微信数据分析和微信传播模型
社交网络分析中的影响力传播模型研究
社交网络分析中的影响力传播模型研究影响力传播模型是社交网络分析中的重要研究内容之一。
通过研究影响力传播模型，我们可以深入理解信息在社交网络中的传播过程，并探索如何优化影响力的传播效果。
本文将围绕社交网络分析中的影响力传播模型展开讨论，重点介绍了两种常见的影响力传播模型：线性阈值模型和独立级联模型。
线性阈值模型是一种常见的影响力传播模型，它基于以下假设：每个个体都有一个固定的阈值，只有当其接收到的激励值超过阈值时，才会传播信息给其邻居节点。
在这种模型中，节点之间的关系通过加权有向图描述，激励值可以是节点自身的特征值或其他外部因素。
线性阈值模型在传播过程中考虑了节点自身的特点和外部环境的因素，因此在某些情境下能够较好地描述信息传播的现象。
例如，在社交媒体平台上，用户的兴趣、互动和关系等因素都会影响信息的传播效果。
对于这种模型，研究者通常关注的问题是如何选择初始节点，以获得更大的影响力传播效果。
另一种常用的影响力传播模型是独立级联模型，也称为独立漫游、独立传播模型。
该模型假设每个节点在传播过程中是独立的，即节点的传播行为与其邻居节点的传播行为无关。
在独立级联模型中，每个节点以一定的概率将信息传播给其邻居节点，而节点收到信息后，有一定的概率被激活，然后以相同的方式将信息传播给其邻居节点，直到无法再传播为止。
这种模型在描述某些社交网络中信息传播的过程时具有一定的拟合性能，例如在微博、微信等社交媒体平台上，用户之间的信息传播往往是相对独立的，一个人是否选择转发某一条信息更多地取决于个人的兴趣和偏好。
除了线性阈值模型和独立级联模型，还有一些其他的影响力传播模型被提出和研究。
例如，基于信息扩散模型的SIR模型，它将网络节点分为易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered）三个状态，通过定义各个状态之间的转换概率，来模拟信息在社交网络中的传播过程。
此外，还有很多基于社交网络结构和用户特征的影响力传播模型，例如，考虑用户影响力和社交关系的权重。
基于大数据分析的网络舆情传播模型研究与建模
基于大数据分析的网络舆情传播模型研究与建模随着互联网的发展，人们对于舆情传播的关注度也越来越高。
网络舆情传播模型研究与建模是一个旨在分析和理解大数据中的舆情信息，揭示其传播机制和规律的研究领域。
本文将从定义网络舆情、大数据分析的概念入手，探讨基于大数据分析的网络舆情传播模型的研究与建模。
首先，我们需要明确什么是网络舆情。
网络舆情是指通过互联网平台上的信息流传播的涉及社会、经济、政治、文化等各个领域、各个层面的舆论和情感表达。
网民通过各种社交媒体、论坛、博客等平台进行信息发布和分享，这些信息在网络上迅速传播，引发大量网友的参与和讨论，进而形成一种舆论场景。
大数据分析是指通过对大规模数据集进行采集、存储、处理和分析，从中发现隐藏的模式、关联和趋势，进而提供决策支持和洞察。
在网络舆情研究中，大数据分析扮演着至关重要的角色。
通过搜集、爬取、存储和处理互联网上的大量数据，如新闻、微博、微信、论坛等，我们可以得到丰富的舆情信息资源。
基于大数据分析的网络舆情传播模型的研究与建模是为了深入理解和预测舆情的传播特征和机制。
在传统的舆情研究中，学者们通常基于小样本和有限信息来进行分析，这样往往不能准确反映真实的情况。
而大数据分析所采用的海量数据和算法可以帮助我们更全面地认知舆情现象，揭示网络舆情的发生、演化和蔓延规律。
在研究网络舆情传播模型时，我们可以基于影响力传播理论，构建相应的模型。
影响力传播理论认为，网络舆情传播是由一系列的信息源和受众之间的相互作用所导致的。
信息源通过发布信息，受众通过接受和传播信息，从而形成一种信息传播的网络。
在这个网络中，每个个体都有不同的影响力大小，信息的传播路径也是多样的。
我们可以通过建立数学模型，对网络舆情的传播进行建模和分析。
一个常用的网络舆情传播模型是SIR模型，即易感者（susceptible）、感染者（infected）、恢复者（removed）模型。
在这个模型中，舆情的传播过程可以看作是一种病毒的传播过程。
网络环境下新冠肺炎疫情传播建模与分析
网络环境下新冠肺炎疫情传播建模与分析新冠肺炎疫情的爆发引起了全球的关注，各国掀起了一场前所未有的抗疫战。
疫情的传播途径复杂，如何应对并控制疫情成为了科学家、政府和公众关注的重点。
在网络环境下，利用数学模型和数据模拟技术，进行疫情传播建模和分析，可以帮助我们更好地理解疫情传播规律，制定有效的控制措施。
一、疫情传播数学模型疫情传播数学模型是利用数学方法研究疾病传播规律的一种方法，可以通过模拟疾病的传播过程，预测疫情的发展趋势。
常见的疫情传播数学模型包括SIR模型和SEIR模型。
SIR模型是最早应用于传染病研究的模型，将人群分为易感者、感染者和恢复者三类，并假设易感者会被感染者感染，感染者会导致易感者变成感染者，感染者会恢复并且具有免疫力。
通过建立微分方程解析SIR模型，可以得到疾病的传播速度和传播规律。
而SEIR模型则在SIR模型的基础上加入了潜伏期，将人群分为易感者、潜伏者、感染者和恢复者四类，潜伏者是指已经被感染但不具有传染性的人。
通过建立微分方程解析SEIR模型，可以更准确地预测疾病的传播规律和传播速度。
二、疫情数据分析在网络环境下，利用大数据和数据挖掘技术进行疫情数据分析，可以更加客观、准确地反映疫情的发展情况，帮助政府和公众做好疫情防控工作。
以中国为例，中国政府在抗击疫情中利用大数据和数据挖掘技术，开展了防疫物资供应和交通管控等工作。
其中，利用支付宝等移动支付平台和大数据技术实现了防疫物资的生产、物流和销售的全链条监测，保障了防疫物资的精准供应。
利用高德地图等大数据分析技术实现了交通流量的实时监测和管控，为精准的疫情防控提供了数据支持。
三、网络舆情分析网络舆情分析利用网络舆情监测和分析技术，收集和分析网络上公众对疫情的态度和情感，为政府和公众决策提供参考。
在新冠肺炎疫情爆发期间，中国的网络舆情分析机构利用大数据分析技术，对网络上的疫情言论进行实时监测和分析。
通过分析微博、微信、贴吧、论坛等网络平台上的留言、评论和文章，得出了公众对疫情的情感、态度和情况的实时变化情况。
基于在线社交网络的微信信息传播机制研究
基于在线社交网络的微信信息传播机制研究文／桑杨毛艳摘要：本文从社交网络视角出发，构建了一个基于在线社交网络的微信信息传播模型，通过MATLAB仿真对信息传播的情况进行分析，并对模型中参数进行调整来分析微信信息传播速度的变化，得出了信息对用户的吸引力对信息传播的速度以及效果有最大的影响，用户容易受他人影响的程度对于信息传播的速度影响稍小。
关键词：在线社交网络；微信；信息传播；MATLAB仿真G 206 文献标志码：A随着信息技术的快速发展，互联网正处于第三个高速发展热潮——即时网络阶段。
从上世纪90年代商业化开始，互联网至今己有二十多年历史，其间历经Web l. 0（以“物”为中心）和Web2. 0（以“人”为中心）两次热潮后进入了即时网络阶段Web3.0(以“应用服务”为中心)。
在这样的趋势和背景下，各种社交媒体应运而生。
微信不仅得到个体网民的喜爱，也受到企业等组织的偏爱，其已被应用于到各种领域，如企业进行微信营销，政府部门利用微信来传播信息(如开通微信公众平台)，机构通过微信来宣传自我。
鉴于社交网络信息传播，很多学者对社交网络信息传播进行了研究。
蒙在桥，傅秀芬（2014）针对理论模型模拟与现实消息传播的不符，提出一个基于在线社交网络的动态消息传播模型D-SIR[1]。
王超，杨旭颖，徐坷等（2014）结合传染病动力学的SEIR模型，建立了适用于社交网络的信息传播模型[2]。
张晓伟(2014)通过借鉴日常生活中人与人之间的信任原理，提出了一种基于信任度的消息传播模型[3]。
周东浩，韩文报（2015）等对节点间传播概率和传播延迟进行建模，提出一个细粒度的在线社会网络信息传播模型[4]。
李倩倩，顾基发（2015)提出一个在线社交网络生成模型.采用优先连接刻画网络无标度特性[5]。
以上成果为微信信息传播的进一步研究提供了理论支持，基于此本文在在线社交网络中和SIR模型的基础上，提出基于在线社交网络的微信信息传播模型，利用MATLAB软件对模型进行数值模拟及结果分析。
新媒体数据分析教案 (7-8)新媒体数据分析指标(2)
教学环节
学习目标
教学内容
参考导语
项目任务
教法学法
设计意图
教学资源
时间
前节回顾
能力目标3
大家好，上节课我们一起探讨的问题大家还记得吗？
上节课我们一起探讨了AARRR 模型即 Acquisition（获取用户） 、Activation（活跃用户） 、Retention （提高留存） 、Revenue（获取收入） 、Refer（传播推荐），是运营行业普遍认 可的一个业务分析模型，可以简单理解为：用户怎么来，来了以后怎么活跃， 活跃以后怎么留下来，留下来以后怎么为产品付费，付费以后怎么进行口碑传播，还了解了在利用数据驱动新媒体运营工作的过程中，我们主要利用的数据可分为 四大维度，分别是用户数据、图文数据、竞品数据和行业数据，其中前两个 关注的是自身的运营情况，后两个关注的是外部的竞争和市场情况。对用户增长数据是指新媒体平台粉丝人数的变化情况。用户增长数据中的 核心数据指标是平台或账号的关注人数，此外，相关的数据还包括关注人数 的变化趋势以及关注来源等相关知识做了学习。
【项目任务】
P36，课堂讨论，图 2-11 所示为某公众号关注用户的城市分布情况，如果接下来 要选择 3 个城市做落地推广，你会优先选择哪 3 个？
【设计意图】
让学生掌握一定的自学经验。
20
输出
人口特征、属地归属都有哪些参考指标？
【教法学法】
老师引导学生用快速阅读法，了解具体内容。
【设计意图】
短时间内在掌握基本理论知识的情况下，能用于指导后期的具体数据挖掘和分析工作。
【教法学法】
教师讲述
可采取提问方式进行
回顾上次可课所讲的内容。从理论到后期的实践，有一个循序渐进的过程。
微信朋友圈社交网络分析与建模
微信朋友圈社交网络分析与建模一、前言随着互联网的蓬勃发展，社交网络的普及与深入，人们在每天都会接触到各种各样的社交媒体平台，其中微信朋友圈也成为了广大人群交流信息的一个重要渠道。
然而，在这个庞大的社交网络中，每个人的行为和关系又是如何交织在一起的呢？这时候，网络分析与建模就显得非常重要了，通过对微信朋友圈中各种行为和关系进行分析和建模，能够为我们解决一些问题和提出有价值的见解。
二、微信朋友圈社交网络分析1. 数据获取要进行社交网络分析与建模，首先需要进行大量的数据获取。
对于微信朋友圈来说，我们可以通过爬虫或者API来获取我们想要的数据，包括好友列表、朋友圈动态、评论和点赞等信息。
2. 数据清洗获取到数据后，需要进行数据清洗，主要是去除重复的记录、无用的信息，同时对数据进行结构化处理，方便后续的分析和建模。
3. 构建网络在清洗完数据后，需要将数据进行处理，最终构建出社交网络。
社交网络的构建一般采用图论的方法，将一个社交网络看作是一个图，其中每个人是图中的一个节点，他们之间的关系就是图中的边。
网络中的节点可以是人，也可以是公司、产品等其他实体，边则表示这些实体之间的关系。
4. 基础分析在网络构建完成之后，需要对网络进行基础分析，例如节点的度分布、聚集系数、连通性等常见的网络参数。
这些参数能够为我们提供基本的网络信息，帮助我们更好地理解微信朋友圈社交网络的特点和规律。
5. 社区检测社交网络中有很多社区，一个社区内的节点彼此之间紧密相关，而社区之间则关系松散。
要想更好地理解社交网络特征，就需要对社区进行检测。
社区检测算法有很多种，例如Louvain算法、GN算法和Spectral算法等，这些算法能够非常快速地将整个网络分成若干个社区，从而更好地展现网络的结构和特征。
三、微信朋友圈建模1. 网络模型通过对微信朋友圈的社交网络分析，我们可以得到很多有用的信息和特征。
然而，这些信息和特征如何应用到实际的模型中呢？网络模型是微信朋友圈建模的核心，它能够帮助我们更好地理解和分析微信朋友圈中的各种现象，例如传播、演化、社交关系等。
网络数据分析方法
网络数据分析方法网络数据分析方法是指通过对互联网上的数据进行收集、整理、解析和挖掘，从中提炼出有价值的信息和知识的过程。
随着互联网的普及和数据量的不断增加，网络数据分析方法成为了实现商业价值、科学研究以及社会决策的重要手段和工具。
下面我将从数据收集、数据处理和数据分析三个方面介绍网络数据分析的方法，重点介绍数据挖掘、文本分析和网络社区分析等方法。
一、数据收集数据收集是网络数据分析的第一步，合理的数据收集方法能够保证数据的准确和完整。
常见的数据收集方法包括：1. 网络爬虫：网络爬虫是一种自动化获取网络信息的方法，通过模拟人脑的浏览器行为，定向抓取网页数据。
利用网络爬虫可以从各种网站上收集数据，如新闻网站、论坛、社交媒体等。
2. 传感器：通过传感器获取数据是物联网时代的主要方法之一。
传感器可以采集各种信息，如温度、湿度、光线等，可以用于环境监测、智能家居等领域。
3. 社交媒体API：通过社交媒体的API可以获取用户发布的文本、图片、视频等信息。
比如利用微博API可以获取用户的微博内容，通过微信API可以获取用户的聊天记录等。
二、数据处理数据收集后需要进行数据处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等阶段。
数据处理的方法有很多，常见的方法包括：1. 数据清洗：数据清洗是指将收集到的原始数据进行去噪、填充缺失值、去除重复值等操作，以保证数据的质量和准确性。
2. 数据集成：在实际应用中，数据往往来自于多个来源，需要将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
数据集成可以通过数据库操作、ETL（抽取、转换、加载）等方式来实现。
3. 数据转换：数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式，主要包括数据格式转换、属性变换、数据标准化等。
数据转换可以利用编程语言、数据库操作或者数据处理工具来实现。
4. 数据规约：数据规约是将数据集简化为合适的可处理规模，以减少数据分析的复杂度和计算资源消耗。
常见的数据规约方法有抽样、维度规约、属性规约等。
微信公众号平台用户行为分析与挖掘
微信公众号平台用户行为分析与挖掘随着智能手机的普及和移动互联网的发展，微信公众号平台成为了企业和个人进行品牌宣传、内容传播以及用户互动的重要工具。
通过微信公众号平台，用户可以关注自己感兴趣的公众号，获取最新的资讯、阅读优质的文章并与其他用户进行交流。
这些用户行为数据不仅对公众号主体具有重要的参考价值，同时也对公众号平台的运营者来说具有深入洞察用户需求、优化平台服务质量的意义。
一、用户行为数据的收集与分析1. 订阅与取消订阅行为分析：用户关注或取消关注公众号的行为反映了其对公众号内容的兴趣和偏好。
通过分析用户订阅和取消订阅的特点，可以了解用户关注的时机、喜欢的内容类型以及对公众号的满意度，进而优化内容更新策略和提升用户粘性。
2. 阅读行为分析：用户在公众号内阅读和浏览的行为数据反映了用户对不同类型文章的兴趣、阅读深度以及对文章质量的评价。
通过分析用户的阅读行为，可发现用户偏好的文章主题、阅读习惯以及吸引用户的阅读方式，为公众号平台提供个性化的内容推荐，提高用户体验和内容传播效果。
3. 点赞和评论行为分析：用户在公众号内进行点赞和评论的行为反映了其对文章内容的喜好和评价，同时也可以了解用户对社区互动的参与度。
通过对用户点赞和评论行为进行分析，可以发现用户对不同类型文章的偏好、社区活跃度以及用户参与度，从而优化内容运营和互动策略，增加用户粘性和社区活跃程度。
二、用户行为数据的挖掘与应用1. 用户画像构建：通过对用户行为数据的挖掘，可以建立用户画像，深入了解用户的兴趣、偏好、阅读习惯等关键特征。
通过对用户画像的分析，可以为公众号平台提供更加精准的内容推荐、个性化的服务和精细化的运营策略，提升用户体验和用户活跃度。
2. 基于用户行为的内容推荐：基于用户阅读偏好、点赞和评论行为等数据，利用推荐算法和机器学习模型，可以为用户提供个性化的内容推荐。
通过分析用户的历史行为数据，预测用户未来可能感兴趣的内容，并为其推荐相似主题的文章，提高用户点击率和留存率。
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微信数据分析的内容（举栗子而已）
1、新增用户数，主要包括：男、女、未知来源、员工推广、活动推广、用户传播、老用户传播、新用户传播、未知来源占比、员工推广占比、活动推广占比、用户传播占比、老用户传播占比、新用户传播占比、分享员工、分享用户、分享老用户、分享新用户、分享员工占比、分享新用户占比、分享员工人均传播、分享用户人均传播、分享老用户人均传播、分享新用户人均传播等。
2、好友关系数，主要包括好友数：0、1、2-5、6-10、10-20、20+以及占比情况等。
3、好友关系来源，主要包括：第一关系链ID、第一关系链昵称、关系类型和来源类型等。
4、微信/微信社区行为：如果是游戏，主要有注册（授权登录）、打开、完成、未完成、分享等；如果是电商，主要有注册（授权登录）、打开、下单、付费、删除订单等；如果是普通社区页面，主要有注册、打开、浏览、分享等。
5、交叉分析：留存用户数、新增用户数、留存人均、新增人均，次日用户留存率、7日留存、14天留存、30天留存；用户活跃度，行为完成、未完成用户数以及比例；活跃用户数，行为完成情况分类分析、完成率分析、完成率高低用户分析等。
6、交叉分析形式：图、表、图表。
7、通过交叉分析看产品运营数据的前生今世，了解昨天、评估今天，为前景而计划明天的具体实施。
微信传播模型
1、循环模型
模型来源，巧贝科技CEO Hata
2、循环公式（来源，巧贝科技CEO Hata）
NU – New Users（新用户数）
AU – Active Users（活跃用户数）
R% – Retention Rates（留存率）
S% – Share Rates（分享率）
F – Friends（好友数）
C% – Conversion Rates（转化率）
AU 01 = NU X0 × R N1%
NU 01 = AU 01 × S N1% × F × C N1%
= NU 00 × R N1% × S N1% × F × C N1%
= NU X0 × K N1%
NU X1 = NU X0 × K N1%
…………（抱歉中间部分省略下，嘿嘿）
NU X4 ≈ NU X0 × K N1%4
NU n ≈ NU 0 × K %n
3、根据模型改进产品和运营
R%21%
S%20%
F100
C%25%
几种可能的数值
R%20%R%25%R%30% S%20%S%25%S%25% F（常量）100F（常量）100F（常量）100 C%25%C%16%C%14%
11 1.0125 R%30%R%35%R%35% S%30%S%30%S%35% F（常量）100F（常量）100F（常量）100 C%12%C%10%C%9%
1.08 1.05 1.1025 R%21%
S%20%
F（常量）100
C%25%。