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数据分析与知识发现  2018, Vol. 2 Issue (12): 60-67     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2018.0200
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融合社会网络分析与影响力扩散模型的微博意见领袖发现研究*
陈芬(), 付希, 何源, 薛春香
南京理工大学经济管理学院 南京 210094
江苏省社会公共安全科技协同创新中心 南京 210094
Identifying Weibo Opinion Leaders with Social Network Analysis and Influence Diffusion Model
Chen Fen(), Fu Xi, He Yuan, Xue Chunxiang
School of Economics and Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
The Priority Academic of Jiangsu Higher Education Institutions, Nanjing 210094, China
全文: PDF (559 KB)   HTML ( 4
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】融合社会网络分析与影响力扩散模型, 提出一种识别网络意见领袖的改进方法, 以更好地引导网络舆情发展。【方法】从社会网络分析出发, 在分析网络意见领袖重要指标的基础上, 引入用户影响力扩散模型, 从意见领袖影响范围和影响深度两方面提出优化的意见领袖发现模型。【结果】与单一的中心性分析模型和语义相似度模型对比, 融合两种方法的综合意见领袖识别模型进一步优化了意见领袖排序结果, 与原始微博数据更为一致。【局限】研究语料来源于“转基因食品”话题, 具有一定的领域局限性。【结论】本文模型从度的量的关系和度的权重语义距离两方面发现意见领袖, 效果更为明显。

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作者相关文章
陈芬
付希
何源
薛春香
关键词 社会网络分析意见领袖影响力扩散模型食品安全    
Abstract

[Objective] This paper tries to identify Weibo opinion leaders with the help of social network analysis and influence diffusion model. [Methods] First, we analyzed the opinion leaders’ characteristics based on the social network analysis. Then we optimized the existing influence diffusion model from the perspectives of impact scope and extent. Finally, we applied the new model to find opinion leaders. [Results] Compared with the models built on centrality analysis or semantic similarity, the optimized model obtained better ranking for opinion leaders, which was consistent with the Weibo data. [Limitations] Only examined the proposed method with data on GMO foods. [Conclusions] The proposed model could effectively identify the Weibo opinion leaders.

Key wordsSocial Network Analysis    Opinion Leader    IDM    Food Safety
收稿日期: 2018-02-26      出版日期: 2019-01-16
ZTFLH:  G206  
基金资助:*本文系国家自然科学基金项目“基于情感倾向性分析的网络舆情意见领袖识别与对策研究”(项目编号: 71303111)、国家自然科学基金项目“基于聚合的社会化短文本信息处理与细粒度倾向性分析”(项目编号: 71503126)和江苏省社会公共安全科技协同创新中心“江苏省社会公共安全优势学科项目”的研究成果之一
引用本文:   
陈芬, 付希, 何源, 薛春香. 融合社会网络分析与影响力扩散模型的微博意见领袖发现研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(12): 60-67.
Chen Fen,Fu Xi,He Yuan,Xue Chunxiang. Identifying Weibo Opinion Leaders with Social Network Analysis and Influence Diffusion Model. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2018, 2(12): 60-67.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2018.0200      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2018/V2/I12/60
  微博意见领袖识别指标理论模型
题目\选项 平均值 对应标度
中心性(影响范围)相对于语义相似度(影响深度) 5.05 1同等重要
点入度中心性相对于点出度中心性 7.88 7非常重要
点入度中心性相对于中间中心性 4.87 1同等重要
点入度中心性相对于外接近中心性 7.32 6非常重要
点入度中心性相对于内接近中心性 5.21 1同等重要
点出度中心性相对于中间中心性 3.46 1/4比较不重要
点出度中心性相对于外接近中心性 4.76 1同等重要
点出度中心性相对于内接近中心性 2.43 1/6非常不重要
中间中心性相对于外接近中心性 6.51 4比较重要
中间中心性相对于内接近中心性 5.01 1同等重要
外接近中心性相对于内接近中心性 3.65 1/4比较不重要
评论与原微博语义相似度相对于转发与原微博语义相似度 4.16 1/3略微不重要
  综合微博意见领袖发现模型专家打分结果
意见领袖指标 权重
中心性 点入度中心性 0.1606
点出度中心性 0.0276
中间中心性 0.1330
外接近中心性 0.0293
内接近中心性 0.1495
语义相似度 评论与原微博语义相似度 0.1250
转发与原微博语义相似度 0.3750
  微博意见领袖识别模型指标权重
用户名 综合模型领袖值 用户名 综合模型领袖值
吕永岩 0.71 环球科学杂志社 0.22
崔永元 0.55 邵井子1314 0.21
陈一文顾问 0.53 编剧赵华 0.21
jrry86 0.50 华夏能源网 0.21
中流击水三千里 0.43 温州大学演讲与辩论协会 0.20
人民网 0.42 人民食物主权 0.20
顾秀林A 0.40 转基因观察 0.19
烧猪肉炆荷兰豆 0.35 半岛老布 0.19
传统农业研究 0.27 铅笔经济研究社 0.18
曹明华和曹明逸 0.26 蓝鲸财经记者工作平台 0.18
李骁 0.26 基因农业网 0.18
UnknownC4 0.23 生命科学新论 0.18
钟馗V巡世 0.23
  综合意见领袖发现模型领袖值分布
序号 基于中心性模型的意见领袖 本文的综合模型意见领袖
1 jrry86 吕永岩
2 崔永元 崔永元
3 中流击水三千里 陈一文顾问
4 陈一文顾问 jrry86
5 烧猪肉炆荷兰豆 中流击水三千里
6 顾秀林A 人民网
7 吕永岩 顾秀林A
8 传统农业研究 烧猪肉炆荷兰豆
9 曹明华和曹明逸 传统农业研究
10 钟馗V巡世 曹明华和曹明逸
  基于中心性的模型与综合模型意见领袖识别结果
序号 基于语义相似度模型的意见领袖 本文的综合模型意见领袖
1 吕永岩 吕永岩
2 陈一文顾问 崔永元
3 Not小月月 陈一文顾问
4 上海质监发布 jrry86
5 中流击水三千里 中流击水三千里
6 崔永元 人民网
7 人民网 顾秀林A
8 顾秀林A 烧猪肉炆荷兰豆
9 林治波 传统农业研究
10 安吉兰德中国 曹明华和曹明逸
  基于语义相似度的模型与综合模型意见领袖识别结果
[1] 中国互联网络信息中心. 2015年中国社交应用用户行为研究报告[R/OL]. [2018-06-25]. .
[1] (China Internet Network Information Center. 2015 Research Report on China Social Application User Behavior [R/OL]. [2018-06-25].
[2] Lazarsfeld P F, Berelson B, Gaudet H.The People’s Choice: How the Voter Makes Up His Mind in a Presidential Campaign[M]. New York: Columbia University Press, 1948.
[3] 毛海俊. 基于新意见领袖论的社会化媒体传播研究[D]. 沈阳: 辽宁大学, 2014.
[3] (Mao Haijun.Research on Dissemination of Social Media Based on the Theory of New Opinion Leaders[D]. Shenyang: Liaoning University, 2014.)
[4] 付希. 基于社会网络分析的微博意见领袖发现研究[D]. 南京: 南京理工大学, 2016.
[4] (Fu Xi.Research on Weibo Opinion Leader Discovery Based on Social Network Analysis[D]. Nanjing: Nanjing University of Science & Technology, 2016.)
[5] 李卓卓, 丁子涵. 基于社会网络分析的网络舆论领袖发掘——以大学生就业舆情为例[J]. 情报杂志, 2011, 30(11): 67-71.
doi: 10.3969/j.issn.1002-1965.2011.11.014
[5] (Li Zhuozhuo, Ding Zihan.Exploring Online Opinion Leadership Based on Social Network Analysis——Public Opinion of College Student Employment Taken for Example[J]. Journal of Intelligence, 2011, 30(11): 67-71.)
doi: 10.3969/j.issn.1002-1965.2011.11.014
[6] Zhou H M, Zeng D, Zhang C L.Finding Leaders from Opinion Networks[C]// Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics. 2009: 266-268.
[7] 高俊波, 杨静. 在线论坛中的意见领袖分析[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1249-1252.
[7] (Gao Junbo, Yang Jing.Analysis of Opinion Leader in On-Line Communities[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1249-1252.)
[8] 余重远, 李珊, 赵文, 等. 基于SNA的网络舆论领袖确定方法研究[J]. 科技信息, 2011(12): 36-37.
[8] (Yu Chongyuan, Li Shan, Zhao Wen, et al.Research on Determining Methods of Internet Opinion Leader Based on SNA[J]. Science & Technology Information, 2011(12): 36-37.)
[9] 丁雪峰, 刘嘉勇, 吴越, 等. 基于SNA的网络舆论意见领袖识别研究[J]. 高技术通讯, 2011, 21(2): 167-172.
doi: 10.3772/j.issn.1002-0470.2011.02.010
[9] (Ding Xuefeng, Liu Jiayong, Wu Yue, et al.Study on Identification of Internet Public Opinion Leaders Based on SNA[J]. High Technology Letters, 2011, 21(2): 167-172.)
doi: 10.3772/j.issn.1002-0470.2011.02.010
[10] Chen Y C, Cheng J Y, Hsu H H.A Cluster-Based Opinion Leader Discovery in Social Network[C]// Proceedings of the 2016 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence. IEEE, 2017: 78-83.
[11] Sun G, Sheng B.A New Opinion Leaders Detecting Algorithm in Multi-Relationship Online Social Networks[J]. Multimedia Tools & Applications, 2018, 77(4): 4295-4307.
[12] Dewi F K, Yudhoatmojo S B, Budi I.Identification of Opinion Leader on Rumor Spreading in Online Social Network Twitter Using Edge Weighting and Centrality Measure Weighting[C]// Proceedings of the 12th International Conference on Digital Information Management. IEEE, 2018.
[13] Gotecha M R, Patwardhan M S.Identification of Key Opinion Leaders in Healthcare Domain Using Weighted Social Network Analysis[C]// Proceedings of the 2016 International Conference on Computing Communication Control and Automation. 2017.
[14] Yang L, Qiao Y F, Liu Z H, et al.Identifying Opinion Leader Nodes in Online Social Networks with a New Closeness Evaluation Algorithm[J]. Soft Computing, 2018, 22(2): 453-464.
doi: 10.1007/s00500-016-2335-3
[15] 李玉贞, 胡勇, 熊熙, 等. 微博意见领袖的评估模型[J]. 信息安全与通信保密, 2013(2): 79-81.
doi: 10.3969/j.issn.1009-8054.2013.02.033
[15] (Li Yuzhen, Hu Yong, Xiong Xi, et al.Evaluation Model of Micro-blog Opinion Leader[J]. Information Security and Communications Privacy, 2013(2): 79-81.)
doi: 10.3969/j.issn.1009-8054.2013.02.033
[16] Kwak H, Lee C, Park H, et al.What is Twitter, a Social Network or a News Media?[C]//Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web. ACM, 2010: 591-600.
[17] Cha M, Haddadi H, Benevenuto F, et al.Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy[C] //Proceedings of the 4th International AAAI Conference on Weblogs & Social Media. 2010: 10-17.
[18] Aleahmad A, Karisani P, Rahgozar M, et al.OLFinder: Finding Opinion Leaders in Online Social Networks[J]. Journal of Information Science, 2016, 42(5): 1-18.
[19] Matsumura N, Ohsawa Y, Ishizuka M.Influence Diffusion Model in Text Based Communication[J]. Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2002, 17(3): 259-267.
doi: 10.1527/tjsai.17.259
[20] 陈云芳, 夏涛, 张伟, 等. 基于亲和传播的动态社会网络影响力扩散模型[J]. 通信学报, 2016, 37(10): 40-47.
doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2016194
[20] (Chen Yunfang, Xia Tao, Zhang Wei, et al.Influence Diffusion Model Based on Affinity of Dynamic Social Network[J]. Journal on Communications, 2016, 37(10): 40-47.)
doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2016194
[21] 孙国梓, 仇呈燕, 李华康. 基于线性加权的微博影响力量化模型[J]. 四川大学学报: 工程科学版, 2016, 48(1): 78-84.
doi: 10.15961/j.jsuese.2016.01.012
[21] (Sun Guozi, Qiu Chengyan, Li Huakang.MIQM: Micro-blog Influence Quantification Model Based on Linear Weight[J]. Journal of Sichuan University: Engineering Science Edition, 2016, 48(1): 78-84.)
doi: 10.15961/j.jsuese.2016.01.012
[22] 程慧平, 余凡. 基于语义Web的社会网络分析应用模型研究[J]. 情报科学, 2011, 29(4): 614-618.
[22] (Cheng Huiping, Yu Fan.Research on Application Model of Semantic Web-based Social Network Analysis[J]. Information Science, 2011, 29(4): 614-618.)
[23] 林聚任. 社会网络分析:理论、方法与应用[M] . 北京: 北京师范大学出版社, 2009.
[23] (Lin Juren.Social Network Analysis: Theory, Method and Application [M]. Beijing: Beijing Normal University Publishing Group, 2009.)
[24] 韩运荣, 高顺杰. 微博舆论中的意见领袖素描——一种社会网络分析的视角[J]. 新闻与传播研究, 2012, 19(3): 61-69.
[24] (Han Yunrong, Gao Shunjie.Opinion Leader’s Sketch in Weibo Public Opinion——A Perspective of Social Network Analysis[J]. Journalism & Communication, 2012, 19(3): 61-69.)
[1] 高伊林,闵超. 中美对“一带一路”沿线技术扩散结构比较研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 80-92.
[2] 李跃艳,王昊,邓三鸿,王伟. 近十年信息检索领域的研究热点与演化趋势研究——基于SIGIR会议论文的分析[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 13-24.
[3] 胡昊天,吉晋锋,王东波,邓三鸿. 基于深度学习的食品安全事件实体一体化呈现平台构建*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(3): 12-24.
[4] 徐雅斌, 孙秋天. 特定舆情的意见领袖挖掘和关键传播路径预测[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 32-42.
[5] 关鹏,王曰芬. 国内外专利网络研究进展*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 26-39.
[6] 吴江,赵颖慧,高嘉慧. 医疗舆情事件的微博意见领袖识别与分析研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 53-62.
[7] 陈芬,高小欢,彭玥,何源,薛春香. 融合文本倾向性分析的微博意见领袖识别 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 120-128.
[8] 王忠义, 张鹤铭, 黄京, 李春雅. 基于社会网络分析的网络问答社区知识传播研究[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(11): 80-94.
[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] 李飞, 张健, 王宗水. 社会化推荐研究进展与发展趋势演化*——基于文献计量和社会网络分析的视角[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 22-35.
[11] 范如霞, 曾建勋, 高亚瑞玺. 基于合作网络的学者动态学术影响力模式识别研究[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(4): 30-37.
[12] 王东波, 吴毅, 叶文豪, 刘睿伦. 多特征知识下的食品安全事件实体抽取研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(3): 54-61.
[13] 张越, 王东波, 朱丹浩. 面向食品安全突发事件汉语分词的特征选择及模型优化研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(2): 64-72.
[14] 王曰芬,靳嘉林. 比较分析《现代图书情报技术》近10年发文特征与发展趋势*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(9): 1-16.
[15] 吴应良, 姚怀栋, 李成安. 一种引入间接信任关系的改进协同过滤推荐算法[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(9): 38-45.
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