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基于统计的新浪微博动态传播规律研究
被引量:
2
1
作者
王怡
梁循
周小平
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期36-46,共11页
社交网络是一个庞大的新型复杂系统,用户和信息常用作研究网络静态结构和动态传播过程的典型对象,它们的结构特点和传播规律处处体现出社会网络复杂的特点。该文利用新浪微博约三万名用户及其发信息的数据,从上述两方面进行了研究。首...
社交网络是一个庞大的新型复杂系统,用户和信息常用作研究网络静态结构和动态传播过程的典型对象,它们的结构特点和传播规律处处体现出社会网络复杂的特点。该文利用新浪微博约三万名用户及其发信息的数据,从上述两方面进行了研究。首先基于统计,本文发现了新浪微博网络的紧密程度较弱,并实证了关注网络的关联密度是线性的。其次,通过研究单条微博的传播过程的用户影响曲线,我们发现10%的用户能影响其他的90%。第三,该文从时间和转发结构两方面对微博的传播模型进行了归纳。相关的结论能够为后续模型建立、舆情监控等提供支持。
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关键词
新浪微博
线性关联密度
关键节点
传播模式
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职称材料
题名
基于统计的新浪微博动态传播规律研究
被引量:
2
1
作者
王怡
梁循
周小平
机构
中国人民大学信息学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期36-46,共11页
基金
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)(10XNI029)
国家自然科学基金(70871001
+1 种基金
71271211)
北京市自然科学基金(4132067)
文摘
社交网络是一个庞大的新型复杂系统,用户和信息常用作研究网络静态结构和动态传播过程的典型对象,它们的结构特点和传播规律处处体现出社会网络复杂的特点。该文利用新浪微博约三万名用户及其发信息的数据,从上述两方面进行了研究。首先基于统计,本文发现了新浪微博网络的紧密程度较弱,并实证了关注网络的关联密度是线性的。其次,通过研究单条微博的传播过程的用户影响曲线,我们发现10%的用户能影响其他的90%。第三,该文从时间和转发结构两方面对微博的传播模型进行了归纳。相关的结论能够为后续模型建立、舆情监控等提供支持。
关键词
新浪微博
线性关联密度
关键节点
传播模式
Keywords
SINA micro-blog
linear correlation
key users
propagation mode
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于统计的新浪微博动态传播规律研究
王怡
梁循
周小平
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016
2
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