【摘 要】
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为了更好地掌握在线社交网络中信息传播的特征规律和用户行为,以新浪微博为代表对社交网络中的信息传播进行了较大规模的测量、统计和分析,提出了一种三角和算法用于探测用户
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,西蒙弗雷泽大学计算科学学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2011BAK08B05-02);国家科技重大专项基金资助项目(2012ZX03005001);国家自然科学基金资助项目(61170292,60970104);国家“973计划”资助项目(2012CB315803)
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为了更好地掌握在线社交网络中信息传播的特征规律和用户行为,以新浪微博为代表对社交网络中的信息传播进行了较大规模的测量、统计和分析,提出了一种三角和算法用于探测用户粉丝数阈值。该算法根据散点分布的统计规律来估计使微博热度达到某一值的粉丝数的临界值,发现为使微博热度大于10,用户粉丝数应大于150。其他测量分析结果表明:新浪微博具有很强的"名人效应",用户频繁地发帖并不能引起较大的关注,热门微博的热度几乎都以激增方式增长。这些结论对网络营销和网络监管具有参考价值。
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