微博语言的复杂网络特征研究

基于大规模微博语料库,构建了3个词同现语言网络,并采用复杂网络分析工具对这些语言网络进行分析。主要目的是探索复杂网络分析方法应用于微博文本的可行性,进而研究微博语言网络的个性特征。研究结果表明,复杂网络分析方法在微博文本上是可行的,在复杂网络的相关参数,如度分布、聚类系数、平均最短路径等方面反映了微博语言的语体特征。该研究不仅拓展了复杂网络方法在语言学领域的应用,而且为基于复杂网络的微博内容挖掘提供了可行途径。

基于平均场理论的微博传播网络模型

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.