【摘 要】
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快速发展的社交网络实现了平台用户可以跨地域地同时向多个具有社会连接的用户传播内容,这为研究社交网络中的信息传播提供了丰富的数据源。然而,网络中用户行为的多样性、用户之间的交互和影响都使得社交网络中的内容传播规律更为复杂,这为社交网络中信息传播的建模带来了巨大的挑战。本文针对基于用户行为特征的社交网络信息传播建模进行了研究,通过融合社交网络中的用户行为模型与信息传播模型,建模了在多用户多次对同一内容
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快速发展的社交网络实现了平台用户可以跨地域地同时向多个具有社会连接的用户传播内容,这为研究社交网络中的信息传播提供了丰富的数据源。然而,网络中用户行为的多样性、用户之间的交互和影响都使得社交网络中的内容传播规律更为复杂,这为社交网络中信息传播的建模带来了巨大的挑战。本文针对基于用户行为特征的社交网络信息传播建模进行了研究,通过融合社交网络中的用户行为模型与信息传播模型,建模了在多用户多次对同一内容信息做出行为的场景下的信息传播动态,并建模研究了用户基本特征对信息传播动态的影响。具体地,本文所做的主要研究工作和创新点包括:(1)提出了两种基于用户基本特征的行为模型,即基于用户基本特征的概率行为模型(CPB模型)和基于用户基本特征的贝叶斯行为模型(CBB模型),考虑了用户的活跃度和能力这两个基本特征,以及转发、评论、转评、不参与等四种用户行为。(2)提出了两个基于用户行为特征的信息传播模型,即CPBP模型和CBBP模型。基于MATLAB,仿真研究了 CPBP模型和CBBP模型中信息传播参数和行为概率参数对社交网络中信息传播动态的影响。(3)为了验证所提CPBP模型和CBBP模型的性能,基于采集的微博用户数据集,提取了包含评论、转发、转评行为用户的基本特征信息和参与话题的时间信息。采用基于数据集直接计算模型参数和最小二乘法估计模型参数这两种方法,提取了模型中信息传播速率和用户兴趣消失速率等参数,并根据提取得到的参数,给出了所提两个信息传播模型的信息传播动态仿真结果。仿真结果表明,与数据集统计得到的信息传播动态相比,所提信息传播模型可以较好地刻画上述场景下的信息传播过程。
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