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基于统计的新浪微博动态传播规律研究
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:《中文信息学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:中国人民大学信息学院,北京100872
  • 相关基金:中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)(10XNI029); 国家自然科学基金(70871001、71271211); 北京市自然科学基金(4132067)
中文摘要:

社交网络是一个庞大的新型复杂系统,用户和信息常用作研究网络静态结构和动态传播过程的典型对象,它们的结构特点和传播规律处处体现出社会网络复杂的特点。该文利用新浪微博约三万名用户及其发信息的数据,从上述两方面进行了研究。首先基于统计,本文发现了新浪微博网络的紧密程度较弱,并实证了关注网络的关联密度是线性的。其次,通过研究单条微博的传播过程的用户影响曲线,我们发现10%的用户能影响其他的90%。第三,该文从时间和转发结构两方面对微博的传播模型进行了归纳。相关的结论能够为后续模型建立、舆情监控等提供支持。

英文摘要:

Online Social Networking (OSN) is a complex system, where both users and messages are fundamental objects when investigating the network topology and the disseminations of information. To study the structure features and the rules of information propagation, this paper analyzes about 30,000 users including their friendships and the most recent 200 posts. The main statistical results include: 1) SINA network is not dense and the correlation density is almost linear; 2) during the dissemination of a single post, "10-90 rule" occurs, that is to say 10% of the users can affect the other 90% and 3) four patterns can be concluded considering both life-cycle and forwarding structure. These results may provide the basis for subsequent modeling, as well as benefition the public opinion monitoring and cyber marketing,

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136