基于热点话题的信息传播群体行为研究

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1、分类号TP393密级公开UDC004学位论文编号D-10617-308-(2016)-01103重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于热点话题的信息传播群体行为研究英文题目Informationdisseminationofgroupbehaviorbasedonthehotspot学号S130101120姓名马晶学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师刘宴兵教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随着移动通信、互联网、智能终端、社交网络等技术的大规模普及和应用,信息与通信工程得到突破性拓

2、展。同时,社交网络也成为用户获取、分享及传播的重要平台。因此,利用社交中的话题数据分析用户行为特征,为研究话题演化、信息传播以及群体关系提供了可能。本论文主要从话题演化和用户群体关系两个层面,对热点话题的传播以及群体行为进行了模型、算法和实践性的研究。本文研究内容主要体现在以下方面:1.在话题演化层面,利用社交网络中热点话题互动数据,对用户行为及属性进行分析,发现推动热点话题发展的主要影响因素。首先,通过对群体用户行为进行分析,挖掘推动热点话题演化的用户群体态势;其次,从信息传播属性出发,利用社会认同度、互动行为、

3、传播深度、意见领袖,形式化定义用户个体推动、好友双向推动、团队推动三个要素;然后,针对话题生命周期各阶段数据不均匀以及稀疏性问题,利用灰色系统理论构建热点话题用户行为影响力模型,挖掘推动热点话题产生的群体对象;最后,动态展现用户群体驱动话题生命周期演化的过程。实验表明,该模型不仅能够量化热点话题下用户影响力而且有效地对热点话题的未知动态进行预测。2.在用户群体关系层面,从相似兴趣、从众心理出发,分析社交用户数据,挖掘非关系群体间的隐性链接关系。首先,分析用户历史行为数据,提取过往行为特征属性,包括用户间共同行为、用

4、户的被追随行为以及追随行为;其次,根据话题中互动用户以及好友之间的关系数据,构建用户关系网络,挖掘话题互动用户间的共同好友;再次,将用户行为属性与关系结构属性相结合,定义用户链接特征,进而构建隐链接模型,进行多元相似度判别分析;最后,根据隐链接模型相关算法获取最佳分类器,发现非好友关系用户群体间的隐性链接关系,并进行好友推荐。实验表明,该模型不但能准确率较高地解决用户群体显性链接关系的分类问题,而且能有效地发现热点话题互动用户的隐性链接关系。关键词:热点话题,信息传播,用户行为,影响力模型,隐链接模型I重庆邮电大学

5、硕士学位论文AbstractAbstractWiththelarge-scalepopularizationandapplicationofmobilecommunication,Internet,intelligentterminal,socialnetworkandothertechnologies,theinformationandcommunicationengineeringhasbeenbreakthroughgrowing.Andsocialnetworkhasbecomeanimportantpla

6、tformforuserstoget,shareandspreadinformation.Therefore,analyzinguserbehaviorwithsocialdataprovidestheopportunitytostudythetopicevolution,theinformationdisseminationandthegrouprelationship.Thisthesisdiscussestheinformationdiffusionandusersgroupbehaviorfromtwole

7、velsoftopicevolutionanduserrelationshipbymodel,algorithmandexperiment.Particularly,themainworkofthisthesisareasfollows:1.Intheaspectoftopicevolution,usinguserbehaviordatafromhotspotsinsocialnetwork,authorstudieshowdifferentusergroupsplaydifferentrolesforahotsp

8、ottopic.Firstly,byanalyzingusers’behaviorrecords,authorminesgroupsituationthatpromotesthehotspot.Secondly,severalmajorattributionsinahotspotoutbreak,suchasindividual,peerandgrouptr

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