微博网络中用户关注行为预测

在微博网络中挖掘博主的潜在关注用户,建立相应的关注预测指标和模型,对于增加博主活跃粉丝数、增强信息传播具有重要意义。利用微博粉丝人际关系网络,在众多与博主交互的用户中,预测潜在的活跃粉丝。在融合微博主影响力、用户活跃度等因素的基础上,提出了以兴趣相似度为核心的用户关注预测指标。利用模糊近似支持向量机作为预测工具,对模糊隶属度算法进行了优化,推导了基于矩阵的模糊近似支持向量机预测模型。利用KDD Cup 2012腾讯微博公开数据进行了实证研究。实验结果表明,本文提出的指标能很好地用于微博用户关注行为的预测,通过与其他支持向量机模型及模糊化算法相比,本文提出的优化方法具有较高的预测精度,且预测结果稳定,在微博用户关注行为预测中具有较强的实用性。     

微博舆论场:突发事件舆情演化分析的新视角

微博舆论场逐渐成为了突发事件网络舆情的策源地,在舆情生成演化中扮演重要角色.本文以微博舆论场为研究视角,首先运用超网络建模理论,构建了集社交、信息、心理、观点四层子场为一体的微博舆论场超网络模型,并对各层子场内部以及子场间关系进行建模分析;然后提出了微博舆论场超网络模型的衡量指标,对微博舆论场"场强"进行了量化分析;最后使用社会计算和数据挖掘算法,定量分析了微博舆论场对新进入的无知者和感染者的作用过程,以及对新个体发生作用后,微博舆论场中舆情的演化.以期对突发事件舆情态势进行预测预警,为舆情干预治理提供理论依据,有效引导突发事件舆情良性发展.     

基于信息传播理论的微博协同过滤推荐模型

高速发展的微博带来信息富余,也带来了信息过载,不断新增的非结构化微博文本内容和复杂的社会网络关系导致个性化推荐难以实施.针对微博网站特征,提出一种基于信息传播模拟的协同过滤推荐模型并给出推荐框架图,解决推荐的数据稀疏性和冷启动问题.首先,通过自然语言处理技术处理非结构化文本内容,获取关键词为推荐对象,构建用户-关键词偏好模型;然后,采用一阶马尔可夫随机游走模拟用户偏好在社会网络中的传播过程,得到用户-关键词偏好矩阵.实验使用来自新浪微博的数据集,采用平均绝对误差、准确率和召回率三个指标评价推荐模型,并与基准模型进行对比.实验结果表明,因整合了社会网络结构信息,基于信息传播的协同过滤推荐模型的效率比基准模型有明显提高.     

基于信任随机游走模型的微博粉丝推荐

利用微博关注关系和社交行为构建微博信任网络,通过引入基于信任的随机游走模型,结合用户间兴趣相似度,建立了微博粉丝推荐模型。为提高粉丝推荐系统的覆盖率,将用户间的社交行为引入信任的计算,实现了TopN推荐。利用KDD Cup 2012腾讯微博数据进行了实证研究。实验结果表明:在混合多种社交行为的信任网络中,推荐算法的整体性能最优;推荐长度对推荐结果影响较大,当长度为40时算法获得最好的推荐性能;与主流的推荐算法相比,改进后的基于信任的随机游走推荐模型在推荐准确率和覆盖率等多种评价指标上都取得了更好的结果。研究结论为微博粉丝推荐研究提供了新的方法,为微博网络社会化推荐提供了新的视角。     

微博用户关系网络的结构研究与聚类分析

将个人微博用户关系网络作为研究对象,抓取了一个用户从开始注册到一定稳定期3个时间点的数据,构建了3个复杂网络,研究了该微博用户关系网络的结构属性变化,得出用户行为和影响力的变化.使用K-means聚类算法对微博用户关系网络进行了聚类分析,从使用目的角度将微博用户分为3种类型——普通社交型、个人兴趣型和信息散播型.微博服务商可以通过算法优化,根据详细的聚类结果更有针对性地进行页面和应用程序推荐,创造商业价值.     

新媒体对审计师意见决策影响研究——以新浪微博为例

近年来,网络舆情已经成为情报学、传播学等领域研究的热点主题,新媒体是推动网络舆情出现的主要力量.新媒体舆情的形成、演化、预警、治理策略的研究较多,但是新媒体信息对特定行业人群信息决策行为的作用机理及其影响程度的研究较少.本文以新浪微博为例,利用Probit、Ordered Probit等回归模型实证分析了新媒体形成的网络舆情对审计意见决策的影响及其作用机理,以期了解和掌握新媒体对特定行业人群信息决策行为的影响,为新媒体治理和监管提供借鉴和支持.研究结果表明,审计师同时关注了新媒体发布的原创信息和转载的已有信息;新媒体发布和传播的公司负面信息越多,审计师越有可能对上市公司的年报出具非标准审计意见;新媒体负面信息缩短了公司违规被监管部门处罚的时间期限,在一定程度上增加了审计师面临的诉讼风险预期.     

基于微博数据挖掘的贝叶斯观点演化模型

考虑到在微博信息传播过程中,每一位网络用户的观点都受到其前一位网络用户观点的影响,提出建立基于微博数据挖掘的贝叶斯观点演化模型。以“动态清零政策是我国抗疫总方针”为关键话题词,利用Python爬取微博评论数据,经过数据预处理和分词,对贝叶斯观点演化模型进行实证分析,结果发现官方媒体对舆情的及时引导对情感演化倾向起到重要作用。     

基于系统动力学的突发公共事件微博舆论场实证研究

随着互联网技术的发展,网络舆论已经超越了传统舆论成为社会舆论的主流。当前,我国存在着2个舆论场,其中以微博舆论为代表的"民间舆论场"在促进信息传播、汇聚社会舆论等方面的作用日益增大。从微博舆论入手,探讨了突发公共事件微博舆论场的特点与演化过程,并以"7·23"动车事故为实例,构建系统动力学模型,通过对系统模型的仿真,分析了系统中微博舆论热度与其他变量之间的关系。最后,对比模型前后两次仿真结果,提出相应的政策建议,提高政府在应对突发公共事件网络舆论的能力。     

微博信息扩散的空间分析

为揭示信息扩散的空间特征,利用新浪微博数据,研究了中国地级市间的微博信息扩散,并利用重力模型,研究了影响城际信息扩散的因素。研究表明,少数一二线城市呈现信息寡占型,主导微博内容的输出和扩散。对城际信息交互模型的分析发现,用户数在很大程度上影响了城际信息扩散,城市总GDP也可预测城际信息交互,空间距离则不再发挥作用,微博中的信息扩散打破了物理距离的限制。该研究揭示了线上社交网络与线下物理空间的映射关系以及社交媒体中信息的城际扩散特征,可为空间位置相关的信息发布和网络舆情监控提供借鉴。     

以活动为中心的体系结构设计方法研究

体系结构框架为开发和表示体系结构提供了规则、指导和产品描述,保证了在理解、比较和集成体系结构时有一个公共的标准.针对体系结构框架,在以产品为中心和数据为中心的设计方法的基础上,提出了以活动为中心的体系结构设计方法,定义了节点、信息、活动等体系结构的核心实体以及相互关系,分析了以活动为中心的体系结构开发过程和基于可执行模型动态特性分析方法,并以防空反导作战为例,说明该方法的可行性.     

考虑媒体效应的微博网络热点事件舆论演化模型

鉴于媒体对网络舆论有越来越重要的影响,重点考虑媒体效应和微博网络中观点的传播特点,构建了有界信任规则下的舆论演化模型,分析了媒体因素以及节点信任界限异质性对微博网络中舆论演化的影响.仿真结果显示,有媒体影响时,个体对媒体观点的采纳幅度越大,媒体引导的效果越好;群体观点易于改变的网络热点事件中,媒体首次报道时间越晚,媒体的引导效果越好.研究结果表明,在网络舆论引导中,不但要注意介入的时间,更应注重论据的合理性.通过实例验证本文提出模型与实际情况相符合,说明了本文模型的有效性和适用性.     

系统动力学运算过程图分析方法——以供应链模型参数调控延迟计算为例

针对系统动力学仿真方法存在的两个问题，一是仿真结果的数值输出，其数值大小动态变化过程直观性差，不利于理解与应用；二是因仿真程序内涵与计算过程被隐藏，使得流图模型的因果链、仿真方程、仿真程序、仿真数值结果间的内在关系不能较好地展示出来.论文以供应链模型的仿真数值输出为例，首先将流图的因果链与仿真方程相结合建立运算因果链，将运算因果链与仿真方程相结合建立数据过程顶点，进而将数据过程顶点集合与运算因果链组合成"运算过程图"，展示变量顶点值计算过程，解决仿真数值输出难以理解的问题.接着，进行单参数调控延迟量的仿真规律研究，推导出单参数调控延迟量计算的2个定理，为相关参数调控的延迟计算及理论分析提供依据.文章提出的运算过程图具有3个功能：1）直观展示仿真数值计算过程；2）揭示系统动态变化规律，为模型仿真规律展示和研究提供一个新平台；3）验证系统动力学模型的可靠性.     

光流计算中的时域微分估计误差分析与逐次逼近计算模型

光流计算是实现视频序列中运动补偿滤波和视频对象三维运动分析的基础,也是检测与跟踪可见光图像和红外图像中运动目标的重要前提.而目前各种光流计算方法大多是基于一阶时空梯度的技术,都没考虑时域微分估计误差对计算准确性的影响.分析了光流计算中产生时域微分估计误差的各种因素,提出了光流的逐次逼近计算模型.通过位移预补偿方式减小了时域微分估计中的不准确性,极大地提高了光流计算精度.理论分析和大量对比实验证明,光流的逐次逼近计算模型比通常的光流计算方法具有更高的准确性.     

企业财产台风风险评估:以浙江省台州市为例

选取企业财产作为评估对象, 利用气象数据和企业财产保险理赔数据, 在台风危险性评估和企业财产脆弱性评估的基础上, 实现了企业财产台风风险的年期望损失率计算. 以浙江省台州市企业财产台风风险评估为例, 分析了企业财产致灾的危险性指标, 应用自学习离散回归方法实现了台风强度与企业财产脆弱性关系识别. 研究结果表明: 过程降雨量是刻画台风致灾强度的最优指标; 过程降雨量与企业财产损失之间是非线性的脆弱性关系; 模型在小样本情况下比其他统计方法具有更高估算精度. 研究结果为区域台风风险管理提供了科学依据.     

基于小世界网络的微博谣言传播演进研究

刻画谣言在微博上的快速传播状态,研究影响谣言传播的关键因素。基于传染病的基础模型,将受众扩展为5类(无知者、接触者、传播者、沉寂者、失去兴趣者),引入兴趣衰减系数描述个体多次接触谣言时转发兴趣降低状态,同时考虑了个体只会转发一次的现实状况。为验证模型的有效性,对模型进行了多主体仿真,并将仿真数据与两个真实案例的数据对比,发现构建的模型可以较好地拟合现实情况。通过仿真实验,对不同因素的系数进行对比分析,发现改变兴趣衰减系数、首次转发概率以及小世界网络的属性都显著影响了微博的传播演进过程。     

考虑多层邻居节点影响的微博网络舆论演化模型

针对微博网络中节点在传播路径上具有多层影响力的特点,提出一种结合微博网络中信息传播和观点交互的舆论演化模型,并考虑节点的自信程度,将节点的自信程度同网络结构结合起来,研究影响微博网络中舆论演化的主要因素.研究结果表明,考虑节点自信程度情况下,终态时网络舆论会出现更丰富的状态;一个极具吸引力的话题在微博网络中有较大概率形成一致性舆论;终态时的观点分布与初始节点的出度以及回溯深度相关,随着回溯深度的增加,终态时形成一致性舆论的概率增大.     

运载火箭导航计算子系统建模与仿真

以国产CZ系列运载火箭为研究对象，在分析火箭导航计算子系统数学模型的基础上，建立导航计算系统的仿真模型并进行了全数字仿真。先将子系统分解成一系列功能相对独立的模块。如地球引力加速度计算模块、速度计算模块、位移计算模块等。采用MATLAB／Simulink对这些功能模块建立仿真单元模型，然后再进行仿真单元模型的集成。构建出运载火箭导航计算子系统的仿真模型，输入该型号运载火箭实际飞行中采样得到的加速度计输出信号进行仿真验证，得到的速度与位移变化仿真结果与实际情况基本相符，证明仿真模型建立正确、方法采用得当、有效。     

突发事件微博舆情爆发地点监测方法

研究突发事件网络舆情爆发地点监测方法,对于有针对性的引导和控制突发事件网络舆情有重要意义。为此,提出了基于空间扫描统计量的微博中突发事件舆情爆发地点监测方法。选取新浪微博上1320万条数据为数据集,通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,突发事件相关的微博舆情确实存在区域聚集性,并且在突发事件发生后,微博信息量这一舆情要素会对微博舆情的区域聚集性产生更大影响。基于空间扫描统计量的微博舆情监测方法能够有效监测出舆情爆发地点及区域,解决了目前在突发事件相关的网络舆情监测中难以对突发事件网络舆情爆发地点进行动态、有效判断的问题,为相关部门对舆情热度不同的地区进行有针对性的控制、监测舆情提供依据。     

以作战效能为准则的攻击机概念设计原理

以多任务攻击机(MTA)为研究对象,研究了以作战效能为准则的概念综合设计的基本原理,以MTA在其作战生存期限内的研制、试验、生产和维护总费用W作为作战效能指标,讨论了W的构成情况,阐述了MTA概念综合设计的主要任务、MTA典型可选方案和概念综合设计模型系统的构成及典型MTA概念综合优化设计的基本算法.研究成果对军用飞机的概念综合优化设计具有重要理论和工程应用参考价值.     

迅猛发展中的博客-微博网及其各种影响

评述了正在迅猛发展中的博客-微博网络及其产生的各种影响,包括国内外发展的概况、科学博客与微博网的若干特点、在突发事件中发挥的作用,和若干需要探讨的问题.