微博超網(wǎng)絡模型的建立及關鍵節(jié)點識別方法研究.pdf

1、網(wǎng)絡時代的到臨，微博社交網(wǎng)絡成為了網(wǎng)絡輿論傳播的主要載體。虛擬社交網(wǎng)絡信息交流的便利性以及頻繁性引發(fā)了眾多學者的關注，特別是關于識別在更大程度上影響微博網(wǎng)絡結構與功能的關鍵節(jié)點的議題成為復雜網(wǎng)絡領域的研究熱點。
　　由于現(xiàn)有研究的單一同質網(wǎng)絡模型無法表征真實網(wǎng)絡情況，因此本文在對復雜網(wǎng)絡研究現(xiàn)狀以及理論基礎分析總結的基礎上，結合新浪微博的功能和傳播特征，率先引入超網(wǎng)絡模型對微博社交網(wǎng)絡進行建模，從社交、信息、話題和傳播意愿四個維度

2、構建四層超網(wǎng)絡模型。
　　傳統(tǒng)基于單一同質網(wǎng)絡模型的關鍵節(jié)點識別方法不適用包含多層次屬性的超網(wǎng)絡模型，因此本文提出了基于微博超網(wǎng)絡模型的子網(wǎng)節(jié)點量化方法，構建一種基于可擴展LDA模型的微博話題特征抽取方法對話題子網(wǎng)進行節(jié)點量化；利用中文情感本體對意愿子網(wǎng)的節(jié)點進行量化，將現(xiàn)有的網(wǎng)絡結構特征的定量研究擴展為自動化建模的超網(wǎng)絡研究。
　　針對超網(wǎng)絡環(huán)境下的關鍵節(jié)點識別問題，本文構建了基于信息傳播影響度、話題語義相似度和情感一致性

3、的超邊排序算法（HyperEdgeRank）對超邊進行計算，綜合計算所有用戶節(jié)點的超邊與超度值進行節(jié)點排序，實現(xiàn)微博超網(wǎng)絡中的關鍵節(jié)點的識別。
　　最后本文利用真實新浪微博數(shù)據(jù)，分別就微博話題抽取方法以及關鍵節(jié)點識別方法進行實驗驗證。實驗結果表明基于擴展LDA模型的特征詞提取方法可彌補傳統(tǒng)LDA模型在話題可解釋性上的不足；中文情感本體能夠有效的對意愿子網(wǎng)進行量化；關鍵節(jié)點識別方法能夠有效并準確的識別微博超網(wǎng)絡中關鍵節(jié)點，具備較強的