【摘要】：隨著社交軟件的不斷普及和運用,當今時代逐漸變成一個互聯網的時代,為人們的溝通和生活方式帶來了巨大的改變。通過研究熱點話題的熱度趨勢,便于獲得熱點話題的產生和傳播規律,一方面有效了解了用戶轉發行為,另一方面能夠分析和監督網絡輿情,是一個極其具有價值的理論探究內容。本文基于社交網絡的熱點話題,考慮到話題下多消息對用戶參與行為具有重要作用。將用戶的基本特征和多消息的交互影響因素結合,分別從微觀用戶轉發行為和宏觀熱點話題熱度趨勢進行了研究。下面是本文的主要研究工作和貢獻:1.關于話題多消息之間復雜的交互作用對用戶轉發行為的影響,提出并設計了多消息交互影響下用戶轉發行為的預測模型。首先,圍繞多消息相互作用對用戶轉發行為的影響,在用戶行為內部驅動機制的基礎上,提出多消息交互影響驅動機制。其次,由于BP(Back Propagation)神經網絡結構簡單且能完好響應由于多消息交互機制的加入導致的非線性關系更加繁復,用其構建用戶轉發行為預測模型。最后,由于多消息交互影響機制對用戶行為具有迭代引導作用,使BP神經網絡很容易陷入過擬合的情況,所以引入模擬退火算法對傳統神經網絡進行優化,得到最優參數,從而提高算法的準確性。2.關于熱點話題的熱度趨勢,采用卷積神經網絡以及指數平滑法對每一時間段的話題熱度值進行預測,可以準確客觀地描述微博話題的熱度趨勢。首先,本文將話題劃分成合適的時間段。然后,微觀方面采用卷積神經網絡預測用戶行為,對預測結果進行相加操作,近似代表話題的熱度值;宏觀方面采用指數平滑法對下一時段話題的熱度值進行預測。最后,綜合兩方面來感知話題的整體熱度趨勢。最后,實驗采用新浪微博的實際數據集去檢驗。實驗表明,本文不僅能更真實地依據多消息相互影響的實際情況對用戶轉發行為進行預測,還能夠從宏觀角度分析出話題的傳播規律,從而預測熱點話題的熱度趨勢。有助于解析熱點話題中網民群體行為變化中的科學規律,同時對網絡輿情引導以及復雜的營銷管理決策提供理論依據。
【圖文】：

隨著新興技術的迅猛發展使得社交網絡得以普及，為人們的溝通和生活方式帶來了巨大的變化。人們處在一個互聯網時代，而社交媒體中熱點話題的產生和傳播更是不斷影響著人們的日常生活。隨著我國互聯網基礎設施建設不斷優化升級，網絡信息服務日益多樣，生活、出行、環保、金融等行業與互聯網融合程度不斷加深，互聯網在人們生活中所扮演的角色越來越重要。在 2018 年下半年，中國互聯網絡信息中心(CNNIC)發布的《中國互聯網絡發展狀況統計報告顯示表明在 2018 年 6 月之前，我國網民規模達到 8.02 億，僅僅上半年新增的網民就高達 2968 萬人，比起上一年末上升了 3.8%，，同時互聯網被人們熟知的概率也達到 57.7%，如圖 1.1 所示[1]。對數字化的策略進行了詳細的說明，也讓用戶了解了改進之后的基建設施，互聯網應用的日益多樣化，吸引了越來越多的用戶，同時網絡覆蓋范圍也得到了擴大，在滿足人民群眾需求層面表現得愈發強勁。
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：C912.3;TP183

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本文編號：2613101