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智媒时代综合社科类出版机构微博传播网络研究——基于社会网络视角
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作者 何地 肖兵艳 《湖南工业大学学报(社会科学版)》 2024年第5期98-106,共9页
在智媒时代,传播主体、渠道和内容都发生了变化,其给厘清综合社科类出版机构的信息传播行动者网络以及其如何与受众建立稳定强关系的传播网络等问题带来挑战。基于社会网络视角,采用社会网络分析法,对9家综合社科类出版机构微博账号发... 在智媒时代,传播主体、渠道和内容都发生了变化,其给厘清综合社科类出版机构的信息传播行动者网络以及其如何与受众建立稳定强关系的传播网络等问题带来挑战。基于社会网络视角,采用社会网络分析法,对9家综合社科类出版机构微博账号发布的信息进行了量化分析。研究结果表明,智媒时代综合社科类出版机构微博传播网络信息由信源发出后,经意见领袖和平台进一步传递至普通用户;在这一过程中,意见领袖具有桥接作用,其通过日常互动将信源和受众间的弱关系转化为强关系,且呈现圈子式的网络特征。 展开更多
关键词 智媒时代 综合社科类出版机构 社会网络 微博传播网络
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基于最大熵模型的微博传播网络中的链路预测 被引量:12
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作者 李勇军 尹超 +1 位作者 于会 刘尊 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期31-41,共11页
微博是基于用户关注关系建立的具有媒体特性的实时信息分享社交平台.微博上的信息扩散具有快速性、爆发性和时效性.理解信息的传播机理,预测信息转发行为,对研究微博上舆论的形成、产品的推广等具有重要意义.本文通过解析微博转发记录... 微博是基于用户关注关系建立的具有媒体特性的实时信息分享社交平台.微博上的信息扩散具有快速性、爆发性和时效性.理解信息的传播机理,预测信息转发行为,对研究微博上舆论的形成、产品的推广等具有重要意义.本文通过解析微博转发记录来研究影响信息转发的因素或特征,把微博信息转发预测问题抽象为链路预测问题,并提出基于最大熵模型的链路预测算法.实例验证的结果表明:1)基于最大熵模型的算法在运行时间上具有明显的优势;2)在预测结果方面,最大熵模型比同类其他算法表现优异;3)当训练集大小和特征数量变化时,基于最大熵模型的预测结果表现稳定.该方法在预测链路时避免了特征之间相互独立的约束,准确率优于其他同类方法,对解决复杂网络中其他类型的预测问题具有借鉴意义. 展开更多
关键词 复杂网络 微博传播网络 链路预测 最大熵模型
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复杂网络演化中的“熵减点”研究:以微博传播网络的演化为例 被引量:2
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作者 沈乾 黄远 +1 位作者 马宁 刘怡君 《数学的实践与认识》 北大核心 2015年第3期282-290,共9页
基于标准网络结构熵这一度量"有序性"的指标,以微博传播网络为例,首次将这一宏观指标运用到网络的微观演化研究中.首先,根据"网络大V"参与情况的不同,将微博传播网络分为"无V型网络"、"单V型网络&qu... 基于标准网络结构熵这一度量"有序性"的指标,以微博传播网络为例,首次将这一宏观指标运用到网络的微观演化研究中.首先,根据"网络大V"参与情况的不同,将微博传播网络分为"无V型网络"、"单V型网络"和"多V型网络".其次,依托实际数据,在标准结构熵的视角下,分别运用枚举法、跟踪法、介入法探讨了这三种网络的演化特征,发现了网络中不同节点的微观演化对宏观"有序性"的差异性影响,其中"大V"节点具备明显的"熵减"效应.最后,归纳提出"熵减点"的相关概念,并提出一套用来识别复杂网络重要节点的"熵减点判别法".方法相较于传统方法具有一些优点且适用性较强,可以扩展到其他复杂系统与复杂网络研究中,为网络结构熵理论的实际应用提供了一些思路. 展开更多
关键词 标准结构熵 微博传播网络 熵减点 网络演化
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基于平均场理论的微博传播网络模型 被引量:10
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作者 吴腾飞 周昌乐 +3 位作者 王小华 黄孝喜 谌志群 王荣波 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第24期44-51,共8页
微博是在通过用户关注机制建立的用户网络上分享实时信息的社交平台,而微博消息主要通过用户的转发行为使消息在用户网络上传播.掌握微博消息的传播机制,对研究微博上舆论谣言的传播、产品推广等具有指导作用.本文通过对微博传播网络的... 微博是在通过用户关注机制建立的用户网络上分享实时信息的社交平台,而微博消息主要通过用户的转发行为使消息在用户网络上传播.掌握微博消息的传播机制,对研究微博上舆论谣言的传播、产品推广等具有指导作用.本文通过对微博传播网络的结构分析来探索微博传播过程,利用新浪微博数据,建立微博传播网络,分析该网络的生成机制,使用平均场论的方法,推导微博传播网络的度分布模型.实验结果表明:微博传播网络的度分布是时间相依的,在特定时间下网络的度分布服从幂律分布. 展开更多
关键词 复杂网络 微博传播网络 无标度网络 平均场理论
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