基于社交网络模型与话题演化的微博意见领袖挖掘研究

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微博社交网络是现代社会社交中人们发表意见、获取信息、探讨话题的一个虚拟交流平台,用户群极大,产生的网络舆情对实际生活的影响力也愈发重大。微博意见领袖作为其中具有意见代表性和话题代表性的影响力人物,能够在短时间内对数量众多的微博用户产生直接或者间接的影响,甚至能够左右微博舆情的发展态势。掌握微博中的意见领袖能够判断或引导舆情的发展,预警舆情等。现有方法仅考虑微博社交网络的基本属性,而忽略了随着所涉及话题的演化意见领袖在整体话题中的影响力变化,为了解决此问题,论文主要分析并挖掘研究了微博社交网络中基于话题演化的意见领袖。首先,仅以微博社交网络构建一个发现潜在意见领袖的图模型,以节点代表用户,边代表用户之间的社交关系。通过考虑用户所涉及的社交网络权重来填充该图模型,使其具有权重区分度,挖掘出潜在意见领袖,并以此作为后续研究工作的基础。其次,通过对传播学的基础概念研究,构建一个不同于图模型的特征数据聚类模型,利用特征数据权向量特征进行聚类,寻找权向量特征相近的三类特征用户,并计算出其中倾向于意见领袖的用户。基于图模型的潜在意见领袖计算结果,验证特征数据聚类模型的正确度和有效性。但由于该模型和链接图模型仍存在差异,此部分结果暂不参与后续模型的计算。最后,根据之前的研究提出基于实际社交网络中话题演化的意见领袖挖掘方法。将发现的潜在意见领袖作为基础,通过所设计的模型计算出潜在意见领袖与实际舆情变化的演化中心度,挖掘出真实的具有意见代表性和话题代表性的意见领袖。相比仅基于网络模型的算法,还利用了意见领袖在实际舆情的意见代表性,所发现的意见领袖对于实际舆情演化的意见代表性体现得更加明显。在目前国内最为流行的微博社交网络——新浪微博的数据集上的实验结果表明,基于话题演化的意见领袖发现模型能够在同类图模型的构建上发现质量更优的意见领袖,且意见领袖本身与整体舆情的演化程度高度相关。
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