Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2014, Vol. 30 Issue (5): 66-73    DOI: 10.11925/infotech.1003-3513.2014.05.09
  情报分析与研究 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
微博局部世界演化模型探究*
何玉梅1, 齐佳音2, 刘慧丽2
1 清华大学经济管理学院 北京 100084;
2 北京邮电大学经济管理学院 北京 100876
The Study of Local-world Network Evolution Model Based on Microblog
He Yumei1, Qi Jiayin2, Liu Huili2
1 School of Ecomomics and Management, Tsinghua University, Beijing 100084, China;
2 School of Economics and Management, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China
全文: PDF(1901 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】通过研究微博网络的结构特征, 对微博局部世界演化模型进行探究。【方法】以新浪微博全网数据和典型用户拓扑结构为例, 引入舆论动力学理论和复杂网络理论进行模型探究。【结果】获取微博用户行为框架, 得出划分普通用户和意见领袖的依据, 并建立微博局部世界演化模型。【局限】典型用户的选取具有一定的局限性; 全网数据的分析具有一定的偏差。【结论】本文建立的微博局部世界演化模型符合真实微博网络的拓扑结构, 研究成果有助于了解微博的网络结构。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
何玉梅
齐佳音
刘慧丽
关键词 微博复杂网络舆情传播演化模型    
Abstract

[Objective] Through the study of microblog network’s features, a local network evolution model of Sina Microblog is developed in this paper. [Methods] With Sina Microblog entire network data and a typical user’s topological structure, a model is explored based on the theories of public opinion dynamics and complex network. [Results] A framework for microblog users’ behaviors is obtained, a division basis for ordinary users and opinion leaders is got, and the local network evolution model is developed. [Limitations] In this method, the selection of typical user has its limitation, and the analysis of the entire network data has a certain deviation. [Conclusions] Finally, a conclusion can be obtained that the local network evolution model accord with real microblog network topology. The research work of this paper is helpful to know the microblog network structure well.

Key wordsMicroblog    Complex network    Public opinion transmission    Evolution model
收稿日期: 2013-12-25     
:  G206  
基金资助:

*本文系北京市自然科学基金项目“基于微博的非常规突发事件信息沟通决策研究”(项目编号: 9122018)、973基础重大课题“社交网络分析与网络信息传播的基础研究”(项目编号: 2013CB329604)和教育部博士点基金“基于网络社会资本的企业网络舆情沟通决策研究”(项目编号: 20120005110015)的研究成果之一

通讯作者: 齐佳音 E-mail:qijiayin@bupt.edu.cn   
作者简介: 齐佳音, 何玉梅: 研究命题的提出、设计; 何玉梅: 研究过程的实施; 何玉梅, 齐佳音: 数据的获取、提供与分析; 何玉梅, 刘慧丽: 论文起草; 刘慧丽: 最终版本修订。
引用本文:   
何玉梅, 齐佳音, 刘慧丽. 微博局部世界演化模型探究*[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(5): 66-73.
He Yumei, Qi Jiayin, Liu Huili. The Study of Local-world Network Evolution Model Based on Microblog. New Technology of Library and Information Service, DOI:10.11925/infotech.1003-3513.2014.05.09.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2014.05.09

[1] 刘挺, 徐志明, 秦兵, 等.从语言计算到社会计算[J].中国计算机学会通讯, 2011, 7(12): 31-39. (Liu Ting, Xu Zhiming, Qin Bing, et al. From Language Computing to Social Computing [J]. Communications of the China Computer Federation, 2011, 7(12): 31-39.)
[2] 李海峰. 微博对突发事件的影响作用探究[J]. 宁波大学学报: 人文科学版, 2012, 25(1): 124-127. (Li Haifeng. On the Impacts of Micro-Blogs on Emergencies [J]. Journal of Ningbo University: Liberal Arts Edition, 2012, 25(1): 124-127.)
[3] 董立人, 董乐铄. 舆论动力学初探[J]. 华北水利水电学报: 社科版, 2009, 25(2): 24-26. (Dong Liren, Dong Leshuo. Initial Exploration of Opinion Dynamics [J]. Journal of North China Institute of Water Conservancy and Hydroelecric Power: Social Science, 2009, 25(2): 24-26.)
[4] 白林根, 谌志群, 王荣波, 等. 微博关注关系网络K-核结构实证分析[J].现代图书情报技术, 2013(11): 68-74.(Bai Lin'gen, Chen Zhiqun, Wang Rongbo, et al. Empirical Analysis on K-core of Microblog Following Relationaship Network [J]. New Technology of Library and Information Service, 2013(11): 68-74.)
[5] Sznajd-Weron K, Sznajd J.Opinion Evolution in Closed Community[J]. International Journal of Physics C, 2000, 11(6): 1157-1165.
[6] Deffuant G,Neau D, Amblard F,et al. Mixing Beliefs among Interacting Agents[J]. Advance in Complex System, 2000, 3(4): 87-98.
[7] Hegeselmann R, Krause U.Opinion Dynamics Driven by Various Ways of Averaging[J]. Computational Economics, 2005, 25(4): 381-405.
[8] Stauffer D, Sousa A O, Oliveira S M. Generalization to Square Lattice of Sznajd Sociophysics Model [J]. International Journal of Modern Physics C, 2000, 11(6): 1239-1245.
[9] 王茹, 蔡勖. 小世界网络上个体持续度的舆论动力学研究[J]. 复杂系统与复杂科学, 2008, 5(2): 46-50. (Wang Ru, Cai Xu. The Small-world Topology and Individual Persistence Effect in Opinion Dynamics [J]. Complex Systems and Complexity Science, 2008, 5(2): 46-50.)
[10] 刘常昱, 胡晓峰, 罗批, 等. 基于不对称人际影响的舆论涌现模型研究[J]. 系统仿真学报, 2008, 20(4): 990-992, 996. (Liu Changyu, Hu Xiaofeng, Luo Pi, et al. Based on Asymmetric Personal Relatinship Influence[J].Journal of System Simulation, 2008, 20(4): 990-992, 996.)
[11] Fortunato S. On the Consensus Threshold for the Opinion Dynamics of KrauseHegselmann [J]. International Journal of Modern Physics C, 2005, 16(2):259-270.
[12] Barabási A L, Albert R. Emergence of Scaling in Random Networks [J]. Science, 1999, 286(5439): 509-512.
[13] 崔爱香, 傅彦, 尚明生, 等. 复杂网络局部结构的涌现: 共同邻居驱动网络演化 [J]. 物理学报, 2011, 60(3): 809-814. (Cui Aixiang, Fu Yan, Shang Mingsheng, et al. Emergence of Local Stuctures in Complex Network: Common Neigh-borhood Drives the Network Evolution [J]. Acta Physica Sinica, 2011, 60(3): 809-814.)
[14] 安海忠, 于文静. 项目导向型社会的复杂适应系统结构模型研究 [J]. 改革与战略, 2008, 24(11): 77-79. (An Haizhong, Yu Wenjing. On Structural Model of Complex Adaptive Systems for Project-Oriented Society [J]. Reformation & Strategy, 2008, 24(11): 77-79. )
[15] 杜海峰, 悦中山, 李树茁, 等. 基于模块性指标的动态网络社群结构探测方法[J]. 系统工程理论与实践, 2009, 29(3): 162-171. (Du Haifeng, Yue Zhongshan, Li Shuzhuo, et al. Community Structure Detecting Alorithm for Dynamic Networks Based on Modularity [J]. Systems Engineering- Theory & Practice, 2009, 29(3): 162-171. )
[16] 郑雅真. 新浪微博的发展研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2010. (Deng Yazhen. Research of Sina Microblog's Development [D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2010.)
[17] 夏雨禾. 突发事件中的微博舆论: 基于新浪微博的实证研究[J]. 新闻与传播研究, 2011(5): 43-51. (Xia Yuhe. Microblog Opinions on Emergency: an Empirical Study Based on Sina Microblog [J]. Journalism & Communication, 2011(5): 43-51.)
[18] 丁雪峰, 胡勇, 赵文, 等.网络舆论意见领袖特征研究[J]. 四川大学学报: 工程科学版, 2010, 42(2):145-149.(Ding Xuefeng, Hu Yong, Zhao Wen, et al. A Study on the Characters of the Public Opinion Leader in Web BBS [J]. Journal of Sichuan University: Engineering Scinece Edition, 2010, 42(2):145-149.)
[19] 原福永, 冯静, 符茜茜, 等. 一种降低微博僵尸粉影响的方法 [J]. 现代图书情报技术, 2012(5): 70-75.(Yuan Fuyong, Feng Jing, Fu Qianqian, et al. A Method to Reduce the Impact of Zombie Fans in Micro-blog [J]. New Technology of Library and Information Service, 2012(5): 70-75.)
[20] 吕非非, 徐雅斌, 李卓, 等. 面向微博影响力的社交网络特征分析[J]. 计算机应用, 2013, 33(12): 3359-3362, 3418. (Lv Feifei, Xu Yabin, Li Zhuo, et al. Analysis of Charac-teristics of Social Networks in Terms of Microblog Impact[J]. Journal of Computer Applications, 2013, 33(12): 3359-3362, 3418.)
[21] 陈冰鑫, 邱保志. 聚类消息中间件构造技术 [J]. 计算机应用, 2012, 32(5): 1425-1428. (Chen Bingxin, Qiu Baozhi. Construction Technology of Cluster Message-oriented Middleware [J]. Journal of Computer Applications, 2012, 32(5): 1425-1428.)
[22] 郭印, 刘维清. 具有局部无标度特性的小世界网络模型 [J]. 江西理工大学学报, 2012, 33(1): 73-77.(Guo Yin, Liu Weiqing. Model of Small World Network with Local Scale Free Structure [J]. Journal of Jiangxi University of Science and Technology, 2012, 33(1): 73-77.)
[23] 吕丽, 张素娟, 樊锁海. 一个科研合作复杂网络模型的实证研究 [J]. 暨南大学学报: 自然科学与医学版, 2011, 32(5): 462-467. (Lv Li, Zhang Sujuan, Fan Suohai. Research of a Complex Network Model on Scientific Collaboration [J]. Journal of Jinan University: Natural Science & Medicine Edition, 2011, 32(5): 462-467.)
[24] Kwak H, Lee C Y, Park H, et al. What is Twitter, a Social Network or a News Media?[C]. In: Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web(IW3C2), Raleigh, Raleigh NC, USA.2010:591-600.

[1] 安璐,梁艳平. 突发公共卫生事件微博话题与用户行为选择研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 33-41.
[2] 王林,王可,吴江. 社交媒体中突发公共卫生事件舆情传播与演变*——以2018年疫苗事件为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 42-52.
[3] 李想,钱晓东. 商品在线评价对消费趋同影响研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(3): 102-111.
[4] 赵明清,武圣强. 基于微博情感分析的股市加权预测方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 43-51.
[5] 曾子明,杨倩雯. 基于LDA和AdaBoost多特征组合的微博情感分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 51-59.
[6] 钱晓东,李敏. 基于复杂网络重叠社区的电子商务用户复合类型识别*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(6): 79-91.
[7] 陈云伟,张瑞红. 用于情报挖掘的典型网络社团划分算法比较研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(10): 84-94.
[8] 高永兵,杨贵朋,张娣,马占飞. 基于突显词博文聚类的官微事件检测方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(9): 57-64.
[9] 何跃,朱灿. 基于微博的意见领袖网情感特征分析*——以“非法疫苗”事件为例[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(9): 65-73.
[10] 敦欣卉,张云秋,杨铠西. 基于微博的细粒度情感分析[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(7): 61-72.
[11] 祁瑞华. 基于依存关系的中文微博作者性别识别*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(2): 58-63.
[12] 杨爽,陈芬. 基于SVM多特征融合的微博情感多级分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(2): 73-79.
[13] 刘冰瑶,马静,李晓峰. 一种“特征降维”文本复杂网络的话题表示模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(11): 53-61.
[14] 韩普,王鹏. 基于无标度网络模型和传染病模型的舆论演化仿真研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(10): 53-63.
[15] 吴江,陈君,张劲帆. 协同创新中知识供需系统的模拟研究*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(9): 27-33.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn