《線上Web互動網路信息傳播敏捷感知與預測機制研究》是依託東南大學，由曹玖新擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：線上Web互動網路信息傳播敏捷感知與預測機制研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：曹玖新
- 依託單位：東南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
線上Web互動網路信息傳播的實時性、規模性和難以控制性使突發性群體事件更加難以分析、感知和預測，帶來了潛在的社會公共安全風險。現有研究成果尚不能很好地刻畫互動網路結構特徵，基本理論難以對信息管理提供有效支持，因此，信息敏捷感知和傳播預測等基本理論和技術亟待完善與突破。本項目針對互動網路信息傳播動態行為，以複雜網路理論為基礎，進行以下四個方面的研究：分析網路結構和社會屬性，構建基於社區的互動網路狀態模型，揭示節點、社區和全局拓撲演化機制；面向動態演化特性，基於局部知識設計高效算法，完成局部重疊社區發現；基於動態社區結構，建立影響力評價模型，設計影響力節點發現算法，構建信息敏捷感知機制；分析節點多維屬性和話題偏好特徵，建立節點轉發模型，形成信息傳播範圍預測機制；最終設計互動網路動態信息監視與影響分析原型系統，對理論成果進行驗證和完善，為線上互動網路的信息管理、輿情分析提供理論和技術支撐。
結題摘要
為深入分析微博等線上互動網路動態行為特徵和信息傳播的內在規律，進而為網路信息感知、預測及分析評估提供理論和技術支撐，本項目主要從Web互動網路信息的可觀測性和信息傳播影響的可預測性兩大核心內容進行了研究。信息可觀測性研究包括社會網路信息傳播分析、社會網路社區結構檢測以及社會網路影響力節點發現三個方面；信息可預測性研究包括線上 Web 互動網路信息敏捷感知和社交網路輿情監控兩個方面；此外，本項目還針對線上Web互動網路用戶數據存儲與數據安全保護設計了高效的解決方案。 具體地，針對社會網路信息傳播分析，首先基於新浪微博開放接口開發了數據採集程式進行微博數據抓取，基於抓取的微博數據進行網路拓撲特徵和訊息傳播特徵的分析。構建了普通社會網路與基於位置的社會網路的信息傳播模型，有助於後續影響力節點發現研究和信息傳播預測算法設計。開發了一款具有自主智慧財產權的可視化新浪微博傳播統計與預測系統軟體。為刻畫移動互動環境下的信息傳播模式，考慮移動互動環境下節點的社會關係，提出基於社會屬性的BridgingCom路由算法。此外，為了模擬移動互動網路中的信息傳播，採用多Agent建模的方法設計了數據傳播線路選擇方案。針對社會網路社區結構檢測，提出一種帶有衰退機制的局部社區識別方法，能夠及時更新節點所屬社區信息。提出一種移動社會網路的本地社區劃分方法，使訊息傳遞更有方向性、減少冗餘的訊息傳輸。提出一種基於“三度影響力”的社區檢測算法，為影響力最大化節點集合選取提供支撐。針對社會網路影響力節點發現，提出一種基於k-核的社會網路影響最大化算法，綜合節點核數和度數兩個屬性找到影響力節點集合。考慮待推廣商品和社交網路用戶自身的屬性，提出一種基於屬性的影響力最大化算法。為解決傳統影響力最大化算法在影響範圍和運行時間上存在的不平衡問題，提出了一種綜合啟發式和貪心算法的社交網路影響力最大化算法。針對線上 Web 互動網路信息敏捷感知，提出基於用戶屬性、社交關係和微博內容三類綜合特徵，使用機器學習的分類方法，對給定微博的用戶轉發行為進行預測。針對社交網路輿情監控，提出一種基於情感分析的社交網路意見領袖挖掘算法和一種線上社交網路中地域性話題發現算法。 項目組在WISE、ICC等國內外會議和期刊上發表和錄用論文15篇，申請國家技術發明專利3項，申請計算機軟體著作權2項，培養了20位碩士畢業生，達到了預期目標。
