新浪微博网信息传播分析与预测_曹玖新

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新浪微博用户及其微博特征分析-微博用户分析

新浪微博用户及其微博特征分析-微博用户分析

新浪微博用户及其微博特征分析作者:周世妍来源:《新媒体研究》2017年第21期摘要新浪微博作为国内最大、最有价值的微博平台,其用户特征及需求的分析对其他网络社交平台乃至政府部门决策都有着一定的借鉴意义。

文章从传播学角度对新浪微博用户的构成、特征以及使用需求进行了全面的分析,从中获取所需要的数据信息,以期解密新浪微博发展迅猛的原因,并为进一步促进新浪微博的良性发展提供启示和帮助。

关键词新浪微博;用户特征;网络平台;发展对策中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360(2017)21-0008-022009年8月新浪微博推出后,用户数量呈“爆炸式”增长,短短3年时间就突破了5亿。

直至现在,新浪微博一直在各大在线社交网站中处于“领先者”地位。

从传播学的角度讲,新浪微博碎片式的文本内容、核聚变式的传播方式以及零时差的信息发布极大地满足了用户的需求。

反过来,新浪微博邀请用户参与产品体验,对用户需求进行汇总,有效地抓住了用户对新浪微博的需求点,因而才能牢牢地抓住用户。

探析新浪微博用户及其微博特征对其他企业把握用户的兴趣、爱好及特点,确定企业产品及服务的定位具有很高的指导意义。

1 新浪微博用户的构成和特征新浪微博用户群体十分广泛,涉及影视明星、文化名人、企业高管、网络红人、普通大众等各个社会群体。

总体而言,新浪微博的用户门槛比较低,有着一定的“草根化”特征。

大部分用户都是“草根化”的个人用户。

这些个人用户是新浪微博用户的“主力军”,覆盖面广、影响力大。

具体而言,新浪微博的个人用户呈现以下几点特征。

1)以年轻人为主。

新浪微博用户中,以19~39岁的年轻用户为主体,也就是我们所说的“80后”“90后”。

处于这个年龄阶段的人热衷于追求各种新鲜事物,接受新事物能力比较强,个人自主意识强烈,喜欢赶潮流,对“互联网+”时代背景下的各种新兴事物大力追捧。

2)女性用户倾诉欲强烈。

新浪微博用户中,女性数量以及活跃度明显高于男性。

微博传播中用户影响力评估与传播力分析研究

微博传播中用户影响力评估与传播力分析研究

微博传播中用户影响力评估与传播力分析研究微博是中国最大的社交媒体平台之一,拥有数亿的用户。

随着微博的发展,微博用户的影响力和传播力越来越受到关注。

本文就微博传播中用户影响力评估与传播力分析进行探讨。

一、微博传播中用户影响力评估在微博传播中,用户的影响力评估是非常重要的。

影响力越大的用户,其微博传播的效果也会越好。

那么,如何评估微博用户的影响力呢?传统的影响力评估主要是依据用户的粉丝数量、互动程度、转发量等来评估的。

但这些数据并不能完全反映用户的影响力。

因为有些用户虽然粉丝数量很少,但是他们的微博内容质量很高,能够引起广泛的关注和讨论。

因此,我们需要综合考虑各种因素来评估用户的影响力。

目前,影响力评估主要是基于数据挖掘和机器学习技术开发的。

通过分析微博用户的行为数据、互动数据、转发数据等来量化用户影响力。

例如,可以通过分析用户的粉丝质量和互动情况来评估用户的影响力。

如果一个用户的粉丝质量较高,互动较多,那么他的影响力就会更高。

另外,也可以通过分析用户的微博内容、转发情况等来评估其影响力。

如果一个用户的微博内容能够引起广泛的转发和评论,那么他的影响力也会相应提升。

总之,在评估微博用户的影响力时,需要综合考虑多种因素,采用多种评估方法,以得到比较准确的结果。

二、微博传播中用户传播力分析影响力评估只是微博传播中一个方面,还有一个与之相关的指标就是传播力分析。

用户的传播力是指用户发布的信息在微博平台上的传播效果,可以体现用户在微博传播过程中的作用。

在微博传播中,用户的传播力受到多种因素的影响,如微博内容、粉丝数量、转发量、点赞量、评论量等。

因此,在分析用户的传播力时,也需要综合考虑多种因素。

传播力的分析方法主要是基于数据挖掘和机器学习技术。

可以通过分析微博的转发链、评论链等来评估微博的传播效果。

例如,可以通过分析微博的转发量、评论量、点赞量等来评估微博的传播效果。

如果一个微博的转发量很大,评论量很多,点赞数量也相对较高,那么就说明它的传播效果比较好。

微博文本分析与用户行为预测研究

微博文本分析与用户行为预测研究

微博文本分析与用户行为预测研究随着社交媒体的兴起,微博已经成为了人们获取信息、交流和传播信息的重要工具之一。

众多用户在微博上发布大量的文本信息,这些信息包含了海量的文本数据,具有非常大的研究价值。

而微博文本分析和用户行为预测就是基于这些信息展开的研究。

微博文本分析微博文本分析主要是指对微博文本数据进行处理和分析,提取出有用的信息和知识,并进行归纳总结和推断。

微博文本分析可以从如下几个方面入手。

情感分析情感分析是指分析微博文本中表述的情感色彩,如是正向情感、负向情感还是中立情感。

情感分析可以应用于多个方面,比如舆情分析、产品评价等。

话题挖掘话题挖掘是指从微博文本数据中挖掘出用户普遍关注的话题。

现在很多事件和信息都会在微博上快速传播,话题挖掘可以让我们了解人们对这些事件和信息的看法和态度。

实体识别实体识别是指从微博文本数据中识别出有意义的实体,如人名、地名和组织机构名。

实体识别可以用于信息提取和知识发现等方面。

用户行为预测用户行为预测主要是指通过微博文本数据对用户行为进行预测。

微博用户常常会发表文字、图片、视频等多种形式的信息,并且在社交互动中不同的用户行为也会体现出不同的特点。

因此,基于微博文本数据分析用户行为可以具有很好的预测效果。

用户情感倾向预测用户情感倾向预测是指通过微博文本数据对用户的情感倾向进行预测。

根据用户经常发布的文本内容,情感倾向预测可以帮助我们了解用户的情感取向,从而为我们的营销和推广提供有价值的信息。

用户兴趣预测用户兴趣预测是指通过微博文本数据预测用户的兴趣爱好。

微博用户发布的文本信息中大部分都是与他们自己的兴趣爱好相关的,通过分析用户的微博文本数据,可以了解用户的兴趣爱好,从而提升我们的产品推广效果。

用户转发行为预测用户转发行为预测是指通过微博文本数据对用户的转发行为进行预测。

微博中有很多用户发布的信息都是非常有价值的,如果能够准确预测用户的转发行为,就能够抓住传播机会,达到更好的传播效果。

9_新浪微博用户的影响力评估和情绪分析_柴川森组

9_新浪微博用户的影响力评估和情绪分析_柴川森组
新浪微博用户的影响力评估和情绪分 析
柴川森 彭小详 仝青
动机

研究微博中的情绪传播的规律
猜测: 某一个局部的社交圈中,用户的影响力对圈子中 情绪的传播起到一定的作用

研究思路
影响力排名 算法(局部) 用户情绪 分析 定期测量 研究关系
影响力排名算法
• 思想:PageRank • 改进: 网络内部链接质量 节点本身影响力
基本流程
工具

数据来源
分词组件

关系分析
缺陷

存在分类不明确的现象 训练集笼统 微博字数受限,影响判断结果


影响力排名-示例

通过论文引用关系构成的网络
发表时间因子
Google 引用数
影响力排名-示例

论文影响力排名
影响力排名-微博社交圈Fra bibliotek数据获取

随机抽取的100个微博用户

分析数量,微博内容,互动频数

影响力计算


V(i):粉丝数量 Qji:通过粉丝j与博主i的互动频数计算得到的因子
影响力排名-微博社交圈
• 100个节点 • 节点大小与 影响力大小 正相关
用户情绪分析

贝叶斯学习理论

一种基于概率的学习算法 核心思想:P(h|D) = P(D|h)· P(h) / p(D) 算法基本流程

贝叶斯分类流程
待分类数 据
准备阶段
特征属性 和训练样本
分类器训练阶段
分类器 待分类项
应用阶段
待分类项与类 别的映射关系

微博升堂背后的舆论场域构建

微博升堂背后的舆论场域构建

声屏世界2022/1传媒e 时代点击新媒体摘要:社交媒体、移动和互联三重革命正在影响中国的网络空间,庞大的信息数据使得用户的媒介接受习惯正在变迁。

近年来,微博升堂现象在社交平台上泛滥成灾,用户信任被消费,平台吸取“毒流量”现象明显。

文章基于该现象,对微博舆论场域构建提出了策略。

文章表明,微博舆论场域构建与客户端、媒体、用户离不开关系,微博平台的转型将推动舆论场域的良好运行,维护舆论生态网。

关键词:舆论场域微博升堂意见领袖微博升堂背后的舆论场域构建阴宣田恬2009年,新浪微博诞生,一股新生的媒介力量打开全民市场。

在微博上,所有人都可以表达自我和陌生人社交,发布与浏览信息……微博自由开放、即时交互的特点,让人们越来越意识到,利用微博这样的社交平台可以发出个人声音,聚集社会力量,通过操控舆论甚至可以决定事件的走向。

近年来,“微博升堂”现象愈演愈烈,网络舆论生态网络被破坏。

如何构建合理有序的微博舆论场域,是一个亟需以系统视角探析的议题。

本文将从“微博升堂”现象出发,由群体情绪切入,探究其产生的原因和影响。

基于该现象,提出平台监管制度、媒体舆论引导、重视草根用户等建构策略,由此推进微博舆论场域的良性运行。

关键概念界定微博升堂,就是微博用户通过讲述个人或他人遭遇进行传播来凝聚社会力量,以便实现维护个人权益的目的。

所谓的社会力量,在很大程度是指网络舆论。

微博用户借助舆论对遭遇进行夸大,其他网民则把自己放在互联网法官的地位上,发表自己的言论,致使舆论发酵。

“微博升堂”的维权方式,有时可以成为推动公平正义的“利器”,有时也有可能成为伤害他人、危害社会的“戾器”。

微博升堂现象的兴起微博升堂的产生。

首先,微博监管机制下舆论的过度自由。

随着信息化时代的到来,人们可以在互联网上畅所欲言,信息的传播每秒以上千万条在传播。

随着微博热搜的兴起,任何热点、爆点新闻都能进入互联网使用者的视线,一些涉及到犯罪的社会事件,网民就很自然而然地当起了“法官”,在上面拼尽全力地发表自己的意见。

网络大V的影响力构建与传播策略分析

网络大V的影响力构建与传播策略分析

网络大V的影响力构建与传播策略分析摘要:本文通过对微博10位大V的微博发送内容和传播策略的分析,探讨大V 在微博平台上影响力的构建路径与机制。

研究发现,大V的影响力构建主要通过提高公众语义认同、强化个人品牌营销和利用社交网络扩大传播三个路径实现。

大V发布微博内容和选择传播策略的关键在于“引起共鸣”“扩大传播”和“维持互动”,并通过运用柔性话语、情感化表达和简单易传播的内容实现。

大V通过影响力构建和传播策略的运用,成为微博用户获取信息和话语的重要来源,对微博环境中的公共讨论产生重要影响。

关键词:微博大V;影响力构建;传播策略;公共讨论前言随着新媒体的发展,“大V”这一网络意见领袖的群体出现并产生重大影响,尤其是在微博平台上。

微博大V通过其影响力的积累和运用,不仅成为网民获取各类信息和话语的重要渠道,也日益成为引导公众舆论和影响公共讨论的重要力量。

新媒体环境下,人们获取信息和话语的渠道发生了重大变化。

微博等社交媒体平台使普通网民也有机会成为信息的生产者和传播者。

在这种背景下,一些在特定领域积累较高知名度和影响力的网民,形成了“大V”这一群体。

这部分大V 不仅成为广大网民获取各类资讯和话语的重要来源,也在不知不觉中发挥着引领网民观点的作用,对平台上的各类公共讨论产生重要影响。

微博大V之所以能迅速崛起成为意见领袖并影响网络舆论,主要源于其在特定领域内长期积累的高知名度、公信力和影响力。

这些影响力来源于大V对公众语义的高度契合,个人品牌的成功塑造,以及社交网络的广度与深度。

大V通过这三方面不断积累的影响力,进而广泛吸引公众关注并产生重要的传播影响力,这使其在微博环境下发挥着越来越重要的意见领袖作用。

本文拟通过剖析微博大V的影响力构建机制与传播策略,揭示大V影响力积累的路径与运作逻辑,并在此基础上分析大V对微博平台上公共讨论的重要作用。

研究大V的影响力来源与作用机理,可以让我们进一步理解新媒体条件下意见领袖的形成机制与影响路径,以及其对网络舆论生产的重要影响。

自媒体披露的信息作用来自新浪微博的实证证据

自媒体披露的信息作用来自新浪微博的实证证据

再次,自媒体披露的信息可以帮助个人做出决策和判断。在平台上,用户可以 获取各种信息,包括新闻、观点、评论等等。这些信息可以帮助用户了解事件 的真相和背景,做出更加明智的决策和判断。上的信息和讨论也可以作为一种 学习和交流的方式,帮助用户扩展自己的视野和知识面,提高自己的综合素质 和能力。
新浪作为自媒体的重要代表之一,其披露的信息作用具有重要的意义。通过增 加信息透明度、促进社会监督和舆论监督、帮助个人做出决策和判断等方式, 对社会的各个方面产生了积极的影响。未来,随着自媒体技术的不断发展和完 善,我们有理由相信,自媒体披露的信息将会发挥更加重要的作用。
此外,我们还发现自媒体披露的信息在新浪上具有一定的舆论引导作用。一些 具有较高影响力的自媒体账号可以通过发布权威信息和专业观点来引导公众舆 论的方向。例如,一些法律领域的自媒体账号经常发布有关法律知识和案件的 分析文章,对于引导公众对法律问题的看法具有一定的作用。
四、结论
通过以上的实证研究和分析,我们可以得出如下结论:自媒体披露的信息在社 交媒体平台如新浪中起着至关重要的作用。它们不仅可以帮助公众及时获取最 新的信息,还可以丰富社交媒体平台的内容和推动多元化发展。这些信息对于 提高公众的媒介素养和引导公众的行为和态度也具有一定的积极作用。因此, 我们应该重视自媒体在社交媒体平台中的作用,并为其提供更多的支持和。
未来展望
尽管实名认证不能完全遏制谣言传播,但它仍然是一种有价值的工具,可以增 加用户的责任感和自我约束。未来,我们建议新浪继续优化实名认证制度,例 如加强对于违规行为的处罚力度,提高用户对于实名认证的意识和重视程度, 以及改进审核机制等。
同时,研究人员和社会各界也需要共同努力,研究和探索更有效的解决方案, 以遏制社交媒体上的谣言传播。这可能涉及到复杂的因素,包括教育用户如何 识别和处理谣言,提高公众对于真相的需求,以及推动新闻媒体和公众人物更 加负责任的言论等。

基于行为预测的微博网络信息传播建模

基于行为预测的微博网络信息传播建模
实验表 明 。 该模 型 能较好 地模 拟真 实 网络 中的信 息传 播过 程 。 关键 词 :微 博 ;转发 ;行 为预 测 ;信 息传播 建模 中 图分类 号 :T P 3 9 3 文献标 志码 :A 文章 编号 :1 0 0 1 - 3 6 9 5 ( 2 0 1 3 ) 0 6 ・ 1 8 0 9 - 0 4
d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 1 - 3 6 9 5 . 2 0 1 3 . 0 6 . 0 5 4
Mo d e l i n g i n f o r ma t i o n d i f f u s i o n b a s e d o n b e h a v i o r p r e d i c t i n g i n mi c r o b l o g
观层面 , 研究者对微博用户 的转 发行为进行 了分析 。文献 [ 7 ]
0 引 言
微博作 为一 种迷 你型博 客 , 近 年来得 到 了爆 炸式 的发展 。 在微博 中 , 用户可 以通过手机短信 、 即时通信工具 、 邮件 或 We b 页 面等方式 阅读 或转发好友 发布 的消息 。简便 的应 用方式 使 微博 网络中的信 息传播具备 一对 多几何级 的增长 特点 。与 传
Ab s t r a c t :S t u d y i n g t h e i n f o r ma t i o n d i f f u s i o n mo d e l i n mi c r o b l o g i s n e c e s s a r y i n ma n y d i f f e r e n t ie f l d s s u c h a s v i r a l ma r k e t i n g . T h e mo s t c u r r e n t d i f f u s i o n mo d e l s i g n o r e d t h e d i v e r s i t y o f d i f f e r e n t u s e r s . T h i s p a p e r u s e d l o g i s t i c r e g r e s s i o n mo d e l t o p r e d i c t u s e r ’ S r e t we e t b e h a v i o r a n d t h e n b u i l t a i n f o r ma t i o n d i f f u s i o n mo d e 1 . S i mu l a t i o n r e s u l t i l l u s t r a t e s t h a t t h i s mo d e l c a n f o r e c a s t t h e t r e n d o f i n f o r ma t i o n d i f f u s i o n w e l 1 . Ke y wo r d s : mi c r o b l o g ;r e t w e e t ;b e h a v i o r p r e d i c t i o n; i n f o r ma t i o n d i f f u s i o n mo d e l
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第 37 卷 第 4 期 2014 年 4 月
计 算 机 学 报 CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
Vol.37 No.4 Apr.2014
新浪微博网信息传播分析与预测
曹 玖 新1) 吴 江 林1) 石
伟1) 刘
波1) 郑
啸 罗军舟 1),2)
1)
1)(东南大学计算机科学与工n1) WU Jiang-Lin1) SHI Wei 1) LIU Bo1) ZHENG Xiao1),2) LUO Jun-Zhou1)
1)(School of Computer Science and Engineering,Southeast University,Nanjing 210096) 2)(School of Computer Science,Anhui University of Technology,Maanshan,Anhui 243002)
Keywords microblog;retweet;information diffusion;prediction;social network;social computing
收稿日期:2013-06-20;最终修改稿收到日期:2014-01-23.本课题得到 国 家 “九 七 三 ”重 点 基 础 研 究 发 展 规 划 项 目 基 金 (2010CB328104)、 国家自然科学基金(61272531,61202449,61272054,61370207,61370208,61300024,61320106007)、国 家 “八 六 三 ”高 技 术 研 究 发 展 计 划 项目基金(2013AA013503)、高等学校博士点学科专项 科 研 基 金(2011009213002)、江 苏 省 网 络 与 信 息 安 全 重 点 实 验 室 项 目(BM2003201)、 计算机网络和信息集成教育部 重 点 实 验 室 (东 南 大 学)项 目(93K-9)资 助.曹 玖 新,男,1967 年 生,博 士,教 授,博 士 生 导 师,中 国 计 算 机 学 会(CCF)会员,主要研究领域为服务计算、网络安全与社会 计 算.E-mail:jx.cao@seu.edu.cn.吴 江 林,男,1988 年 生,硕 士 研 究 生,主 要 研究方向为社会计算.石 伟,男,1987年生,硕士研究生,研 究 方 向 为 社 会 计 算.刘 波,女,1975 年 生,博 士,副 教 授,中 国 计 算 机 学 会 (CCF)会员,主要研究领域为普适计算、社会计算.郑 啸,男,1975年生,博士,教授,中国 计 算 机 学 会(CCF)会 员,主 要 研 究 领 域 为 服 务 计算、无线局域网.罗军舟,男,1960年生,博士,教授,博士生导师,中国 计 算 机 学 会(CCF)会 员,主 要 研 究 领 域 为 下 一 代 网 络 体 系 结 构、 协 议 工 程 、网 络 安 全 、网 格 与 云 计 算 、无 线 局 域 网 .
780
计 算 机 学 报
2014 年
1 引 言
随着 互 联 网 技 术 的 普 及,更 多 的 人 享 受 到 互 联 网带来 的 便 利 和 乐 趣.尤 其 是 近 几 年 在 线 社 交 网 络 的 [1] 迅 速 发 展,人 们 越 来 越 多 地 参 与 到 互 联 网 上 丰富的 社 交 活 动 中.以 国 内 最 大 的 微 博 网 站——— 新浪微博为例,截至 目 前 新 浪 微 博 的 注 册 用 户 已 超 过5亿,每天有超 过 1 亿 条 微 博 内 容 产 生.事 实 上, 以微博为代表的社交网络已经成为当前最重要的媒 体 之 一 .因 此 ,研 究 用 户 的 在 线 行 为 以 及 信 息 的 传 播 规律将有助于网络公司对每个用户的偏好进行更为 准 确 地 把 握 ,并 将 其 可 能 感 兴 趣 的 话 题 信 息 、其 他 用 户或者用户社群推 荐 给 用 户;政 府 部 门 则 可 以 通 过 预测消息传播范围 和 用 户 观 点 态 度,准 确 判 断 舆 论 的 热 点 问 题 ,以 便 及 时 采 取 科 学 的 控 制 和 引 导 .
不 同 ,小 世 界 模 型 人 们 之 间 的 距 离 都 比 较 短 ,但 实 际 上电子 邮 件 传 播 有 的 要 经 过 数 百 个 中 间 节 点.在 Kossinets等 人 的 [10] 工 作 中,作 者 首 先 对 社 会 网 络 数据进行网络聚类,之 后 生 成 特 征 结 构 传 播 树 并 得 到 异 步 响 应 时 间 ,最 终 提 出 并 描 述 了 一 个 概 率 模 型 . 也有 不 少 研 究 采 用 SIR、SIS 等 经 典 传 播 模 型 对 [11] 信息传播扩散进行分析研究.
Abstract In this paper,research is conducted on Sina microblog for the purpose of analyzing information forwarding and propagation characteristics,as well as predicting propagation behavior. Based on a large number of online data from Sina microblog,a variety of possible factors that affect users’retweeting behavior have been analyzed and various features have been mined and modeled.Three comprehensive features,based on user attributes,social relations and microblog contents,are used to predict users’retweet behavior by machine learning classification algo- rithms.The microblog topology graph on following relation is constructed,and the cascade probability model is used to predict the propagation paths of a tweet,then a tweet’s influence can be predicted.Experiment indicates that Sina microblog meets complex network characteristics, and social characteristics have a greater influence on forwarding behavior.Furthermore,it verifies the validity of propagation prediction.
2)(安徽工业大学计算机学院 安徽 马鞍山 243002)
摘 要 文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微 博 的 信 息 转 发 与 传 播 特 征 为 研 究 目 的 ,并 对 传 播 行 为 进 行 预 测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种 可 能 影 响 用 户 转 发 行 为 的 因 素 进 行 统 计 、分 析,挖 掘 各 种 影 响 因素特征并进行建模.提出基于用户属性、社交关系 和 微 博 内 容 三 类 综 合 特 征,使 用 机 器 学 习 的 分 类 方 法,对 给 定 微博的用户转发行为进行预测.基于微博网关注关系拓扑,利用概率级联模型对 给 定 微 博 的 转 发 路 径 进 行 预 测 ,为 预测微博的影响范围提供依据.文中通过实验分析了 新 浪 微 博 符 合 复 杂 网 络 特 征 、社 交 类 特 征 对 转 发 行 为 有 重 要 影 响 ,并 验 证 了 传 播 预 测 的 有 效 性 .
研究者 对 不 同 类 型 的 多 种 在 线 社 交 网 络 进 行 了 研 究 ,包 括 Flickr[12]、Blogs[13]、Digg[14]以 及 YouTube[15]等,这些研究揭示了 信 息 在 社 交 网 络 上 传播所表现出来 的 规 律.Fan 等 人 对 [16] 新 浪 微 博 的 拓扑及信息扩散进 行 了 研 究,发 现 新 浪 微 博 的 拓 扑 结构具有小世界及 无 标 度 特 性,度 分 布 服 从 幂 律 分 布,热 门 事 件 的 扩 散 拓 扑 呈 现 星 形 或 两 级 结 构. Webberley 等 人 对 [17] 信 息 在 Twitter 上 传 播 的 深 度 、产 生 影 响 的 广 度 以 及 转 发 延 迟 进 行 了 研 究 ,作 为 对用户行为模式和转发规律的初步研究对本文的研 究 工 作 具 有 很 好 的 借 鉴 意 义.Galuba 等 人[18] 对 Twitter上 URL 信 息 在 用 户 之 间 传 播 规 律 进 行 了 研究,提 出 了 一 个 预 测 URL 转 发 路 径 预 测 模 型. Yang等 人 发 [19] 现 在 Twitter上 信 息 内 容 对 相 关 用 户的提及率是影响 该 信 息 传 播 速 度、规 模 及 范 围 的 重要因素.
Liben-Nowell等 人 较 [9] 为 全 面 地 讨 论 了 信 息 在真实社会网络中传播的特征及与之相关的一系列 问 题 ,并 且 指 出 :精 确 的 预 测 信 息 传 播 路 径 是 非 常 困 难的;使用简单的预 测 模 型 往 往 与 真 实 情 况 相 距 甚 远,比如 Email的实 际 传 播 模 式 与 小 世 界 传 播 模 型
关 键 词 微 博 ;转 发 ;信 息 传 播 ;预 测 ;社 交 网 络 ;社 会 计 算 中图法分类号 TP393 DOI号 10.3724/SP.J.1016.2014.00779
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