【摘 要】
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互联网正逐步演变为无处不在的计算平台和信息传播平台。在线社交网络、论坛等丰富多彩的社交媒体应用的出现和迅速发展,使得人类使用互联网的方式由简单信息搜索和网页浏览
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互联网正逐步演变为无处不在的计算平台和信息传播平台。在线社交网络、论坛等丰富多彩的社交媒体应用的出现和迅速发展,使得人类使用互联网的方式由简单信息搜索和网页浏览转向网上社会关系结构的构建与维护。这些社交网络具有共同行为用户聚集与交互的特点,以及基于社会关系的信息创造、交流与传播的特征。本论文主要从网络群体事件态势感知和用户角色发现两个方面出发,对网络群体事件传播以及群体事件信息溯源进行了分析和研究。其主要内容如下:1.在网络群体事件态势感知方面,利用网络群体事件用户行为及用户关系数据,构建网络群体事件态势感知模型,预测用户的参与行为,并估测网络群体事件发展态势。首先,针对用户行为的复杂动力学成因,分别从个人兴趣推动、好友双向推动、以及社团推动三个方面出发,利用时间离散化及时间切片方法,加入话题信息的时效性因素影响,定义了动态影响因子函数;然后,根据信息传播的马尔科夫特性,利用随机场理论基础思想和方法,构建了热点话题态势感知因子图模型,使其能够动态化的预测特定用户参与行为,并把握网络群体事件发展态势。实验表明,该模型能够预测用户的参与行为,并且能有效的预测网络群体事件发展态势。2.在用户角色发现层面,利用社交网络群体事件传播用户和传播网络结构,构建了网络群体事件信息溯源模型,追溯网络群体事件的传播源头和重要传播节点。首先,分析某网络群体事件发展态势,提取该网络群体事件发展过程中涉及的用户;其次,根据该事件传播过程中涉及的用户群体的关注关系建立用户网络;然后,初始化用户群体对该网络群体事件发展的贡献率,利用PageRank算法构建该网络群体事件的信息溯源模型;最后,根据模型计算出来的贡献率进行排序,选择Topk用户作为该网络群体事件的信息源头和重要传播节点用户。实验表明,该模型能够有效的发现网络群体事件的发布者和重要传播用户。
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