社交网络用户隐私量化建模与实证

在线社交网络的飞速发展对社交网络用户的隐私保护提出了新的挑战.通过使用社会网络分析、决策分析理论和实证研究的方法,建立了一种用户隐私向量模型,从而实现对社交网络中用户隐私保护状况的量化分析.并在此基础上以新浪微博为研究对象,通过微博用户的真实数据进行实证分析.研究结果表明:用户隐私量值对用户的行为有重要影响,真实社交网络中大部分用户的隐私关注程度较低,高隐私关注群体和低隐私关注群体的比例较小,用户的私信和地理位置信息的分享行为受用户的隐私关注情况影响大.研究结果对社交网络用户的隐私保护、社交网络中用户行为规律的研究具有参考意义.     

社交网络用户隐私量化研究:建模与实证分析

社交网络的流行对用户的隐私保护提出了新的挑战。该文通过使用人类动力学和统计物理的方法,研究用户的网络行为与用户隐私量值的关系。以当前国内流行的社交网络——人人网和新浪微博——为研究对象,获取用户的真实数据,提出隐私量化模型。研究结果表明:用户的网络行为对隐私量值具有重要的影响,如在人人网中用户的地理位置分享行为对隐私量值影响较大,而在新浪微博中发私信行为对隐私量值的影响最大。研究的结果对社交网络隐私关注下的用户行为规律探讨具有理论与实际意义。     

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.     

社交网络用户的社交关系和签到行为分析

 理解社交关系和移动行为的相关性,对于研究社交网络演化及建模人类移动是非常重要的。分析了两个基于位置社交网络网站用户的社交关系和签到行为,以量化社交关系与移动性的相关性。结果表明,社交或签到排名的概率分布反比于其排名,这意味着社交关系和移动性间存在着隐含的联系。通过对不同粒度下用户社交关系和签到行为的比较,以及用户皮尔逊相关系数的计算,证明社交关系和人类移动性存在较强的相关性。     

基于用户转发的User-Behavior Rank算法研究

近些年,微博、博客、人人网、豆瓣等各种社交网络的发展,引发了学术界对社会网络、虚拟社区的关注.本论文提出了一种基于用户转发的User-Behavior Rank(UBR)算法,力求在推荐过程执行之前,预先选出微博社区中具有权威性的博主,提高推荐新颖性.文中的基于转发行为的User-Behavior Rank是对传统的Page Rank(PR)的改进,以博主之间的关注关系为边,基于其发微博的行为以及其粉丝对微博的转发,计算各自的UBR值,取UBR值较大的博主作为推荐集合.与Page Rank相比,UBR能够选出更加符合社会实际的有影响力的用户集.     

基于文本内容相似性的网络用户群分析

在研究社交网络用户相关网络信息的基础上,提出一种基于微博博文或论坛帖子内容分析的用户群行为特征分析方法,通过用户所发表博文或帖子内容的相似性比较,根据用户之间博文或帖子的相似性来判断用户的相似性,进而建立用户群,提取群内用户的行为特征。实践证明此方法能够有效地分析社交网络中具有相同用户行为特征的用户群。     

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。     

基于图神经网络的社交网络影响力预测算法

近十年来,通过社交网络（如微博、推特）分享信息已经成为人们日常生活中不可缺少的一个环节,如何有效地预测信息传播的影响力成为社交网络研究中的重要课题,不论是识别病毒式营销和虚假新闻还是精确推荐和在线广告都有许多应用.目前,一些应用深度学习进行社交网络影响力预测的方法已经取得了一定进展,但在进行深度学习时仍会面临以下难点：用户通常具有不同的行为和兴趣并且他们同时通过不同的渠道进行互动;用户之间的关系难以检测和形式化表达.传统的社交网络影响力预测方法通过设计复杂的规则来手动提取用户及其所处网络的特征信息,这一方法的有效性严重依赖于设置规则的专业性,所以很难将某一领域的规则推广到其他领域的应用中去.基于深度神经网络模型,设计一种端到端的神经网络来学习用户的隐藏特征信息以预测其社交网络影响力.首先通过图嵌入的方式对用户的局部网络进行特征提取,然后将特征向量作为输入对图神经网络进行训练,从而对用户的社会表征进行预测.该方法的创新之处：运用图卷积和图关注方法,将社交网络中用户的特征属性和其所处局域网络特征相结合,大大提高了模型预测的精度.通过在推特、微博、开放知识图谱等数据集上的大量实验,证明该方法...     

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.     

基于用户行为影响的微博突发话题检测方法

考虑到微博数据存在时序性特征以及包含用户的社交网络行为特征,提出一种动量信号增强模型算法来有效地检测微博突发话题.由于传统模型未考虑微博数据变化以及用户社交行为的影响,为此首次提出影响力因子以及热度因子,用以修正动量模型.为获取影响力因子,将计算出当前时点前给定周期内的数据对当前数据的变化差值的指数累计影响作为影响力的衡量标准,以体现词频在该区间段的重要性.影响力因子将用于修正词频序列,以获取MACD值指标.由于用户的社交行为对话题产生影响巨大,进而提出热度因子用以修正MACD值指标.当模型满足指标阈值时,特征词则列为突发特征词.最后,通过K-means聚类算法将特征词进行归类合并,以获取突发话题.实验结果表明,模型精度能达到81.82%,表现良好.     

一个基于信念网络的微博推荐模型

针对现有微博推荐方法或模型不便组合证据的不足,提出一种微博推荐新方法.将信念网络用于微博推荐,构建一个基本信念网络推荐模型,并在基本模型中融合用户交互微博证据,提出一个微博推荐扩展模型.模型中的节点表示微博、用户和兴趣特征词,有向弧表示节点之间的关系,通过计算用户与微博的覆盖程度来得到用户与待评估微博的相关度.在微博数据集上的实验结果表明:扩展模型较基本模型在F值上至少提高了约4.9%;与已有的推荐方法相比,新模型在组合证据提高推荐性能方面更有效.     

微博对学生管理工作的挑战以及对策——以广东省高校“树洞微博”为例

随着现代社会信息交流工具的不断发展,一种以"树洞"命名的微博正在网络上迅速流行。任何网友都可以通过这个微博平台,发表自己的看法,表达自己的情感。本文以广东省高校"树洞微博"为例,阐述微博给学生管理工作带来新的机遇与挑战,并就如何加强网络微博的管理,引导学生健康、文明地上网,提出自己的解决办法和相关对策。     

个人微博用户网络的节点中心性研究

以新浪个人微博用户为研究对象,建立了一个"关注"与"被关注"的有向网络.将节点度、紧密度、介数和K-壳4个社会网络指标应用到微博有向网络,研究了个人微博用户网络中节点的中心性,得到网络中重要性用户,分析了他们在信息传播中的作用和在网络中所表现出来的特性,体现出该用户的兴趣爱好.研究了社会网络指标与度之间的相关性,体现出网络各指标之间的关系.研究结果有助于识别个人微博用户网络的关键节点,进而分析信息在个人微博用户网络中的传播.     

基于多视角特征融合的中文垃圾微博过滤

微博中隐含着舆论热点等与特定话题相关的有价值的信息。因此,针对微博数据分析（如话题发现等）的工作成了当前的研究热点。由于微博内容和形式的高度自由,使得相关的研究工作面临着垃圾数据噪声大、有用数据提取难的问题。然而,目前针对非公共话题的中文垃圾微博过滤尚无有效方法。提出一种基于多视角特征融合的垃圾微博过滤方法。该方法首先从微博的结构和内容两个视角建立规则,再与微博文本分词结果进行融合构造复合特征,并以此对垃圾微博进行过滤。通过在真实数据集上的实验表明多视角融合的特征使得过滤效果有明显提升。     

政府微博与网络流言的关系和政府微博对网络流言的作用

近年来，网络流言引发的公共危机事件频发，政府微博的出现为消除网络流言的负面影响提供了新途径。通过多案例研究的方法验证了政府微博与网络流言的关系以及政府微博对网络流言的作用，指出政府微博应对真假流言时效果并不明显，政府微博并不能担负起遏制网络流言的重任，并据此提出了相关建议。     

北京市政务微博群社会网络分析

政务微博是新媒体发展中政府治理的网络平台,政务微博群的协同发展对于政务信息传播具有重要意义。选取可视化、密度、中心性、凝聚子群4个社会网络特征指标对北京市政务微博群进行社会网络分析。核心政务微博在信息扩散等方面发挥了重要作用,整个社会网络结构密度较高,政务微博群社会网络聚类成多个子群。需要进一步加强核心政务微博建设,推动政务微博群协同发展,优化政务微博群子群建设。     

浅议微博客在高校图书馆中的应用

简述了微博客的概念、特点以及微博客与图书馆的关系,探讨了微博客在图书馆几个主要方面的应用,展望了微博客在图书馆的应用前景。     

微博营销——数字时代旅游景区（点）营销的新途径

在数字时代,微博营销的优势使其快速成为网络营销的重要形式。将微博营销引入旅游景区（点）营销中,分析旅游微博营销的发展现状,提出旅游景区（点）微博营销的主要原则和实现途径。在旅游景区（点）开展微博营销是一种全新的体验,具有重要的营销价值。     

微博情感可视化系统

为了研究微博用户表达情感的特性,从个人化的情感表达和对社会性事件的态度反映两类文本出发,分别对个人情感变化以及热点事件中的用户情绪进行分析,设计并实现了微博情感可视化系统（sentiment visualization system for microblog, SVSM）。个人化情感研究记录用户在时间轴上的情绪波动,并且从性别及地域属性上分析个人情感差异;热点事件情感研究监测用户情绪的群体表达,从时间、空间、热词、用户属性、事件属性以及传播特性等角度进行特性分析。     

基于主题标签和CRF的中文微博命名实体识别

近年来,网络媒体微博的迅速发展,为命名实体的识别研究提供了一种全新的载体.针对中文微博文本短、表达不清、网络化严重等特点,论文提出了一种规则与统计相结合的中文微博命名实体识别方法.该方法首先利用中文微博的主题标签对处理后的数据进行筛选,然后再选取合适的特征模板,并利用条件随机场模型(Conditional random fields, CRF)进行实体识别.为了满足实验要求,该文将传统网页爬虫方法与API接口采集方法相结合进行微博数据采集.实验结果表明,该方法能够有效提高中文微博命名实体的识别效果.