社交网络突发事件传播速率模型研究

针对传统信息传播速率模型中对各因素描述不准确且仿真结果误差偏高的问题,该文提出了一种PPS信息传播速率计算模型。该模型选取Digg社交平台的数据集进行分析,拟合大量数据改进了传统模型中固有增长率及用户承载力的计算方法,并根据新闻投票量对新闻划分范围得到PPS模型,最后针对不同投票范围的新闻信息进行了仿真分析。仿真结果表明,在此平台上的新闻均经历增长期而到达稳定期,而通过传播速率分析图得出新闻在进入头版后增长速率最快。结合传统模型及算法进行准确率分析得到,该文提出的PPS模型在准确率上有了较大提升,证明提出的模型在分析社交平台的信息传播速率合理、有效。     

融合兴趣的微博用户相似度计算研究

针对传统基于用户的博文内容和共同好友数在计算微博用户的相似度时存在潜在误差过大的问题、而基于用户多源背景信息的相似度计算模型有计算复杂度高且忽略了用户的兴趣等问题,提出了一种结合用户兴趣和背景信息的综合相似度计算方法（BIBS）。首先从用户的标签中提取用户的兴趣,当用户的标签缺失时,通过对用户关注关系网络中的重要用户聚类来间接获取用户的兴趣点,以此计算用户的兴趣相似度;其次根据用户的性别、年龄和地点等背景属性计算用户的背景相似度,层次化地挖掘出最相似的用户;最后基于新浪微博的数据进行实验分析。结果表明,与基于多源信息相似度的微博用户推荐算法（MISUR）相比,该方法在用时更少的情况下,准确率、召回率和◢F◣值分别提高了8.1%、16.7%和13.6%,证明了提出的BIBS方法的有效性和准确性。     

一种改进的微博用户影响力评估算法

在已有PageRank算法构建的微博用户影响力评估模型中,存在用户自身属性信息欠缺以及在用户不活跃期间其影响力被误判下降的问题。为此,综合考虑用户自身的属性,基于用户的活跃度、认证信息及博文质量来确定其自身的基本影响力,通过引入用户博文的传播率挖掘用户的潜在影响力,结合用户不同好友的质量,基于改进的PageRank算法构建微博用户影响力评估算法。实验结果表明,与改进BWPR算法相比,该算法准确率、召回率和F值分别提高13.5%、10.1%和12.3%,能准确、客观地反映微博用户的实际影响力,可为社交网络中的意见领袖挖掘、信息传播和舆论引导等研究提供参考。     

基于word2vec和双向LSTM的情感分类深度模型

针对社交网络文本传统情感分类模型存在先验知识依赖以及语义理解不足的问题,提出一种基于word2vec和双向长短时记忆循环神经网络的情感分类模型—WEEF-BILSTM。采用基于CBOW（continuous bag-of-words）方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,通过双向LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度词向量特征,继而使用one-versus-one SVM对其进行情感分类。实验结果表明,提出的WEEF-BILSTM模型较其他模型分类效果更好,能达到更优的准确率和◢F◣值。