面向时间感知的微博传播模型研究

随着在线社交网络的快速发展,提取信息传播特征和构建传播模型已成为研究热点。针对传统微博网络传播模型未考虑用户的不完整阅读、潜伏期和直接免疫等行为难以准确识别免疫节点的缺陷,通过分析用户的行为特征,提出增加传播的个体分类和完善传播途径的微博网络传播算法(MSILR)。该算法可以使用户根据微博信息的传播特性及时获得、传播和屏蔽信息,根据模型反映的社会关系和在线社会行为完善社交网络的功能。以新浪微博为例,分析微博网络的传播机理和网络参数对信息传播过程的影响,完善动力学演化方程组,刻画信息传播过程随时间的演化规律。在真实微博网络数据集上进行测试,并与传统算法进行比较,实验结果表明了MSILR算法的有效性和可行性。

基于行为分析与传播个体的微博传播模型研究

随着社交网络的迅速发展,掌握信息传播的规律,进行信息传播的管理越来越重要,而提取信息传播特点和建立模型已经成为研究热点。传统信息传播模型并未考虑易感染者的类型以及时间网络等行为因素,对信息传播规律的研究不够准确。针对信息传播及用户行为的分析,改进模型增加双重易感染者、潜伏者等传播个体和优化传播过程的微博网络传播算法(MDSLIR)。该算法使得用户可以根据传播方式及时获取、传播和免疫信息,从而更好对社交网络信息进行管理。以新浪微博为例,研究微博信息的演化规律,使用微博上的真实数据进行仿真测试,并与传统算法进行比较,实验结果表明MDSLIR算法的有效性和可行性。