基于DSSI理论的信息易感用户动态提取模型

在线社交网络信息扩散研究有助于用户获取信息、企业推广产品、政府调控舆情,其理论及应用价值巨大.该文主要针对在线社交网络中商业信息的扩散问题,在分析用户转发行为随机性和不确定性的基础上,利用通用发生函数(Universal Generating Function,UGF)方法及离散压力-应力(Discrete Stress-Strength Interference,DSSI)理论,提出了一种新颖的信息易感用户动态提取模型.模型中,首先将用户的随机转发行为量化为节点易感性(Node Susceptibility,NS),然后基于UGF方法及DSSI理论计算出不同用户不同时期关于不同信息的NS值,最后通过NS值的动态排序提取信息易感用户.模型的决策结果有效地解决了以下三个问题:(1)哪些用户最易受信息影响?(2)他们最易受哪类信息影响?(3)他们何时最易受影响?这三个问题的答案可为有效信息扩散策略的制定提供理论依据.案例分析和模型对比说明了该模型的可行性及有效性.