微博用户行为分析和网络结构演化的研究

微博用户行为分析和网络结构演化的研究

ID:33618316

大小:10.45 MB

页数:133页

时间:2019-02-27

微博用户行为分析和网络结构演化的研究_第1页
微博用户行为分析和网络结构演化的研究_第2页
微博用户行为分析和网络结构演化的研究_第3页
微博用户行为分析和网络结构演化的研究_第4页
微博用户行为分析和网络结构演化的研究_第5页
资源描述:

《微博用户行为分析和网络结构演化的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、她未万方数据_p博士学位论文微博用户行为分析和网络结构演化的研究ResearchonUserBehaviorAnalysisandNetworkEvolutioninMicrobloggingNetworks作者:苑卫国导师:刘云教授北京交通大学2014年5月万方数据学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,提供阅览服务,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有

2、关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:签字日期:pf妒年饧互阉多月毋万方数据中图分类号:TP393UDC:621.39学校代码:10004密级:公开北京交通大学博士学位论文微博用户行为分析和网络结构演化的研究ResearchonUserBehaviorAnalysisandNetworkEvolutioninMicrobloggingNetworks作者姓名:苑卫国导师姓名:刘云学位类别:工学学科专业:通信与信息系统学号:10111029职称:教授学位级

3、别:博士研究方向:信息网络技术北京交通大学2014年5月万方数据致谢本文付梓之际,我的博士生涯将要结束。回首过去,感慨良多,在读博期间,有艰辛地探索,有收获的欢乐,其中最难忘的是老师、同学和家人在前进的路上所给予我的无私帮助。首先,要衷心感谢我的导师刘云教授。作为教授,她严谨的治学态度、渊博的学识、高度的责任感和坚毅的性格都给了我很大的影响,她的谆谆教诲使我受益终身;作为博士生导师,.她指导我紧跟学术研究前沿,传授我有效的研究方法,并及时指出我在研究中的问题和不足,而在我困惑时,她又总能使我拨云见日;作为一位

4、女性教授,她对我们倾注了大量心血,像一位慈母时刻关心和爱护我们,使我在前进和探索的路上总能充满动力。在刘老师的指导下,我不仅收获了知识和方法,体会到科学研究的快乐,更从她的言传身教中对对探索创新有了更深的理解,这将对我今后的工作和生活都产生深远的影响。感谢实验室张振江老师。他不但有很高的学术造诣,还是一位出色的团队管理者,洞察力很强,总能针对不同学生的性格和学术水平给予具体的帮助,正是他不厌其烦的悉心指导和帮助,才使我瞄准研究目标,顺利完成了论文工作,在此向张振江老师表示衷心的谢意。感谢沈波老师对于我的论文所

5、提出的许多的宝贵意见,在撰写论文期间,司夏萌、张彦超、张海峰、程军军、熊菲、程辉、廉捷、温源、李超然、行新香和刁苏蒙等同学对我论文中的研究工作给予了热情帮助,在此向他们表达我的感激之情。感谢通信与信息系统北京市重点实验室的全体老师和同学为我创造了良好的学习环境。另外也感谢我的父母和家人,他们的鼓励和支持使我能够顺利完成学业。他们默默无私地奉献着爱与宽容。最后,衷心感谢所有关心和帮助过我的老师、同学、朋友和家人们!万方数据中文摘要摘要:随着互联网络、尤其移动互联网络的飞速发展,微博已经成为一种非常重要的在线社会

6、网络形式。在微博网络中,更加灵活快捷,信息传播更加迅速广泛,用户接入方式更加方便多样,交互方式其中用户行为和网络结构是影响信息传播过程的两个关键因素。鉴于此,本文采用交叉学科的思想和方法,针对微博中用户行为特征和模型、用户特征量分布形成机制和增长规律、网络中心性和信息传播度量、网络拓扑结构特征和演化模型等问题进行了研究,尝试发现微博用户行为模式和网络结构演化规律,建立能够刻画这些规律的数学模型,并寻找可以预测用户行为的相关策略。论文的工作有助于认识微博用户行为特征,加深对微博网络结构和信息传播关系的认识,也为

7、复杂网络和社会网络的理论研究提供一些探索性的结果。论文的研究工作得到了国家自然科学基金项目(No.61172072、61271308)、北京市自然科学基金项目(No.4112045)和中央高校基本科研业务费专项资金研究生创新项目(No.2011YJS215)的支持,主要工作和创新点包括以下几个方面:1.研究微博用户特征量的分布和用户发布行为规律,建立用户发布微博的行为模型。实证分析发现新浪微博用户特征量具有不同幂律分布特征,且互相之间存在不同的相关性。发现用户个体和群体发布微博的时间间隔均呈现幂律分布,幂律指

8、数与用户活跃程度成正比;用户发布兴趣受到其他用户交互行为的影响,并有明显的周期性;用户发布行为具有自相似特征。本文分析了基于社交驱动和兴趣驱动共同影响的微博用户发布模型,提出了一种基于用户兴趣衰减服从Logistic函数的用户发布模型,并使用该模型仿真验证了用户发布微博的时间间隔分布特征。此研究有助于更深入地理解微博用户的行为特征,为进一步研究微博网络结构和信息传播模式提供理论依据和形式参考。2.研

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。