基于用户特征的微博转发预测研究

研究微博用户转发行为,预测微博转发概率,确定影响微博转发概率的因素,在热点挖掘、产品营销、舆情监控、谣言控制等方面有重要的现实意义.本文介绍了影响微博转发的用户特征,其中比较典型的有用户影响力、粉丝平均标签数、粉丝活跃度等特征.通过粉丝数-关注数算法、用户标签数算法、粉丝活跃度算法等分析了它们与微博转发之间的关联关系,并确定各个属性的阈值,这些阈值对微博转发预测起到了至关重要的作用.     

微博分析研究综述

微博,是当前重要的社会信息传播平台之一,具有易操作、传播快等特点,人们可以通过微博直接快速地表达对突发事件、公众人物、热门产品等的观点。为了利用海量微博信息,需要综合多种分析方法挖掘其潜在价值。综述了当前微博分析领域的研究现状,提出了自主研发的微博分析系统,探讨了未来微博分析的研究方向。首先,介绍了微博分析的主要技术方法,包括利用微博开放平台和利用网络爬虫技术。利用微博提供的开放接口,可以方便快捷地获取微博信息,如微博内容、用户评论、用户个人详情、粉丝数、关注数等。但也存在诸多限制,如每小时只能抓取有限次数、微博平台并不开放所有信息资源等。利用网络爬虫技术可以获取更多信息,如基于全网的网络爬虫的信息采集技术可以覆盖更广的范围,基于主题的网络爬虫的信息采集技术可以选择性爬取预先设定的主题等。其次,介绍了目前微博分析的热点问题,包括微博用户行为和微博内容两方面。微博用户行为分析包括:1)传播网络研究,利用Gephi等可视化工具,呈现出微博在传播过程中的传播路径、传播范围、关键转发节点等信息,可用于预测未来传播情况;2)传播因素研究,通过分析用户行为,揭示信息传播的可能原因;3)用户影响力分析,不同学者给出不同的度量方法,而要精准地评价用户影响力需要综合考虑多方面因素,如粉丝数、转发数、被提及数、回复、社会关系等。关于微博内容的分析包括:1)微博文本预处理,包括分词和去停用词2个步骤;2)微博热点话题发现,常用方法包括基于词频的统计方法和文本聚类方法,这两种方法都有利于提高发现热点话题的效果,但没有考虑到话题动态演变的特性;3)情感分析,也被称为观点挖掘,一直是微博研究领域的热点问题,可以利用微博表情图片抽取情感词,并结合构建语义词典和机器学习的方法对微博进行情感分类,最终判断微博情感极性,可用于舆情监控、商业预测和产品选择等方面。再次,提出了自主研发的微博分析系统——阅微,重点介绍了其情感分析、地域分布和传播图3个模块。情感分析模块,基于情感词典的方法对用户的评论内容进行情感分类;地域分布模块,提取参与用户的地理位置信息并加以统计分析,呈现出微博传播在全国范围内的分布情况;传播图模块,利用可视化手段展现微博信息的传播扩散情况,如转发关系、转发层级、转发范围等情况。最后,归纳全文,从技术和应用2个方面归纳微博分析的挑战问题:可从技术上突破微博接口资源限制,提高微博分析的效率和精准度;同时从微博应用方面发展事件监控、管理和商业方面的应用。     

社交网络中的用户转发行为预测

以新浪微博为研究对象,基于微博主题及用户特征,提出社交网络中的用户转发行为预测算法.首先,基于互信息理论,从已发生转发行为的用户的微博内容中提取特征,通过分析给定用户的微博内容与特征之间的相关程度,预测用户是否会对给定主题的微博发生转发行为;然后通过研究用户性别、粉丝数、关注数、微博数与用户转发行为的关系,选取合适的用户特征描述,并基于贝叶斯模型预测给定用户对微博的转发概率.最后,结合以上2种算法的预测结果,得到给定用户对某主题微博的转发行为预测.该预测算法对研究网络舆情传播及微博营销具有重要意义.     

企业微博营销活动的生命周期和分享模型研究

在信息化的时代背景下,“微博”这一平台已成为各个企业营销的战略要地.在阐述AISAS模型概念的基础上,构建了微博营销活动的生命周期和分享模型,发现微博分享在企业营销活动中产生的重大影响,尤其对微博活动的二次传播至关重要,该模型也显示微博分享价值是受微博转发数、微博评论数、日发微博数、微博累计影响力等因素共同影响的,通过研究企业微博营销中分享的价值,提出了更有针对性的企业微博营销策略.     

基于BP神经网络的微博转发量的预测

微博已经成为人们传播和获取信息的重要途径。突发事件相关微博的传播范围对事件的影响起着重要的作用,微博转发是扩大微博传播范围的一种重要方式。该文以城管与民众冲突事件(俗称"城管事件")为例,将BP(back propagation)神经网络应用到该类事件相关微博的转发行为研究中,以实现该类突发事件下微博转发行为的影响因素分析和转发量的预测。该文先从发帖人和微博内容2个角度分析了突发事件下微博转发行为的影响因素,结果表明:1)微博发帖人的活跃度、微博涉及主题标签、包含视频等可视化信息、提及其他用户及微博的发表时间段均对该微博的转发量有较大影响;2)与发帖人相比,微博内容对其转发量的影响更大。在影响因素分析的基础上,该文通过将预测问题转化为模式分类问题,基于BP(back propagation)神经网络对突发事件下的微博转发量进行了预测,并通过改变样本数对预测结果的稳定性进行了测试,得到了有一定参考价值的预测结果。     

公共图书馆官方微博的发展研究

对新浪认证的公共图书馆官方微博进行了实证研究,通过对微博数、关注数、粉丝数、活跃度、传播力等的调查统计,探讨了我国公共图书馆官方微博的应用现状与存在的问题,并提出了公共图书馆官方微博的发展策略。     

微博类社交网络中信息传播的测量与分析

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。     

基于双分支结构的融合多特征微博传播行为预测算法

随着如今微博平台的高速发展,微博转发行为预测已经成为舆情分析领域中一个热门的研究主题。针对该任务,提出一种添加多层间接粉丝用户权威度信息,基于双分支网络结构模型的微博转发行为预测算法。该方法通过对原始微博进行分析,运用LDA算法提取内容特征、构建用户关系网络提取间接关注用户权威度特征等多元特征,构建基于双分支结构神经网络模型预测微博传播行为。实验结果表明预测模型相比于其他算法在RMSE,MAE评估指标上都有较好的提高,验证了算法的有效性。     

微博转发者的个性化排序

转发行为是微博平台上信息传播的主要形式。目前已有的工作大多数聚焦在转发行为的分析和预测。针对给定的一条微博时如何找到其转发者这个问题并没有得到很好的解决。结合贝叶斯个性化排序优化标准(BPR-OPT)和分解机(FM),提出了一种通用的方法用于对微博转发者进行预测,并进一步对影响用户成为转发者的特征因素进行了细致分析,然后根据这些特征,在大规模真实数据集上对微博转发者进行了预测。实验证明该方法能够明显提高预测效果,同时也验证了基于pair-wise和特征相关的方法能更有效解决微博转发者预测问题。     

基于混合特征和XGBoost算法的微博转发预测

微博转发是微博信息传播的重要途经.影响微博转发的因素主要是用户属性、微博内容、用户社交和用户兴趣.已有的微博转发预测模型仅考虑部分因素,实际上4个因素对用户转发行为都有影响,此外也应该关注预测模型的计算时间.基于此,提出一种基于混合特征和XGBoost算法的微博转发预测模型.首先根据4个因素分别提取用户特征、微博特征、社交特征以及兴趣特征;然后基于PageRank算法计算用户影响力,基于隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型和KL距离计算兴趣相似度,定义用户转发活跃度和用户交互影响力的计算公式;最后利用XGBoost算法构建预测模型,对转发预测进行分析.实验结果表明,新的预测方法在准确率和时间等评价指标上有较好的表现,同时也验证了综合考虑4个因素的重要性和有效性.     

突发事件中政务微博的信息传播特点及模式——以雅安地震为例

政务微博尤其是党政机构微博,作为危机情景下的传播工具,越来越多地参与到突发事件的信息传播中。以雅安地震为例,分析了相关党政机构微博在突发事件中的信息传播特点及模式。指出其在传播特点上表现为信息公开及时,重视追踪报道;把握报道的全局性,重视信息的选择性;以告知性信息和单向度的互动为主。在传播模式上,信息的单向流动、树状流动、放射状流动和复合式流动同时存在,并通过"粉丝路径"和"转发路径"共同构成了信息的多级传播模式。     

基于分层的微博话题传播模型研究

通过对社交网络新浪微博的数据的统计分析,得知微博数据具有高度的聚集性,即一个流行微博的只被转发一次的转发数占总转发数量的50%以上.因此,提出了对信息级联分层的STIC模型,该模型的第一层级联和第二层级联分别使用SVM分类算法和基于主题的信息级联模型对话题传播进行预测.实验结果表明,STIC模型的预测结果优于基于主题的信息级联模型.     

基于XGBoost模型的融合多特征微博信息传播预测方法

为了有效地监管网络舆情,辅助管理人员进行决策,微博信息传播预测方法的研究具有重要应用价值。针对传统微博信息传播预测方法存在指标单一、预测效果较差问题,提出一种基于XGBoost模型的融合多特征微博信息传播预测方法。首先,分析微博传播网络和用户节点特性,提取出博主特征、微博内容特征、传播特征3类特征并构建数据集;接着,基于XGBoost方法分别构建微博累计转发量预测模型和微博最大转发深度预测模型;最后,通过模型在测试数据集上的平均绝对误差验证模型的预测效果。通过与线性回归等传统的预测方法比较分析可以看出,提出的预测方法能够取得良好的预测效果。     

基于金融微博情感与传播效果的股票价格预测

目前对微博情绪与金融预测之间关系的研究多数停留于诸如模式识别、语义分析、情感挖掘等文本挖掘技术,而较少研究微博情感传递过程。以金融微博文本情感挖掘和语义分析为基础,对相关的股票价格曲线进行拟合预测分析,包括对微博信息转播模型的研究和对微博情绪预测模型的研究。首先通过分析微博转播过程中的多个因素,包括转发情绪吸收、微博内容影响力、微博作者影响力、微博发布时间等,对模型自身进行拟合效果优化。其次,针对认证和非认证用户分类分析,并加入了转发次数的对其的再度影响,发现不同类型不同转发的用户对于股市曲线的影响滞后期不同。最后,在针对股市曲线变化的不同时期,对模型的拟合效果进行分析。给定金融市场某一特定关键词,采集了500,000多条金融微博及其相关用户信息。实验结果表明,新集成模型表现强于简单神经网络模型,而且是否为认证用户以及微博转发次数对微博滞后期的影响有所不同。此外,新模型的拟合效果,在股市上升期模型的拟合效果最好,下降期次之,平稳振荡期效果最差。     

微博产品评论的情感倾向性分析方法

提出一种微博平台上的产品评论情感倾向性分析方法,对特定语料库的产品特征词的词性进行分析,得到特征词的词性重要程度顺序;以情感词典识别的情感词为起点,提出一种依据词性重要程度的"特征观点对"识别规则,并依据该规则进行语义倾向的情感计算。实验结果表明,该方法在产品特征抽取及语义倾向的判断上具有较好的结果。结合微博的转发数和评论数,进行用户观点分析,计算用户对产品的认可度,挖掘产品属性的优缺点,实证分析证明这种方法的可行性。     

微博用户的应急预警信息传播行为研究

以微博为代表的在线社交媒体在预警信息的传播中发挥着越来越重要的作用。该文以灾害应急预警信息为例,从用户的角度出发,分别从利益相关、理性思考和用户兴趣3个方面分析微博用户传播应急预警信息的动机。基于分析结果,提出以地域指数(突发事件是否和用户所在地域相关)和兴趣指数(用户平时转发微博的内容)作为特征变量对用户的预警转发行为进行预测。该预测模型预测正确率达到同类型研究水平,且具有可解释性。研究结果可以对用户转发行为进行快速预测和识别,有利于进行应急预警信息的定向投送,进一步扩大传播范围。     

网上论坛的口碑传播分析——以笔记本电脑论坛为例

随着电子计算机和互联网技术的迅速发展,网络论坛已成为人们获取产品信息的一种重要途径,它正在改变着口碑传播的速度与范围。选择两个有代表性的笔记本论坛,观察两论坛的发言状况、发言类型以及成员互动等情况;分析论坛信息的口碑传播效应。通过分析,让大家更好地认识论坛的口碑,为开展网络口碑营销提供决策参考。     

基于兴趣变化的微博用户转发行为建模

社交媒体的出现推动了对用户在线行为规律的研究。该文探讨微博中用户的转发行为规律。对这一问题的回答能够帮助人们更好地理解影响用户行为的因素,并且对用户转发行为的准确描述有利于对信息传播施加干预和控制。该文参考一个兴趣驱动的人类行为动力学模型,在分析其用户行为时长的基础上,针对差异化的用户行为时长和昼夜作息因素,提出了一个改进模型用以描述微博用户的转发行为。实际数据中用户相邻转发行为时间间隔呈现重尾分布,仿真结果与之相符,证明了该模型的有效性和灵活性。     

微博营销效果研究：基于品牌关系的视角

在微博平台发展的如火如荼之际,企业纷纷展开微博营销。为验证微博营销的效果,研究结合品牌关系的定义和微博“拟人化”的特征,提出微博营销将影响品牌关系质量。并通过构建结构方程模型的方式,验证了企业微博账户的满意度经过微博账户社群意识的中介影响,直接对微博账户的行为意向和品牌关系质量产生显著影响。即当对企业微博较满意的“粉丝”在感受到较强的社群意识的时候,他们倾向于继续长期和此企业微博保持联系并持续关注,也愿意花费更长的时间在该企业微博账号上。同时,研究表明社群意识对品牌关系质量具有一定的提升效果,品牌关系质量测量维度包括认知、情感和忠诚。     

国内外口碑研究进展与热点分析：基于文献计量的实证

口碑的传播与作用机制一直是研究热点,回顾与分析口碑的相关研究进展,对研究成果的应用和后续研究有重大意义.本文基于Web of Science核心合集与CNKI数据,运用文献计量方法对国内外的口碑研究脉络与热点进行可视化分析.研究发现:国外关于口碑的研究具有明显的阶段性;国内关于口碑研究主要可分为口碑类型、研究视角、口碑研究案例等6方面;国内外研究的共同热点趋势是网络口碑,但是具体研究视角则不一样.最后,本文对口碑研究存在的不足进行了分析并提出相关建议.