社交網(wǎng)絡(luò)中基于用戶動態(tài)交互機制的信息傳播模型研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機和移動終端技術(shù)的發(fā)展,基于互聯(lián)網(wǎng)的社交網(wǎng)絡(luò)平臺正日益深入到大眾的日常生活和工作學(xué)習(xí)中,成為了社會信息擴散的主要場所和重要的信息來源。深入理解社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息傳播行為及其信息擴散機制,對于網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控和電子商務(wù)市場發(fā)展具有重要的意義。用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的信息傳播具有快速性、不確定性等特點,且社交網(wǎng)絡(luò)上基于用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等多種影響因素的級聯(lián)式信息傳播方式導(dǎo)致信息傳播路徑的復(fù)雜化,對研究互聯(lián)網(wǎng)上的信息擴散建模提出了嚴峻挑戰(zhàn)。社交網(wǎng)絡(luò)上的信

2、息擴散涉及信息、用戶、網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜交互機制及動態(tài)演化關(guān)系,需要從多層次和多尺度建模來實現(xiàn)對系統(tǒng)有序的協(xié)同分析和機制理解。然而,現(xiàn)有研究主要處理靜態(tài)的影響因素及單一層次上的信息傳播結(jié)果,無法有效解決信息傳播中的復(fù)雜性和不確定問題。
  鑒于此,本文結(jié)合信息科學(xué),復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,傳播動力學(xué)等學(xué)科的思想和方法,融合用戶信息偏好和關(guān)聯(lián)關(guān)系提出基于用戶動態(tài)交互行為的agent信息傳播模型,并結(jié)合安然電子郵件數(shù)據(jù)和推特社交平臺數(shù)據(jù)對不同場景下的社

3、交網(wǎng)絡(luò)信息傳播與網(wǎng)絡(luò)演化機制進行了建模與仿真研究。本文的主要工作包括:
  1)針對電子郵件信息傳播平臺,建立基于用戶動態(tài)選擇行為的信息傳播模型。首先,應(yīng)用安然電子郵件數(shù)據(jù),挖掘用戶和郵件的關(guān)鍵屬性,如用戶職位,郵件參與者職位集合等,并據(jù)此構(gòu)建用戶間的交流規(guī)則及郵件信息偏好等。在此基礎(chǔ)上,通過融合用戶多維影響力及用戶選擇傳播內(nèi)容的信息偏好提出一個基于a ge nt的安然郵件信息傳播模型。特別的,模型還使用了一個隨機游走過程模擬用戶

4、使用郵件平臺的頻率。與真實數(shù)據(jù)的仿真對比結(jié)果表明,本文提出的基于a ge nt的信息傳播模型能夠較好地再現(xiàn)郵件社會網(wǎng)絡(luò)平臺上網(wǎng)絡(luò)、用戶和信息等多個不同角度上的特征分布和涌現(xiàn)模式。最后,我們還研究了模型中影響力交互強度對于傳播結(jié)果的影響。
  2)針對推特社交網(wǎng)絡(luò)平臺,建立針對用戶動態(tài)轉(zhuǎn)發(fā)行為的推文信息傳播模型。首先,基于推特平臺關(guān)注網(wǎng)絡(luò)上的用戶關(guān)系和交互網(wǎng)絡(luò)上的推文轉(zhuǎn)發(fā),分析用戶之間的多維關(guān)系特征,挖掘不同因素對于信息傳播的影響。

5、進一步,在對用戶、信息、網(wǎng)絡(luò)之間的動態(tài)交互機制分析的基礎(chǔ)上,充分考慮基于關(guān)注關(guān)系的多維用戶交互影響力,基于已轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)和推文與用戶傳播歷史相似度的動態(tài)推文偏好影響力,及用戶對于推文的有限注意力,提出基于a ge nt的推特推文信息傳播模型。從網(wǎng)絡(luò)、用戶和信息等多個不同角度的特征分布和涌現(xiàn)模式的結(jié)果對比,驗證了模型在模擬真實世界中推特社交平臺信息傳播和網(wǎng)絡(luò)演化機制上的有效性。最后,我們從初始信息傳播者角度探討了傳播最大化問題。
  本

6、文基于用戶動態(tài)交互機制的a ge nt信息傳播擴散建模與研究,以社交平臺數(shù)據(jù)挖掘和多模式識別結(jié)果為基礎(chǔ),建立用戶多維關(guān)聯(lián)關(guān)系及信息偏好的雙重耦合作用的定量分析及動態(tài)演化模型,并通過從網(wǎng)絡(luò)、用戶和信息等多個層次和尺度的特征分布和涌現(xiàn)模式對實驗結(jié)果進行對比和分析,驗證了本模型模擬不同社交平臺上的信息傳播的有效性。同時,本文的研究為信息傳播影響力度量和信息傳播模型評價的提供了新的解決思路和方法,對深入揭示多樣性因素對于信息傳播的影響及從多層次

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