中学政治教学参考》2012,(9):34-34
“关注我啊!我的粉丝已经破百了哦!”一句流行．于当代校园的网络语,彰显了中学生的网络新生活。微博,是博客的一种变体,用户利用PC、手机等各种数码产品发布文字、图片、音频、视频信息,再以短信等形式发送给好友或追随者。微博整合了用户的时间碎片,“随时随地分享你身边的新鲜事”,并以近乎爆炸式的发展速度成为了时下最热门的交流工... 相似文献
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郭晓晨 《西安文理学院学报》2023,(1):30-34
针对社交网络中的谣言防控问题,基于超级网络理论提出了一种谣言检测模型.建立了一个由三层子网络构建的超级网络,通过融合用户社交关系、心理情感和关键词来准确刻画微博帖子的特征.提出了基于超级网络的谣言检测模型,应用主流的机器学习方法来训练分类器,以实现谣言的分类检测.从微博获取数据来构建实验数据集,并将本模型与现有的检测模型进行比较.结果表明,本模型在谣言检测方面能够表现出最好的性能. 相似文献
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胡继冬 《思想理论教育(上半月综合版)》2013,(23):70-74
微博大V是指在社交网络中,以微博为平台,经常为他人提供信息、意见和评论,对他人施加舆论影响,从而获得一定数量粉丝支持的"活跃分子"。微博大V是网络舆论的重要发起者、网络信息的传播者和网络事件的推动者,并可以将个人网络影响力辐射至现实生活中。全面分析微博大V的形成原因,深度探究其复杂影响,进而提出有效的社会管理策略,对建设社会主义和谐社会具有十分重要的意义。 相似文献
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社会"关系革命"背景下,网络社会化媒体的快速发展,微博正由传统的自媒体开始逐渐向着社交媒体的方向发展,日益影响着人们的社会交往。网络传播环境下,微博是社交平台的提供者、社交内容的引领者、社交方式的创新者,被用户赋予了更多的社交动机。微博社交功能被挖掘的同时,也有着不少社交隐患,需提高警惕,并合理地予以规避。 相似文献
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随着大数据时代的到来,数据变得至关重要,但是数据获取一直是数据挖掘的一个难题。社交网络的成熟使得数据获取变得便捷,但是获取方法仍然有待研究。通过分析社交网络中的信息存储状况,构造了社交网络敏感数据获取模型。从获取用户的个人简介信息中得到用户性别、出生日期、所在地等信息, 并通过浏览记录对用户兴趣进行分析,最后利用好友列表获取其整个社交网中用户的敏感数据。以新浪微博为例研究了用户敏感数据获取率。实验发现,在所有数据获取中职业获取率是最低的,而其它信息获取率较高。 相似文献
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随着互联网的快速发展,社交网络已逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。介绍OAuth协议的基本原理和实现流程,以新浪微博为例阐述用户和用户关系的数据抓取方法;讨论一种能够有效地表示社交网络中用户关系的数据结构,介绍用户关系识别的方法;对社交网络中的用户关系进行分析总结,并展望在后期研究工作中,如何通过对用户关系的分析更有效地发现意见领袖。 相似文献
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马林 《黑龙江教育学院学报》2014,(2):155-157
随着因特网的发展以及各种社交网络(人人,微博,天涯等)的兴起及盛行,微博对人们,特别是年轻网民的影响日益深远。微博中"口袋英语"、"潮流英语"等旨在提高网民英语水平的微博群体已经拥有可观的粉丝数目。然而,他们在微博中发布的部分中英翻译过于主观,有些甚至是错译,而这会误导那些缺乏相应英语知识的年轻网民,影响他们日后的英语学习。鉴于此,从微博中挑选一些明显的错译案例,并分析错译的中英文在微博中流行的原因,以期防止"残疾"英语的产生乃至传播。 相似文献
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在微博社交网络中,微博用户每天针对热门新闻、事件等生成众多微博内容,导致用户在大量内容中找到自己真正感兴趣的信息非常困难。因此,系统向用户推荐其感兴趣的微博,是改善用户体验的重要途径。提出一种新的模型因子分解机FM,以及综合考虑用户兴趣与信任因素的预测方法ITFM,以提高个性化微博推荐质量。通过在真实的数据集上进行模拟实验,结果表明,所提出的微博推荐方法在一定程度上提高了微博推荐准确度。ITFM方法能够有效解决信息过载问题,对改善用户体验具有较好的理论和实际意义。 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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新浪微博是一个提供微型博客服务的类Twitter网站.用户可以通过网页、WAP页面、手机短信、彩信发布消息或上传图片.新浪微博拥有过亿的注册用户,其粉丝价值在不断攀升.通过对新浪微博框架、裂变式传播模式等特征和碎片化信息整合能力进行分析以后,剖析了新浪微博的营销价值.并在此基础上,系统分析企业利用新浪微博的营销策略. 相似文献